航空发动机健康管理技术进展及趋势

综述了航空发动机健康管理技术的最新进展,并指出了其发展趋势.     

弹箭气动力计算软件管理系统(英文)

针对反坦克导弹、低阻远程榴弹、杆式头部破甲弹、大长细比尾翼火箭弹、地空导弹、普通榴弹、脱壳穿甲弹、航空炸弹、空地导弹、超远程滑翔炮弹、航空布撒器等11个弹种研制和开发了一套工程实用、操作简便、界面友好的弹箭空气动力计算软件管理系统.本文介绍了该系统的控制系统、前置处理系统、后置处理系统和数据库系统所采用的主要技术和所实现的重要功能.     

装备保障系统配置管理模型

对装备保障系统分解结构进行了研究,分析了装备保障系统分解结构建立过程中的配置管理需求,抽象出了装备保障系统配置管理的范树模型,根据保障系统数据结构的特点建立了信息模型,利用统一建模语言(UML)中的活动图建立了保障系统配置管理的过程模型,并给出了基于飞机装备保障系统配置管理的实际简化案例,可以为保障系统自上而下的设计过程提供建模指导,对保障系统设计过程中多系列、多方案、多视图的繁杂产品数据配置过程进行有效的处理.     

机场跑道容量评估模型研究

针对终端区区域中的跑道容量建立了数学模型并结合仿真方法得出了相应的容量值。模型中考虑的关键影响因素包括管制规则、公共进近航段长度、航空器跑道占用时间及随机误差等。此外。提出将某些影响航空器间隔的因素视为随机变量,并推导了在可接受的安全水平下,管制人员需要增加的缓冲裕度。最后针对跑道实际运行特点和所建立的数学模型,结合随机航空器流模拟的方法．编制了蒙特卡罗仿真程序对某机场的跑道容量进行了评估,评估结果表明模型是有效的。     

上游尾迹与涡轮转子泄漏流相互作用数值模拟

叶轮机内部流动本质上是周期性非定常的,研究涡轮转子叶尖区域的非定常相互作用机理,对提高小展弦比高负荷涡轮性能具有重要意义.利用数值模拟方法研究了上游静子尾迹与涡轮转子叶尖泄漏流的非定常相互作用,分析了定常结果、时间平均结果以及瞬时时刻结果的流动图画.结果表明:上游静子尾迹与涡轮转子尖区二次流的相互作用能明显影响泄漏涡和机匣通道涡的时空演化规律,从而改变转子尖区的损失分布.上游尾迹在转子通道中传播时,诱导泄漏涡和通道涡区域出现周期性的扰动涡对,扰动涡对沿着泄漏涡和通道涡的轨迹向下游运动,使得转子尖区二次流结构呈现周期性变化.      

一种基于知识推送的故障诊断系统

分析了基于知识的故障诊断,针对现有系统不能主动将知识在适当的时候传递给决策者的缺点,提出了一种基于知识管理的、以数据流驱动的、知识主动推送的故障诊断系统的体系结构,分析了其主要层次结构及知识的组织和管理,提出了以数据流驱动的知识主动推送方式.建立了知识主动推送的控制模型,开发了知识管理和数据流驱动的集成原型系统,并以液体火箭发动机试车台的故障诊断为例,实现了基于知识推送的故障诊断系统,后续实验证明了该方法的有效性.      

基于PHM技术的导弹维修保障

为解决传统导弹维修保障方法所存在的问题,加快军队信息化建设,提出了基于PHM技术的导弹维修保障方法。分析了不同维修方式、导弹维修保障及信息化建设与PHM技术的关系,利用PHM技术并结合决策支持的思想,建立导弹健康状态的信息管理系统,初步分析了系统的基本结构组成,并结合实际提出了一些需要重点解决的问题。     

不同轴向间距下涡轮级内非定常流场的数值研究

针对不同轴向间距下涡轮级内非定常流动进行了数值研究.讨论了非定常条件下轴向间距变化对非定常性及流场分布的影响,探讨了转子和静子叶片之间的非定常相干的机理.结果表明,轴向间距L对转子内流动的非定常性有着强烈的影响.随着轴向间距的减小,静叶尾迹的强度及影响范围增加,静叶尾迹对动叶的周期性非定常影响还是主要出现在前缘附近.由于静叶尾迹的恢复效应与来流尾迹强度成正比,50%轴向间距下动叶出口流场的湍动能在动叶通道中央区域最小.      

太阳能/氢能无人机总体设计与能源管理策略研究

针对小型低空长航时电动无人机需求,给出了太阳能/氢能混合能源动力系统集成方案和小型低空长航时无人机构型。针对典型任务剖面,综合考虑太阳能电池和氢燃料电池特性,提出了一种考虑全机重量能量耦合关系的总体设计方法和任务剖面驱动的能源管理策略;建立了能源系统模型,给出了能源控制流程,开发了能源管理仿真平台。以1.5 kg任务载荷为例,完成了无人机总体方案设计,仿真分析了各种能源特性对飞行结果的影响。结果表明:能源管理策略能够根据任务剖面的要求合理配置能源系统的功率,满足各阶段的功率需求;无人机在冬至日航时为21 h、夏至日可实现跨昼夜飞行;在能源系统重量相同情况下,该混合能源无人机的航时分别是纯锂电池无人机和燃料电池无人机的5.5倍和1.2倍。     

1种发动机自适应模型的修正方法

为解决由于工艺落后和性能衰退所导致的发动机模型与实际发动机失配的问题,从而达到视情维修的目的,建立了1种基于遗传算法的自适应模型修正方法.利用遗传算法高效率的全局搜索能力,以发动机性能参数为目标,优化部件参数,实现了模型的修正,并通过分析发动机性能参数对部件参数的敏感性,研究了选取不同组合的待修正部件参数对模型修正精度的影响.结果表明:采用该修正方法所建立的发动机模型准确性高、鲁棒性强,且具有良好的通用性,为发动机的健康管理和故障诊断提供了重要依据,具有很好的军事和工程应用价值.