直升机涡环状态试验数据处理研究

采用神经网络误差反向传播算法,以旋翼涡环状态试验数据为基础,研究了桨叶负扭度对直升机涡环状态特性的影响,分析了负扭度变化对旋翼扭矩、拉力平均值及脉动幅度的影响。计算结果表明,神经网络模型能够准确预测桨叶负扭度对直升机涡环状态的影响。     

用Newton子迭代方法计算前飞旋翼粘性绕流

通过求解Navier-Stokes方程数值模拟了直升机旋翼前飞非定常流场，为了同时保证计算的时间精确性和计算效率，时间推进格式采用了双时间推进方法，在该方法中，子迭代过程由十分高效的LU-SSOR方法完成，且使子迭代过程成为Newton子迭代，空间上应用中心平均的有限体积法进行离散，为了模拟前飞桨时间的相对运动，网格布局采用了运动嵌套网格方法，应用本文方法对-悬停流场进行了数值计算，计算结果与实验吻合较好，尽管缺乏实验数据的验证，对-有升力前飞状态的数值模拟结果是可信的。     

无人直升机的动态逆模糊集成控制

对于一个非线性系统,利用其近似的线性化模型求出系统的近似逆,采用模糊控制方法抑制误差对系统输出的影响来保证系统的最终特性,构成一种动态逆模糊集成控制方案.将这一方法应用在无人直升机的姿态控制中,仿真结果表明该方法可以消除无人机未建模动态和不确定性的影响,具有较好的鲁棒性能.      

某型直升机维修保障能力生成模式研究

某型直升机是陆航部队近年来新装备的主力作战机型,目前正处于装备部队初期的故障高发阶段,而部队有限的装备维修保障能力直接制约了该型机战斗力的形成。本文结合前期对某型直升机的自身技术特点及其装备维修保障的研究,综合使用单位反映的各种问题,深入剖析了制约其维修保障能力形成的原因,以期为后续新装备快速形成装备维修保障能力提供借鉴。     

直升机超短波通信链路分析

通过对超短波通信链路的分析,得出直升机超短波通信链路模型;以实现超短波电台通信距离要求为目标,分析通信链路中影响通信距离的各因素及其影响程度,并根据直升机实际情况,对机上配置多部超短波电台及与其他机载设备的电磁兼容性方面提出改善建议。     

直升机风险科目“斜坡起降”驾驶要领探讨

直升机在执行“紧急救援”和“抗震救灾”等特殊任务过程中往往不得已要进行风险科目“斜坡起降”。在这种情况下，操作上稍有不慎就会酿成重大事故，有的新机型在进行“斜坡起降”这一科目试验时甚至请国外飞行员来完成这项工作。文章就直升机“仰坡起降”、“顺坡起降”、“左横坡起降”和“右横坡起降”的操作要领作几点阐述，供飞行试验工程技术人员和飞行人员参考。     

基于PIV技术的纵列式双旋翼尾迹特性实验研究

将现有单旋翼实验台进行改装,以适合于纵列式双旋翼的实验研究。基于PIV技术,针对悬停和前飞状态下的纵列式双旋翼时的桨尖涡特性进行了测量。通过改变前后旋翼的水平和轴向间距,调整两旋翼之间的重叠区域,研究了不同气动布局纵列式双旋翼干扰状态下的尾迹结构,并与单旋翼进行了对比。结果表明:悬停状态,随两旋翼纵向间距的增加,桨尖涡的轴向位移也逐渐增大,但桨尖涡径向位移并不是随纵向间距的改变而规律变化,在纵向间距为1.8R附近时最小;而双旋翼轴向间距的变化对桨尖涡的径向和轴向位移均有影响,但变化都不是很大。     

直升机吊挂及吊挂物抛放过程建模与分析

建立带吊挂载荷的直升机飞行动力学模型。为计算从悬停转入前飞过程中的过渡飞行段尾迹的畸变和气动干扰特性，旋翼尾迹模型采用非定常有限状态入流理论并添加了尾迹畸变模型；建立了六自由度吊挂体模型，包括多段柔性钢索模型、箱体运动模型以及简化的圆柱形箱体气动力模型等；箱体内弹药发射和抛放过程计入了后座力模型对箱体的反作用。模型程序能模拟弹丸瞬间抛放／发射的过程对直升机操稳特性的影响，并实时记录弹体、箱体和直升机的各项运动参数。     

直升机阵风响应缓和控制律设计

阵风响应缓和研究对于具有强耦合和振动的直升机非常重要，阵风扰动不仅影响直升机的乘座品质和武器投放精度，而且影响直升机的疲劳载荷和强度。本提出直升机抑制阵风扰动的最优控制律设计方法。优化性能指标要求在阵风扰动下驾驶员处法向过载、飞机姿态变化以及控制信号能量损耗最小。最终所综合的系统工程实现简便，只需在直升机姿态控制系统基础上增加垂直升降速率反馈通道即可。最后使用C语言实现控制律并进行半物理仿真。仿真结果表明，控制律优化及数字化实现的效果是令人满意的。     

神经网络自适应控制在攻击直升机中的应用

研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值