暂冲式风洞大开角扩散段性能的实验研究

布置有多层孔板（丝网）的大开角扩散段通过参数的优化设计,可有效缩短暂冲式风洞启动时间,均匀进入稳定段的气流速度,并降低阀后噪声和气流脉动。针对某大型暂冲式风洞大开角扩散段设计关键技术开展专题研究,设计并进行了不同扩散段扩开角角度和中心体分流锥型式的组合实验,从压力损失、出口截面速度分布和降噪特性三个方面进行了对比分析。试验结果表明：试验件45°扩开角＋65°平底锥的压力损失相对最小,而增加导流尾锥的中心分流锥由于底部难以形成稳态的分离涡使得其压力损失明显偏大,其它试验件组合的压力损失值则相接近;各试验件出口截面的速压分布均呈现以中轴线对称分布的双驼峰趋势,且孔板的开孔率偏高时出口剖面速度分布相对更平滑;试验马赫数下的大开角段对气流噪声的消声量约为12～14dB,对频率在2kHz以上的气流噪声具有相对较强的消声能力,同时气流经过设置有多层孔板的大开角扩散段后,气流波动幅值明显降低,气流脉动得到有效地抑制。     

民航行李X光安检图像自适应小波去噪算法

对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷．给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25．2229dB、27．708dB．与含噪图像相比分别增加了7．7253dB和7．739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。     

基于提前停止判决的编码软信息辅助载波同步

 针对目前编码辅助载波同步算法中复杂度较高、延时大的问题,提出了引入辅助停止判决机制的编码辅助载波同步算法。在现有的编码辅助载波同步结构基础上,该算法能对环路信噪比(SNR)进行实时判定,在环路SNR满足限定条件后提前停止编码辅助载波同步迭代,而不影响译码性能。采用新的相位估计方式估计含相位噪声的载波相位,提升了该条件下的环路信噪比。仿真采用码率为1/2的低密度奇偶校验(LDPC)码作为编码方式,结果表明:在误码率为10^-5时,该算法减少了约50%的编码辅助载波同步迭代次数;在含相位噪声的信号条件下,与理想解调译码相比,性能损失不超过0.15 dB。     

由计算的三元非定常压力数据来预估旋翼辐射的桨涡干扰噪声

由三维自由尾迹非定常板元方法计算的三元非定常气动力出发,计算直升机旋翼桨涡干扰噪声。用飞行实验和风洞实验数据分别对计算的旋翼在前飞和前飞下滑状态下的声压时间历程以及其它计算结果进行考核,某些结果还与著名的ＷＯＰＷＯＰ程序计算的结果进行了比较。理论计算与飞行实验和风洞实验结果吻合较好     

悬停状态下模型旋翼噪声试验的初步研究

本文介绍了模型旋翼在消声室进行噪声试验的方法和在南京航空航天大学航空声学实验室的肖声室进行的悬停模型旋翼噪声试验，给出了旋翼桨盘平面内和浆盘平面下不同测量点的试验结果，着重分析了旋翼噪声和组成特点及频谱特性。试验数据和分析表明，旋翼噪声不仅随测量点至源点的距离变化，而且随测量点与桨盘平面的夹角不同而不同，低叶尖马赫数、高拉力系数的悬停模型讫翼约在桨盘平面下４５°附近噪声最大。     

声学风洞的设计

介绍声学风洞设计理论，重点阐述流场和声场以及声学测量中值得注意的一些问题，包括；声学风洞的定义；低速声学风洞和高速声学风洞的特点，关于设计方法；全新声学风洞的设计和常规风洞改造成声学风洞，设计遇到的声折射、声散射、流动振荡，消声大厅的回流，频率范围以及风扇叶片的失速问题；试验段的霍尔数以及提高霍尔数的方法；风洞消声器及降低风洞背景噪声的方法。本文还以ＮＨ－２风洞为例，简单讨论了常规风洞改造成声学风     

飞机噪声预测和分析

根据中国民航规章中有关飞机适航噪声审定的要求和噪声预测原理建立了飞机噪声预测系统软件。该软件除可预测飞机适航噪声审定的起飞、进场和边线有效感觉噪声级外,还可计算巡航过程机体表面声压分布。各种噪声源的声功率在软件中均可单独计算,因此改变发动机和飞机参数可以考查这些参数对声功率的影响;对发动机和飞机设计有参考价值。通过算例计算出的起飞、进场和边线有效感觉噪声级与实测结果符合较好,能很好地满足工程应用需要。     

动力吸振器用于飞机壁板减振降噪的研究

在对飞机壁板附加动力吸振器前后的振动分析基础上,设计了适合于飞机壁板安装的动力吸振器,在~块飞机壁板上进行了实验,结果与理论计算~致。研究表明,动力吸振器用于飞机壁板减振降噪具有良好的前景。     

高频振荡器噪声分析

 本文将高频振荡器视为具有深度正反馈噪声放大器。对它分析,给出正弦波信号的谱、等效带宽及相位噪声谱;同时还提出诸如高频振荡器内部产生的随机游走噪声形成机理等新看法。     

传感器测量偏差下的航空发动机智能性能诊断

以某型涡扇发动机为研究对象, 构建了基于神经网络的航空发动机智能性能诊断方法, 讨论了测量噪声及测量偏差对诊断结果的影响及其处理方法.建立一簇并行的神经网络组和发动机模型, 通过比较各模型输出与发动机测量参数之间的误差, 判断传感器是否存在测量偏差.仿真结果表明, 该方法能有效消除测量噪声, 准确判断并隔离有测量偏差的传感器, 得出正确的发动机性能诊断结果.