空间智能桁架自适应模糊振动控制

研究了一种基于自适应模糊控制器的空间智能桁架振动控制方法。在考虑剩余模态影响的条件下建立了空间智能桁架的独立模态空间振动控制方程,并对自适应模糊控制器作改进,证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明:该自适应模糊控制器可有效抑制桁架振动,控制效果明显优于传统模糊控制,同时能抑制控制溢出和观测溢出。     

旋转状态下气膜偏转特性的实验研究

基于一个平板叶片模型对旋转状态下气膜冷却轨迹的偏转规律进行了研究,提出采用一个主流径向压力梯度与冷气所受惯性力之比的无量纲数Φ来评价气膜的偏转规律,并通过实验手段验证了这一理论,得出了此无量纲数与气膜偏转角度的关系。实验利用热色液晶测温技术对叶片表面的二维温度场进行测量,并采用无线旋转拍照系统对旋转坐标系中的图像信号加以采集。实验结果表明气膜沿径向偏转角度随Φ增大而减小。     

桁架结构尺寸和形状协同优化方法研究

在满足特定规范和约束条件下,设计出重量最轻的结构具有重要的工程意义。提出一种桁架结构形状、尺寸并行协同优化方法,该方法将桁架结构优化问题拆分为形状优化和尺寸优化两个子问题,通过并行协调实现尺寸设计变量和形状设计变量同时达到最优解;完成了三个典型桁架结构形状优化算例,结果表明：该方法对于桁架结构形状优化可行,且算法简洁,收敛快。     

发动机故障诊断主状态量模型的数学模型

发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发动机性能参数的测量值确定故障的类别和故障程度,故障方程组通常是亚定的。主状态量模型是求解亚定的故障方程的有效方法。主状态量模型的主要内容是根据最少故障原理,利用最优化方法求解然后根据合理性准则选择合理最优解。本文详细地讨论了主状态量模型可能采用的数学模型,并且指出:(1)主状态量模型可以采用不同的数学模型求解;(2)并非所有的数学模型都能给出合理的结果。本文的研究结果表明,约束或无约束超定最小二乘法和单个优选的散度法是发动机故障诊断主状态量模型的理想算法,而本文中所讨论的其他算法都或多或少存在一定的问题。     

孔边小裂纹生成与扩展

 孔边小裂纹扩展是小裂纹问题研究的一个重要方面,在工程上具有重大的应用意义。对于这类小裂纹扩展机制的分析目前还比较少。本文的目的是试图通过试验观测定性地了解孔边小裂纹扩展的特性,为深入的研究提供必要分析基础。     

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.     

某直升机主桨叶翼型改进后经典颤振分析

直升机经典颤振分析是研究刚性桨叶的最低阶挥舞模态与最低阶扭转模态的耦合不稳定性。经过直升机的理论研究与实验研究,已经形成了一套工程上实用的计算方法。这套方法是建立在金属铰接式旋翼之上。本文计算分析了某型机旋翼主桨叶翼型由NACA0012改进为TSAGI 12.XX翼型后旋翼的经典颤振。     

直升机主桨毂疲劳试验技术研究

直升机旋翼系统主桨毂是直升机关键部件，在地面运转及首飞前必须进行疲劳试验，根据试验结果确定初步疲劳寿命。本文以某型号直升机旋翼系统主桨毂疲劳试验为例，总结出多点协调加载试验台的设计方法及试验调试方法，并按照试验台的组成，从控制系统、泵站、伺服动作器、测量系统及试验台体等方面，详细阐述了设计内容及其工程效果。     

全电无人机主推进直驱永磁电动机热负荷研究

以全电无人飞机主推进直驱永磁电动机为研究对象,分析处于不同工况下主推进电动机热负荷特性.针对主推进电动机开启式结构特点,根据流体力学及传热学理论,建立强风冷却条件下流固耦合物理模型与数学模型,通过仿真计算不同热负荷、不同爬升角度时主推进电动机的温升,分析主推进电动机热负荷及温升随飞行工况的变化规律.对主推进电动机进行风洞与飞行试验.结果表明:热负荷为5500A2/(cm·mm2)时电动机最高温升为124K,与仿真值误差在2%以内,验证了理论分析正确性.无人机主推进电动机热负荷选取范围为3000~5500A2/(cm·mm2).      

基于EM-KF算法的直升机主减速器剩余寿命预测方法

为解决间接状态监测数据下直升机主减速器剩余寿命预测难以估算的难题,提出了一种卡尔曼滤波和期望最大化算法相结合的剩余寿命预测方法.该方法可以根据不断更新振动信号特征值迅速且有效地估计出模型参数,进而预测不同运行时间主减速器的剩余寿命分布,最后对主减速器试验数据进行了案例分析.结果表明:该方法能够有效估计主减速器的剩余寿命分布,通过与主减速器剩余寿命准确值对比发现,剩余寿命准确值绝大多数落于剩余寿命预测值的95%置信区间内,表明该方法具有好的准确性,进而避免故障的发生.