基于直升机/涡轴发动机综合仿真平台的发动机非线性模型预测控制

 基于具有可靠置信度的直升机/涡轴发动机综合仿真平台,研究了涡轴发动机带约束优化的非线性模型预测控制(NMPC)技术。首先通过设计多输出迭代约简最小二乘支持向量回归机(RRLSSVR),训练具有较好实时性、精度及泛化能力的内嵌式预测模型,在高度0~5 km、前飞速度0~75 m/s范围内模型精度达5‰。其次,考虑了扭矩、燃油流量、动力涡轮转速、燃气涡轮转速等综合信息及相关约束对控制效果的影响,利用在线序列二次规划(SQP)算法实现滚动优化控制,而后加入目标转速偏差的积分项以消除静差,保证输出恒定。最后,通过对直升机进行机动飞行大扰动仿真验证了该预测控制器对扰动的抑制能力,相比传统串级PID控制,能够显著降低动力涡轮转速下垂/超调量,达到更好的控制品质。     

平流层飞艇环境适应性评价模型

阐述了平流层特别是20km高度左右平流层的环境特点,分析了各种环境因素对长期在此空域中驻留飞行的平流层飞艇性能的影响,在此基础上,建立了平流层飞艇环境适应性评价指标体系。并针对其各评价指标的物理意义不同且数量级相差较大的特点提出了基于物理规划和层次分析法相结合的综合评价模型。算例和分析结论表明:抗风速度余量和产生消耗能量比在平流层飞艇对其飞行环境的适应能力评价中占有重要比重,应成为飞艇总体方案设计和论证时的重点关注指标。     

变循环发动机部件级建模技术

以双外涵变循环发动机为研究对象,建立了其整机部件级稳态及动态数学模型,建模过程中考虑了导叶角和导向器面积变化对压气机和涡轮部件特性的影响,考虑了模式选择活门面积变化对副外涵进口空气流量的影响,所建立的模型能够执行变循环发动机2种典型工作模式:稳态及模式切换过渡态仿真.仿真结果表明:随着模式选择活门逐渐关闭,前段风扇喘振裕度显著减小;双涵工作模式下发动机耗油率低,适用于亚声速巡航飞行;单涵工作模式下发动机单位推力高,适用于超声速巡航飞行.      

故障因子诊断方法在航空发动机上的应用研究

航空发动机气路中任何零部件受损而引起的性能恶化,必然导致相关参数的变化。引入了故障因子的概念,介绍了故障因子诊断方法在航空发动机上的应用,阐述了航空发动机故障诊断过程中测量参数与性能参数选取的依据和方法,利用故障因子建立了某型涡喷发动机稳态工作状态下的故障模型和诊断模型,探讨了4个测量参数诊断气路部件故障的方法。算例结果表明:故障因子诊断方法是航空发动机进行故障诊断的1种最基本且十分有效、快捷的诊断手段。     

多语言混合编程的民用飞机航材预测与配置平台

合理采购并在多个航站之间合理配置航材数量对于民用飞机的经济运行十分重要,而航材预测与配置研究形成的理论算法内容相对复杂。为推动这些算法程序能够有效投入工程应用,基于 Java 语言,并整合Matlab、Python 语言编写的算法程序,开发多语言混合编程的民用飞机航材预测与配置平台。首先,介绍平台中集成的航材预测与配置的支持向量机算法和边际分析算法,并叙述混合编程的实现方式;然后,阐述平台设计的详细内容,并对混合编程的实现方式及不同程序语言间参数类型的转换方法进行说明;最后,运用实际工程数据对平台的功能进行使用测试。结果表明：平台的人机界面友好、操作简便,较好地实现了航材预测与航材配置功能,能够为相关理论算法通过平台技术满足工程需要提供借鉴和思路。     

先复制后移位桥函数的性质

进一步研究了先复制后移位桥函数的性质,例如递推关系式、数学表达式、乘积特性及正交条件。同时,还给出了几组完备的正交函数系。     

机器学习在流动控制领域的应用及发展趋势

流动控制作为流体力学中的重要跨学科领域,一直是科学研究和工程应用关注的焦点之一。由于流动系统具有强非线性等复杂特征,对流动的控制尤其是闭环控制,一直颇富挑战性。近年来机器学习的迅速发展为许多学科带来了新的方法、新的视角和新的观点,对于流动控制领域亦是如此。通过回顾现阶段三类基于机器学习的流动控制方法,为主动流动控制领域的研究者展示机器学习在流动控制中应用的整体概况,进而勾勒出本领域的发展趋势。     

同轴度误差的矩阵计算机法

用矩阵法建立了同轴度误差最小二乘评定数学模型,给出了一组采样数据、微机数据处理程序和同轴度误差值。     

基于制造特征的三轴高速铣削数控自动编程技术

运用面向对象技术,描述了待加工件的制造特征.利用模糊最大隶属原则,实现了加工区域几何制造特征的识别.以高速加工工艺数据库和范例库为支撑,采用IFTHEN规则和模糊匹配方法,提取出了适合高速铣削加工的工艺信息.提出了以切削时间短、加工成本低、表面质量高为目标的工艺方案寻优模型,该模型有助于形成成功的加工范例.依据已有加工范例和提取的工艺信息,实现了3轴高速铣削加工的自动编程.     

基于距离和角度信息的无线传感器网络定位算法(英文)

提出一种基于距离和信号到达角信息的无线传感器网络节点自身定位算法.在所有节点的坐标轴方向都是未知的假定下,用信号到达角信息来计算信号到达角度差,然后将定位问题转化为一个凸集优化问题,节点间的几何关系也相应地转化成为线性或二次约束条件.当距离和角度测量值足够精确时,该算法是一个线性规划问题.考虑测量误差时,通过引入辅助变量,该算法可以转化为二次规划问题.通过仿真分析证明了该定位算法的有效性,并对距离和角度误差量对定位精度的影响进行了定量分析.仿真结果表明,在距离和角度误差为5%的时候,该定位算法可以满足定位精度要求.