大飞机数字化装配关键技术及其应用

为满足大型飞机的数字化研制需求,对大型飞机数字化装配的主要关键技术进行了研究.对面向MBD的装配工艺仿真与数字化协调、装配仿真优化与在线装配仿真、三维装配工艺数据可视化、板件数字化自动钻铆的配套技术等大飞机数字化装配技术及其工程应用进行了重点分析,提出了各关键技术的解决方案.     

三维并联式TBCC发动机排气系统设计与实验

为实现三维并联式TBCC排气系统的设计,利用基于二维最大推力理论的密切法设计了圆转矩变截面非对称冲压发动机喷管,并在冲压发动机喷管上壁面为三维曲面的条件下,利用转动加滑动共用面的调节方式实现了涡喷发动机喷管的内型面设计及其喉道面积的调节,从而完成了排气系统设计。随后对设计结果进行了冷流实验验证。结果表明,这种排气系统设计方法具有可行性。在冲压单独工作状态,壁面压力分布的数值计算与实验结果吻合较好,相对方均根偏差低于10.8%;在涡喷单独工作状态及共同工作状态,上壁面压力在激波附面层干扰区域内偏差较大,最大相对偏差可达30.6%。但壁面压力分布的数值计算与实验结果的整体变化趋势一致。      

PSO-LSSVM在民机气动性能数学建模上的应用

目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法.     

Arcadia建模方法与SysML建模方法比较研究

基于模型的系统工程与传统系统工程相比,有着形象化、具体化、沟通效率高等多种优势。基于系统建模(System Modeling Language,简称SysML)语言进行建模用途广泛,但是通过实践,针对系统架构和系统运行场景分析,基于Sys ML的建模方法特点并不突出。而Arcadia的基于模型系统工程建模有着简单、清晰等特点,对于系统架构和系统定义均有着Sys ML所不具备的特点。通过系统设计的目标与特点,对基于Sys ML的建模方法和Arcadia方法进行比较研究和实践,总结两种方法在基于模型的系统工程领域中的优劣。     

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。     

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。     

基于机器学习的单孔绝热气膜冷却效率分布预测研究

为了研究利用机器学习技术对绝热冷却效率进行直接预测的方法及特点,搭建了基于上采样卷积神经网络的机器学习模型,生成了用于训练以及验证的数值模拟数据集,使用了监督式学习的方法对模型进行了训练.训练使用反向传播算法和基于随机梯度下降的Adam优化算法,输入模型的参数包括吹风比、主流湍流强度、喷射角、孔形状、孔尺寸,模型输出为...     

通信信号调制识别综述

随着频谱信息资源愈发紧张,信号的调制处理方式也愈发多样化.由于通信信号的调制识别广泛应用于民用和军用领域,所以,对调制方式进行识别的研究具有极其重要的意义与战术价值.首先,根据大量文献,对基于最大似然函数和特征提取的经典调制识别方法进行了系统地梳理;其次,从常用数据集、深度神经网络结构和现有识别算法等方面,着重介绍了深...     

微硅加速度传感器的动态特性补偿方法研究

提出了一种用以扩展加速度传感器使用频率范围的动态特性补偿方法,其基本原理是根据加速度传感器的输入输出传递函数,构造出一个基于硬件的补偿网络,这个补偿网络的传递函数的零极点分别与加速度传感器的传递函数的极零点相抵消,从而使由加速度传感器输出的信号经过补偿环节后其动态特性得到补偿,扩展了加速度传感器的使用频带,同时并不要求加速度传感器处于临界阻尼状态。     

γ-TiAl基自生复相材料的显微组织特征

研究了添加硼、硅、碳的 γ-TiAl基自生复相材料的显微组织特征.在压力4?GPa、温度1?273?K、反应合成时间60?min的条件下,通过粉末间的原位置换放热反应制备了样品.研究发现:Ti-Al-B三元合金含有TiAl相、Ti₃Al相和TiB₂相;Ti-Al-Si三元合金含有TiAl相、Ti₃Al相和Ti₅(Al,Si)₃相;Ti-Al-C三元合金含有TiAl相和Ti₃AlC相;Ti-Al-B-Si四元合金含有TiAl相、Ti₃Al相、TiB₂相和Ti₅(Al,Si)₃相;Ti-Al-B-C四元合金含有TiAl相、Ti₃AlC相和TiB₂相;Ti-Al-B-Si-C五元合金含有TiAl相、Ti₃AlC相、TiB₂相和Ti₅(Al,Si)₃相,其组织非常相似于预先设计的组织.在此基础上就不同相对性能的影响进行了分析.