民机研制系统工程若干基本概念的哲学思考

出于自主创新的需要,国内航空工业界已逐渐认识到系统工程方法在民机研制中的重要性。因此,越来越多的民机企业开始采用国际权威的《民用飞机与系统研制指南(SAE ARP 4754A)》来进行民机型号的研制,以确保民机型号研制过程能满足适航审查的要求。然而,由于这一指南中的一些基本概念不够清晰、逻辑也不严密,使得国内民机工程师难以准确把握系统工程的本质,进而导致他们实施系统工程方法时面临着很大的困难。从科学哲学、设计哲学等与民机研制紧密相关的学科出发,对民机研制系统工程中的若干基本概念进行了剖析,并在此基础上提出了一组更加清晰的系统工程概念(即行为、作用、功能、需求、要求等),以方便民机工程师能更好地理解系统工程方法的本质,并能在民机型号研制过程中进行应用。     

三维战术训练空域规划方法研究

三维战术训练空域规划是对空域的合理规划利用,人工排样已经无法保证空域的安全有效利用,寻找高效快速的算法对于提高空域利用率和训练效率具有重要意义。通过对空域规划的理论研究,结合空域特性,将整个空域划分为立方体单元,构建相应的训练空域规划模型;在此基础之上,利用改进的遗传算法来寻求最优方案,剔除了大量不可行解;通过实例仿真验证该空域规划模型的合理性和有效性。结果表明:该空域模型是合理和有效的,提高了空域规划的速度和准确度。     

航空发动机MTBF的Bayes评估

针对航空发动机的试验样本量和故障数据少,采用传统的数学平均值法对其平均故障间隔时间（MTBF）评估不能反映其真实可靠性水平的问题,基于Bayes理论,把历史试验数据视为先验信息,采用矩等效方法确定先验分布,然后通过Bayes理论综合现场试验数据,建立了一种基于Bayes理论的航空发动机MTBF评估方法。该方法可以扩大MTBF评估所需的信息量。采用所提出的Bayes方法对某航空发动机MTBF进行评估,得到其MTBF评估值为302.68h,比采用数学平均值法约提高了18.7%,评估结果更符合实际。表明该方法可应用于航空发动机MTBF的评估。      

基体特性对HTPB推进剂力学性能的影响

按工程生产工艺要求,制得hydroxyl terminated polybutadiene (HTPB)固化胶片,通过控制试验环境温度（-50、-35、-20、0、20、35℃）,得到了基于Prony级数形式的具有不同松弛特性的复合基体材料的松弛行为描述,为细观模型的建立提供了必要参数。随后基于分子动力学方法,结合具有内聚本构的黏接单元,建立了推进剂的细观计算模型。为验证所建数值模型的准确性,对固体推进剂在常温条件下进行宏观松弛力学试验,将仿真结果与试验数值的对比,试验结果与仿真结果相差在20%范围之内。最后对具有不同随机分布及不同基体松弛特性的推进剂细观模型进行有限元计算,结果表明:颗粒随机性不影响推进剂的宏观力学行为,而基体松弛特性显著影响固体推进剂的宏观力学性能,基体松弛特性获取环境温度与推进剂的宏观初始模量、延伸率以及强度均呈指数型关系。      

基于CPSO的UAV编队集结路径规划

针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。     

基于多岛遗传-模拟退火算法的气动外形优化

针对超声速翼型滑翔机的气动外形优化问题,提出了一种多岛遗传算法与模拟退火算法相结合的混合优化算法。首先,通过多岛遗传算法产生一个随机的初始种群,找到全局最优点附近区域的一个次优解;然后,将此次优解作为模拟退火算法的初值启动退火进程,缩小设计空间的范围,找到全局最优解。优化结果表明,所提混合算法可以有效地解决飞行器外形优化问题;在数量巨大的设计空间中,滑翔机的最优气动外形能够以较低的计算资源代价快速得到;双弧形翼型的气动特性较六边形翼型更有优势,叉形尾翼的静稳定性和控制效率高于十字形;优化后的外形极大地增加了滑翔机的滑翔距离。     

垂直/短距起降飞机的控制仿真技术

针对垂直/短距起降飞机的特点,通过在某型飞机上虚拟加装升力风扇系统,建立了垂直/短距起降飞机的动力学模型,提出了垂直起降阶段垂向、纵向、横向和航向的控制方式并完成了控制律的设计与验证。研究结果表明,所建立的垂直起降动力学模型能够描述垂直起降飞机的动力学特点,提出的控制方式和设计的控制律能够有效地控制飞机实现垂直升降、侧飞、偏航、前飞和后飞等运动,可用于垂直起降飞机的飞行品质、起降程序的设计和验证等相关方面的研究。     

基于预置动压的高超声速飞行器上升段轨迹设计

针对高超声速飞行器燃料最省上升轨迹的研究问题,为实现高超声速飞行器的燃料最省上升轨迹快速求解,对定动压情况下高超声速飞行器上升段轨迹特性进行了研究分析,给出了定动压情况下高超声速飞行器燃料最省上升轨迹的快速反解方法,总结分析了不同定动压下的上升轨迹特性,并在此研究的基础上提出了基于预置动压的高超声速飞行器上升段轨迹设计方法。该方法可以通过设计燃料最省的动压曲线,反解出该预置动压下的上升轨迹参数,得到一条近似燃料最省最优解的轨迹。仿真结果表明,经过解算得到的上升轨迹结果与高斯伪谱法得到的最优上升轨迹结果基本相似。     

三维非平面裂纹扩展参数化模拟方法

发展一种基于有限元方法（FEM）的自动模拟三维非平面裂纹扩展的模拟方法。该方法采用参数化建模的方式建立裂纹体,以镶嵌裂纹体的方式在结构中插入裂纹,然后通过有限元计算得到裂纹扩展参量,自动更新裂纹体从而模拟裂纹的扩展过程。通过模拟三个裂纹扩展算例,计算了裂纹扩展循环数,对比试验结果,误差分别为195%、161%、21%。结果表明:该方法能够模拟三维非平面裂纹的扩展并计算扩展寿命,具有一定的精度和适用性。      

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。