航空发动机的LTR控制

研究了航空发动机的传递函数回路法（LTR）控制。提出了一种简单而有效的适用于最小相位对象的目标回路设计方法，它根据控制系统的频带宽度要求得出目标回路，所设计目标回路不仅稳定而且传递函数为对角阵。由于目标回路的传递函数可以通过LTR步骤加以恢复，因而此目标回路的LTRE控制系统具有良好的性能（包括解耦性能），将此设计方法应用于某型涡扇发动机的LTR控制，取得了良好的控制效果。     

基于卡尔曼滤波器及神经网络的发动机故障诊断

提出了一种基于卡尔曼滤波器及神经网络的航空燃气涡轮发动机气路故障诊断的方法.该方法用卡尔曼滤波器来估计发动机可测参数的变化量,再由神经网络来映射发动机性能参数的变化量,并据此进行发动机气路故障诊断.数字仿真表明,该方法是可行的,有效的.      

涡扇发动机轴对称引射收敛喷管红外辐射特性

数值研究了涡扇发动机轴对称引射收敛喷管的红外辐射特性.排气系统的流场计算采用商用数值模拟软件,红外辐射特性计算采用自主开发的软件NUAA-IR,计算分析了轴对称收敛喷管和引射收敛喷管在3~5μm波段红外辐射特性以及喷管内不同固体壁面在探测方向上的红外辐射贡献.结果表明:引射收敛喷管的红外抑制作用主要在于引射加强了尾喷流与环境大气的掺混,减小了尾喷流的长度,降低了燃气流的红外辐射;引射收敛喷管对喷管内固体壁面的遮挡以及降温作用很小,只在方位角为20°方向上对内涵壁面、外涵内壁等中低温壁面有效;引射收敛喷管的总积分辐射强度在方位角为0°~15°范围内与收敛喷管几乎相等,在其他方位角范围内均小于收敛喷管,且在方位角为40°方向上降低幅度达到最大,约为34%.      

带有闭式布雷顿循环的预冷发动机特性研究

为获取带有闭式布雷顿循环的预冷发动机的飞行包线及性能,同时提高发动机工程实现的可行性,基于带有闭式布雷顿循环的预冷发动机基础循环及现有部件技术水平,构建了一种适度预冷发动机方案.对该方案下发动机沿着SABRE3飞行轨迹下的性能和部件匹配规律进行了分析.然后通过对发动机的高度、速度、调节特性进行研究,得到了该方案下发动机...     

基于技术参数评估的涡扇发动机总体性能设计分析

为了充分掌握各代涡扇发动机技术参数水平及其发展趋势,统计包括现役型号在内的15台2～4代涡扇发动机的总体性能参数、循环参数和部件参数,采用考虑涡轮冷却的总体性能计算和重量预测相结合的发动机技术参数综合评估模型并利用计算程序绘制趋势曲线,评估技术参数的发展趋势,结果表明技术参数逐年改善的趋势是比较稳定的,并用曲线趋势外推法取得下一代关键参数的定量数据。在此基础上探索下一代高推重比涡扇发动机可能的总体性能方案,为下一代先进涡扇发动机的预研和设计提供参考。     

气动阀式脉冲爆震发动机部分充填机理研究

研究了不同部分充填比例对煤油/空气气动阀式脉冲爆震发动机(PDE)的爆震波压力特性影响,初步分析了部分充填的爆震管内一系列波相互作用的机理。研究结果表明,在气动阀选定、爆震管长度和爆震管内部结构一定条件下,随着脉冲爆震发动机可爆混气充填爆震管比例的降低,虽然爆震波压力峰值略有下降,但是,单位体积可爆混气获得的冲量线性增加,提高了脉冲爆震发动机的工作性能。研究结果对于煤油/空气气动阀式脉冲爆震发动机的总体优化设计,提高PDE的工作性能具有重要的参考价值。      

凹槽火焰稳定器结构对煤油超声速燃烧的影响

采用混合分数平衡化学反应模型和离散液滴模型，研究了不同长深比和后缘倾角的凹槽在液体煤油双模态燃烧中的火焰稳定特性。结果表明，集燃料喷射、混合及火焰稳定为一体的凹槽，在所模拟的工作过程中增强了燃料与空气的混合和燃烧；并得到最优的凹槽结构；混合分数平衡化学反应模型和离散液滴模型能准确地预测煤油在双模态燃烧室内的喷雾燃烧。     

航天飞机主发动机健康监控技术

美国航天飞机主发动机(SSME)的健康监控系统具有目前液体火箭发动机健康监控技术的先进水平.近年来围绕SSME的健康监控问题开展了大量、广泛的研究工作,这些研究标志着液体推进技术的一个新的发展方向.本文综合评述了在这一新的研究领域里所取得的最新进展.     

脉冲爆震火箭发动机引射模态的起爆实验研究

为实现脉冲爆震火箭发动机(PDRE)引射模态下主爆震室的起爆,采用航空煤油和氧气作为推进剂,设计了PDRE引射模态的模型机,采用压电传感器测量主爆震室中爆震波的压力和速度.在主爆震室中成功实现了5 ～8Hz稳定连续的爆震,爆震波的峰值压力能够达到3MPa,爆震波以1600～ 2000m/s左右的速度在主爆震室中传播.实验结果表明:PDRE引射模态下主爆震室的DDT距离,远低于常规高能电喷起爆下的两相PDRE的DDT距离;高频PDRE引射模态下主爆震室的起爆难度加大;加长主爆震室、末端增加收敛段可以提高引射模态的爆震性能.     

基于人工噪声神经网络BP算法的火箭发动机故障仿真与检测

研究了用于液体火箭发动机故障仿真与故障检测的神经网络ＢＰ算法。在ＢＰ算法中采用了加噪声等技术来避免系统误差陷入局部极小，训练出精度高（误差小于０．０２）的神经网络，试验表明：神经网络ＢＰ算法成功地用于故障仿真与故障检测。