大攻角状态压气机分离流及叶片动力响应特性

为研究大攻角状态压气机转子内部分离区的脱落和传播过程及转子叶片对其动力响应问题,对某跨声速压气机级进行了非定常数值模拟和双向迭代流固耦合数值模拟。研究结果表明,在近失速状态,转子叶片通道内会周期性地发生2次叶背分离区的脱落和传播现象。第1个分离区主要表现出轴向传播特性,其会对下游流场产生影响;第2个分离区主要表现出周向传播特性,其会作用于周向相邻的转子叶片,对转子叶排自身产生激励作用,进而影响叶片表面压力分布,引起叶片较强的动力响应,对叶片结构强度的影响不可忽略。非定常/流固耦合计算手段能够较全面地预测流场中激励源的频率、幅值与位置等,在压气机设计阶段应对此类预测工作予以重视,以期更准确地预测叶片共振及动力响应等问题。     

射流对高超声速进气道起动性能的影响

为探索利用射流技术降低进气道起动马赫数的可行性,对二元高超声速进气道二维流场进行了数值模拟,通过对比不同工况的流场结构、流量系数及总压恢复系数,分析了射流对高超声速进气道的作用效果,并研究了射流速度、压强及倾角对进气道起动性能的影响。分析结果表明:施加射流,激波与进气道边界层原有干扰形式发生改变,是降低进气道起动马赫数的主要原因。研究还表明,增大射流速度利于提高控制效果,但持续增大射流速度,会造成隔离段反压升高,并且这一现象与射流压强相关,降低射流压强能使进气道起动的射流速度区间扩大,同时在不同射流倾角下,上述规律表现一致。该研究揭示了进气道起动能力随射流参数变化的系统性规律,可用于指导工程设计及优化。     

航空电子AFDX与AVB传输实时性抗干扰对比

为满足未来航电系统音视频信息传输的需求,考虑车载嵌入式系统的候选实时多媒体网络AVB在航电环境中的应用,并对AVB与AFDX的传输进行了对比研究。首先构建AVB与AFDX标准对比;其次提出基于网络演算的AVB和AFDX端到端延迟计算方法;然后通过定义不同的消息传输场景,采用理论方法分析消息传输实时性的干扰要素;最后利用仿真方法予以验证。在典型1 000条虚拟链路的组网规模下,结果显示:AFDX高优先级流量的端到端延迟优于AVB,对于低优先级流量端到端延迟,则AVB和AFDX各有优劣;但受突发的流量影响,在增加50条各0.22 Mbit/s带宽的低优先级流量干扰情况下,高优先级流量平均端到端延迟的变化率在AVB中为0.25%,在AFDX中为0.38%;在增加50条各0.22 Mbit/s带宽的高优先级流量干扰情况下,低优先级流量平均端到端延迟的变化率在AVB中为5.17%,在AFDX中为10.25%。结果表明:时间敏感消息在AVB网络中传输实时性的抗干扰能力优于AFDX。     

飞机碳刹车工程化问题探讨

论述了飞机碳刹车工程化过程中的主要问题,提出了解决措施和途径。为今后工作指出了努力方向。     

临近空间在网络中心战中的应用前景分析

临近空间各类平台等相关技术的发展推动,导致临近空间迅速成为各国在空间控制和空间利用中竞争的新热点。本文在阐述网络中心战的概念及作战目标的基础上,提出了临近空间在网络中心战中的应用方向,给出了应用优势及应用效能分析。     

叶轮机内部转/静干涉作用的数值模拟

本文对叶轮机械内部转/静干涉问题的非定常数值模拟进行了研究.采用双重时间步方法和Dornain-Scaling方法求解二维N-S方程组,数值模拟了某涡轮叶栅内部的非定常流场.通过计算展示了在转/静干涉作用下的叶型尾迹,转子尾迹的传输和尾迹的切割等非定常现象.     

浅析网络线缆分析仪插入损耗的校准

针对网络线缆分析仪插入损耗的校准,本文采用插入法和替代法分别进行了校准实验,并通过数据分析比较两种方法对测试结果的影响,得出了选用替代法校准更为适宜的结论。对替代法测试数据进行不确定度评定分析,证明了本文选用替代法能达到校准网络线缆分析仪插入损耗的要求。     

一种新的在线/离线门限签名方案

基于门限签名算法和变色龙哈希函数,提出了一种新的在线/离线门限签名方案,其安全性完全基于离散对数假设。该方案能容忍tn/3个恶意会员,并在标准模型中证明该方案是安全的。     

航空发动机性能参数联合RBFPN和FAR预测

排气温度是最能反映航空发动机运行状态的性能参数之一.对连续飞行班次的起飞排气温度裕度(EGTM,Exhaust Gas Temperature Margin)参数进行预测分析,有助于判知航空发动机将来的工作性能,为预防和排除故障提供充分的时间和决策依据.在依据具有非线性、非平稳特征的起飞EGTM历史监测值序列构建预测模型时,基于奇异值分解滤波算法提出了一种联合径向基函数预测网络(RBFPN,Radial Basis Function Prediction Networks)和函数系数自回归模型(FAR,Functional-coefficient Auto Regressive model)的预测方案,充分发挥RBFPN和FAR在预测EGTM参数值变动趋势成分和随机成分的各自优势,使其互为补充,协同处理.实验结果表明该联合预测方案能够有效抑制RBFPN或FAR单独采用时所呈现出的不足,提高预测性能.