直升机旋翼桨-涡干扰状态非定常气弹载荷高精度预估

为准确计算直升机旋翼在复杂的桨-涡干扰(BVI)状态下的气弹载荷,在刚性旋翼计算流体力学方法中引入桨叶弹性变形的影响,建立了一套适合于弹性旋翼BVI状态气动特性分析的计算流体力学/计算结构力学(CFD/CSD)耦合方法.CFD模块对Reynolds averaged Navier-Stokes(RANS)/Euler方程进行求解,并采用双时间法推进和Baldwin-Lomax(B-L)湍流模型.CSD模块采用中等变形梁假设的有限元模型,通过Newmark-Beta方法求解桨叶运动方程.通过代数变换方法进行桨叶网格变形,并建立一个适于流场/结构信息交换的CFD/CSD耦合方法.在分别验证CFD和CSD模块的有效性的基础上,开展UH-60A直升机旋翼的BVI 状态载荷分析,并与飞行测试数据进行了对比.计算结果表明:相比于旋翼综合分析中的升力线理论和刚性旋翼CFD方法,耦合的CFD/CSD方法可以更准确地预测BVI状态气弹载荷,并有效地模拟桨叶前行侧方位角和后行侧方位角附近的BVI现象,对BVI导致的升力波动幅值和相位的计算结果均与试验值吻合良好.      

用于真空低温环境的热像仪设备舱方案设计和分析

为实现热像仪在真空低温环境下对目标红外辐射的测量,设计了热像仪设备舱。该舱主要包括机械结构与电气系统,可为热像仪提供温度可控、压力基本恒定的环境。其中,机械结构实现热像仪的结构支撑和密封,电气系统实现舱内的温度控制以及压力监测。文章运用有限元软件仿真分析了温度控制系统可实现的控温范围,并用试验方法验证了仿真分析方法的可靠性;还对设备舱的压力变化及密封圈所需的预紧力进行了估算。分析表明该设备舱能够为热像仪在真空低温环境下提供正常的工作条件。     

系绳辅助的行星际轨道捕获研究

针对深空探测中应用动量交换系绳辅助进行行星际轨道捕获时的系绳控制问题,首先对运行在目标行星双曲线飞越轨道上的探测器系统进行动力学建模,给出了一致性轨道捕获条件和系绳最佳切断点,并进行了动力学特性分析。考虑到子探测器捕获后的变轨需求及系绳收放速率的限制,提出了新的最优控制方法,并应用模拟退火算法进行了数值求解。仿真结果表明,系绳切断时指向恰当,子探测器距离目标行星最近,将有利于后续变轨;系绳最大收放速率约为30m/s,切实可行。     

某舱段振动响应特性与边界条件及激励载荷的关系

应用多参考点最小二乘复指数法,通过对某舱段在不同载荷激励和不同边界条件(增加帽和底板)下进行工作模态分析,研究了某舱段的振动响应特性与边界条件和载荷的关系。     

声发射在微铣削过程中监测刀具破损的应用

应用声发射传感器对微铣削过程中的刀具状态进行监测。通过结合传声器传感器,利用小波分析,声发射传感器能更精确有效地监测刀具破损的现象。分别在几种不同的工件材料进行了声发射监测实验。通过该声发射监测刀具破损技术采集得到信号,再利用小波分析对实验数据分析。结果表明,在微铣削中利用声发射信号来监控刀具状态的可行性。     

固冲发动机设计点性能迭代计算(英文)

固冲发动机热力学性能参数计算是发动机性能计算的重要部分,通常是针对特定的推进剂建立热力学数据表格,然后通过插值取得相应参数。通过对NASA CEA程序进行二次开发,使其成为便于应用的子程序,并以补燃室热力计算为基础,通过给定推进剂配方、进气道总压恢复系数、补燃室燃烧效率、比冲效率等设计参数,建立了满足总体推力要求的固冲发动机设计点性能迭代计算方法,为固冲发动机方案设计提供了一种实用工具。     

全氟醚橡胶低温密封性能和工艺研究

对全氟醚橡胶密封圈低温条件下密封泄漏问题进行了理论分析,从改善材料压缩永久变形性能方面出发,调整二段硫化工艺参数,并进行产品低温密封试验。试验表明,调整后的二段硫化条件在保证全氟醚橡胶本身物理机械性能的条件下,提高了全氟醚橡胶密封圈在低温条件下的密封性能。     

卡尔曼滤波初始条件对捷联惯导对准的影响

针对捷联惯导对准卡尔曼滤波器初始条件无法很准确给定的情况,研究了卡尔曼滤波器初始条件对捷联惯导对准精度的影响。分析了错误先验假设条件下卡尔曼滤波算法的误差,推导了滤波器计算均方误差与实际均方误差的关系。对于一般多元回归系数估计问题,比较了卡尔曼滤波算法与最小二乘算法,给出了当先验假设不准确时卡尔曼滤波算法优于最小二乘算法的一个充分条件。对捷联惯导静基座对准问题进行了仿真,仿真结果表明:合理选择初始均方误差矩阵能大大改善卡尔曼滤波启动阶段性能。初始均方误差矩阵选择为真实初始均方误差矩阵的一个较小上界是合理的。     

航空发动机状态监控系统研究

航空发动机的维修方式正在由定期维修向视情维修转变,可以在保证发动机可靠性的前提下,降低发动机的维护费用。状态监控系统的研究是开展航空发动机视情维修的关键步骤。借鉴国外典型的发动机状态监控系统,提出了发动机状态监控系统的结构、功能需求、监控事件的选择,实现了机载状态监控系统的原理样机及其仿真平台,对状态监控系统的研究有一定意义。     

基于过程神经网络的液体火箭发动机状态预测

提出一种基于极限学习算法的离散过程神经网络模型,用于解决液体火箭发动机状态预测这一难题。首先,在历史数据的基础上建立离散过程神经网络（DPNN）预测模型;然后,根据在线更新的数据样本,采用递推极限学习（EL）算法对双并联前馈离散过程神经网络（DPFDPNN）隐层到输出层的权值进行更新,并应用权值更新后的过程神经网络对发动机状态进行预测;最后,以液体火箭发动机状态预测中氢涡轮泵扬程预测为例,分别采用有权值更新和无权值更新两种预测模型进行了试验。结果表明,通过更新过程神经网络权值可以使模型具有更高的预测精度和更好的适应能力,该方法能够为液体火箭发动机状态预测提供一种有效的解决途径。