航空发动机两级反向旋流燃烧室燃烧流场大涡模拟研究

为深入了解真实航空发动机内燃烧流场,采用动态亚网格模型结合单步快速化学反应(FC)、火焰面(FLM)及反应进度变量(FPV)等三种燃烧模型对径向两级反向旋流燃烧室单头部构型进行了大涡模拟。为避免模型简化误差,对燃烧室包括全部气膜冷却孔在内的精细结构进行了完全仿真。在已达到统计定常状态的冷态流场基础上首先模拟了燃料喷注和掺混过程,约2.6ms后燃料到达真实的点火位置,随后采用FPV模型在半径3mm的球形区域数值模拟了点火,展示了在主燃孔横向射流作用下初始火焰沿化学恰当比混合分数等值线传播并充满整个火焰筒的发展过程,结果显示火焰到达燃烧室出口的耗时约为6～7ms。不同模型算法预测的平均温度场与CARS测量结果作了对比,LES-FPV,RANS-FPV,LES-FLM以及参考文献中RANS-FLM计算平均误差分别为3.47%,4.17%,7.76%和11.22%,表明LES改进了模拟精度,且FPV模型显著优于FLM模型。RANS-FPV预测的出口存在严重热斑,导致其给出的出口温度分布因子(OTDF)及最大径向温度分布因子(RTDF)值分别达到0.593和0.313;LES-FPV结果均匀性最好,其预测值分别为0.284和0.193。     

复合材料加筋壁板制造成本的快速估算模型

为了能够在设计阶段早期对复合材料加筋壁板制造成本进行快速估算,提出了一种以结构设计重量为主要驱动因素的制造成本估算模型。该模型的关键是考虑了诸如材料成本比重系数、制造工艺系数、蒙皮形状系数、筋条形状系数、材料利用率系数等合理取值。以某验证试验的试验件制造成本估算为例,估算成本与实际制造成本的偏差为10.8%,说明了采用该方法对复合材料加筋壁板制造成本进行快速估算的结果是可以为设计人员提供决策依据的。     

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.     

基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法

针对空天飞行器应用传统数值预测校正再入制导算法实时性不佳的问题,提出一种基于Kalman滤波的预测校正制导算法。该算法采取四阶多项式拟合速度-高度飞行剖面,利用Kalman滤波估计选定的速度点对应的高度,得到满足再入走廊及航程要求的拟合系数。在此基础上,减少一个终端约束,增加一个待估计剖面参数,可实现对再入过程飞行时间的调节。研究发现,再入过程中通过在线辨识修正不确定性参数能够提高制导指令的适应性;飞行末段利用跟踪参考剖面制导可有效避免飞行速度与终端速度接近时发生拟合系数求解发散的问题。多组不同再入条件下的算例仿真结果表明,基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法实时性好,制导精度高,能够实现飞行时间可控,具有较强的鲁棒性和工程应用潜力。     

GNSS超快速产品在全球标准时间复现中的应用

为满足大跨度空间范围内的时间同步需求,对基于共视时间比对原理的标准时间复现系统进行改进,采用全视时间比对方法解决原系统应用基线受限的问题.考虑实时性的要求,使用全球卫星导航系统(GNSS)超快速产品(预测部分)提供卫星位置和卫星钟差,以尽可能消除广播星历和钟差对复现结果的影响.分析了常用的几家机构发布的GNSS超快速产...     

基础激励下结构模态参数辨识

利用基础激励辨识结构模态参数的方法是一种在空间飞行器的研制中具有工程意义的模态分析方法。文中对这一方法做了较为系统的探讨,推导出了基础激励下频响函数的数学模型,其形式类似于传统方法中相应的公式,因而只需对测量数据稍作代数修改,即可利用现成的模态分析系统进行基础激励下模态参数的辨识。通过计算机仿真、悬臂梁试验及工程实例的综合分析,表明基础激励方法在工程应用中具有与其他传统方法同等的可靠程度。     

涂层材料瞬态传热实验与导热系数辨识

针对涂层-基体一体化的双层结构,为测试评估其中涂层材料的导热性能,提出基于瞬态平面热源法（transient plane source, TPS）的涂层材料导热系数反演辨识方法。根据Hot-Disk实验测试原理,建立基体-涂层-探头整体的二维非稳态传热模型;结合测量过程中的瞬时温升数据信息,采用粒子群优化算法反演辨识获得涂层材料的导热系数;并通过实验和数值模拟论证了上述方法的可靠性。结果表明：该测量方法能够有效获得涂层导热系数,测试反演的数值偏差小于4.0%。最后,实际测量和反演辨识获得了一种涂层材料常温至773 K的导热系数,随温度提高呈现增大趋势,数值范围为0.18～0.29 W/(m·K)。     

复合舵机的神经网络自校正控制

针对复合舵机的时变和非线性特性,提出了神经网络自校正控制方法.用改进的非线性自回归滑动平均模型(NARMA)对复合舵机进行动态建模,采用多层感知器神经网络辨识舵机非线性模型,由广义逆思想设计出控制器,并根据被控对象与辨识模型间误差在线调整网络权值,进而修正控制律,实现了复合舵机的自校正控制.仿真结果表明,在模型有时变及非线性因素的情况下,此方法仍能得到较好的控制效果.      

现代步兵的必要装备——小型无人兵器

“机器人必须先进去”，这是2002年美军82空降师指挥官在阿富汗搜索塔里班分子盘据的地洞时下达的命令。无人兵器或称机器人(Robot)，具有相当程度的自主辨识与运动能力，能横越地表或飞至山丘后方，运用携带工具或装备执行任务。     

航天器动力学特性参数在轨辨识技术

从结构模态参数的可识别性出发,结合结构自由响应识别技术和数字处理技术,开发出大型航天器动力学特征参数在轨辨识系统,包括硬件系统和软件系统,其中软件系统由C+ +和汇编语言组合编写,系统各部分均模块化,可适用于较复杂的工程任务.在此基础上设计了模拟在轨航天器的试验验证系统,检验辨识算法和设计软件的可靠性以及航天器在轨辨识的实时性.该试验系统包括一个对称的双梁结构,利用对称结构的弱耦合可得到多个密集模态,该结构可模拟大型航天器在太空失重条件下所特有的动力学特征.试验表明系统辨识算法可靠,精度达到设计要求.