临近空间动能拦截器神经反演姿态控制器设计

为满足临近空间动能拦截器姿态控制快速性、准确性和鲁棒性的要求,设计了一种自适应神经反演姿态控制器。首先,建立了姿控发动机侧喷干扰模型,并推导了包含质心漂移、参数摄动和外界干扰的三通道强耦合模型;其次,设计了自适应神经反演姿态控制器,为提高控制精度,采用径向基函数（RBF）神经网络对各个通道的不确定项进行估计和补偿,并基于最小学习参数的思想,将神经网络学习参数拟合为一个参数,提高了RBF计算效率,保证了估计的实时性。最后,采用伪速率（PSR）脉冲调制器将设计的连续控制律转化为脉冲控制律,实现了拦截器的变推力控制,并克服了脉冲脉宽调制（PWPF）调制器相位滞后问题。数字仿真表明,所设计的控制器收敛速度快,控制精度高,对强扰动具有鲁棒性。     

民用飞机健康诊断大数据应用研究

该文对面向飞机健康诊断的几种大数据技术进行了综述。并行聚类分析方法可以抽取飞机维护系统并行计算机的基本特征,形成飞机各系统历史数据的抽象计算模型;而针对全机状态监控参数中如何从大量飞机参数中挖掘出有价值的信息问题,参数场域挖掘技术发挥了很大的作用;然而在实际应用过程中,经常会遇到多种复杂的故障,这些故障通常具有复杂的非线性关系,而要确定这些非线性相关规则,需要依托大数据技术确定相关的关系;而对于由某一部件失效形成飞机级联故障的链式效应,可利用可视化数据挖掘技术,描述故障数据,结合人类视觉感知能力,加强数据结果处理。     

变攻角下被动射流旋涡对高速扩压叶栅性能的影响

对被动射流旋涡(PJV)控制高速扩压叶栅内的流动分离控制展开数值研究,并探究其在变工况条件下的适应特性。结果表明,PJV在设计攻角下可使叶栅总压损失系数降低5.2%,变攻角条件下的损失降低幅度最高可达7.8%,表明其具有较高的控制效率和良好的变工况适应特性。随着攻角的增大,吸力面分离位置提前,射流出口与分离区间的距离减小,PJV能够更为有效地促进附面层内低能流体与主流间的动量交换,使得壁面涡结构得到重新组织,并进一步影响通道涡、集中脱落涡等涡系结构的发展,从而推迟流动分离、减小损失。在综合考虑变攻角流场特性的前提下,应使PJV的作用位置位于分离区上游不远处,所研究的最佳射流位置位于叶片前缘上游40%轴向弦长处。      

湍流数据同化技术及应用

近年来数据同化（DA）被引入湍流动力学研究中,通过融合实验测量和数值计算,提高了实验测量的精度和广度,改善了数值模拟的预测性能。实验观测、预测模型和同化算法是数据同化的三要素,湍流研究中的实验观测包括热线风速仪、粒子图像测速法（PIV）、压力传感器等局部测量数据,预测模型主要指流动控制方程及湍流封闭方程,而同化算法包括贝叶斯推断、集合卡尔曼滤波（EnKF）、伴随等。稳态数据同化一般结合雷诺平均Navier-Stokes （RANS）模型方程,从重新标定模型常数、修正涡黏模型方程形式误差、修正雷诺应力项等方面着手。非稳态的数据同化一般包括四维变分（4DVar）等时间连续的数据同化方式以及顺序数据同化。4DVar通过时间正向和逆向积分迭代,存储量和计算量都非常大。顺序数据同化不需要时间逆向积分,可以在若干时刻对实验观测进行间断地植入,正向求解整个系统。另外,随着人工智能的飞速发展,湍流数据同化研究也向智能化迈进。对于纯数据驱动的湍流机器学习,其缺乏物理本质的约束,而基于物理信息的机器学习在物理本质上与数据同化是一致的。     

涡轮基组合动力与火箭的耦合特性分析及匹配优化设计

基于高斯伪谱航迹优化方法,建立了"火箭辅助型涡轮基组合动力"的飞行器/推进系统匹配分析方法,针对地面水平起降、以马赫数5巡航的高超声速飞行器,以巡航航程最远为目标,完成了涡轮基组合动力（TBCC）与火箭的耦合特性分析及匹配优化设计。研究结果表明：对于可行的TBCC方案（起飞推重比为1.0）,引入合适推力的火箭有助于提升加速爬升段的总效率并降低质量消耗,且对巡航航程有着一定的提升（4%起飞重量推力火箭可增加航程0.97%）;对于不可行的TBCC方案（起飞推重比为0.8）,引入火箭不仅可实现推进系统方案的收敛,且其巡航航程相比可行的TBCC方案最多可增加7.9%。考虑到TBCC较大的"死重"和较低的单位迎面推力对巡航性能的不利影响,结构质量占比为25%的巡航型飞行器建议采用"13%起飞重量推力火箭辅助起飞推重比为0.7的TBCC "推进系统。相比之下,结构质量占比为55%的加速型飞行器建议采用" 5%起飞重量推力火箭辅助起飞推重比为0.98的TBCC"推进系统。     

NNW-HyFLOW高超声速流动模拟软件框架设计

NNW-HyFLOW在国家数值风洞（NNW）工程支持下,由风雷开源软件提供基础框架支撑,将建设成为基于结构/非结构混合网格,面向高超声速应用领域的国产自主工业CFD软件,具备高温气体热化学非平衡效应模拟及其相关气动力、气动热和气动物理特性计算分析等主要特色功能。本文从框架设计、数据结构、耦合方法、并行计算方法以及接口设计等方面对软件设计思想和框架特点进行了介绍,给出了求解器采用的理论模型、核心数值算法及其实现方法,结合HEG风洞试验、RAM-C飞行试验、Electre飞行试验以及航天飞机OV102飞行试验等典型算例开展了数值模拟。研究表明：NNW-HyFLOW具有底层代码复用、功能兼容性好、扩展能力强和接口灵活等优点,其当前测试版本已经具备了较好的高超声速非平衡流动数值模拟能力,在热化学非平衡效应及其影响的气动力特性、气动热环境和等离子体分布特性预测与评估方面,具有较高的数值计算精准度,初步满足了高超声速复杂飞行器高温非平衡流动数值模拟的需求。     

FlowStar:国家数值风洞(NNW)工程非结构通用CFD软件

计算流体力学（CFD）仿真软件是流体相关的数学物理知识和工程实践经验的数字化表达,是工业数字化转型的重要助推。然而,大型工业CFD软件研发难度极高,需要同时兼顾功能多样、系统稳定、性能优越、交互友好等特征。依托国家数值风洞（NNW）工程,研发出一款通用流场模拟软件NNW-FlowStar,并在航空、航天等工业部门大力推广使用。软件基于非结构有限体积求解方法和大规模并行计算技术开发,结合现代化软件工程思维设计,具备先进的数值方法、高效的计算效率和友好的用户操作界面,可满足各类复杂外形的高效气动模拟。独特的重叠网格技术配合六自由度运动模块,可帮助实现武器分离、舱门定轴转动等各类气动-运动协同仿真需求。多类标模案例和复杂工程应用表明,FlowStar软件算法鲁棒、精度可靠,是一款高精度、高效率、高可靠性的通用CFD仿真软件。通过对软件的架构设计和功能应用进行介绍,使相关从业人员能更好地了解FlowStar软件,最终促进国产自主CFD软件生态的良性发展。     

基于LSTM的飞行数据挖掘模型构建方法

提出了一种基于LSTM （Long Short Time Memory）模型的飞行历史数据挖掘模型的构建方法,此模型可以将飞行数据中有价值的目标数据自动提取出来。首先,通过滑动窗口法获得待检测数据;然后,将预先做好的训练样本数据输入到所构造的LSTM模型中进行训练,得到数据挖掘模型;最后,将待检测数据导入到训练好的LSTM模型中进行模式识别,将目标数据片段挖掘出来。结果表明,基于LSTM模型的飞行数据挖掘模型构建方法通用化程度高,可用于挖掘不同类型的目标数据,且识别率高,具有很高的工程应用价值。     

非传统激光束激光选区熔化3D打印的研究现状及展望

将非传统激光束激光选区熔化(SLM)作为调研对象,介绍了非传统激光束整形原理及其SLM设备情况,以椭圆高斯光、平顶光、反高斯光和细光斑为分类,总结了不同激光形状类型在生产过程中对制品热历史、微观组织和缺陷的影响.对集成光束整形器件和非传统激光SLM打印研究后发现,椭圆形高斯光打印由于改变了光束椭圆度可使制品在不同部位具...     

一种多目标跟踪数据处理器的设计

介绍了一种机载多目标跟踪数据处理器的实现算法．这个处理器是用专用数字信号处理芯片ＴＭＳ３２０Ｃ３０实现的，其输入的观测数据是由雷达视频回波信号经过数据采集、信号检测和目标参数提取后得到的测量数据．在实验室环境下，当信噪比为３：１时，此数据处理器在１００ｋｍ距离处的滤波估计误差为５０ｍ，方位估计误差达到半功率波束度宽的．