某大负荷涡轮过渡段设计探索

对某大负荷过渡段进行了探索设计和数值模拟。对比分析表明:在支板数很少的情况下,支板厚度分布对主流区的流动影响很小,主要通过叶型曲率分布来影响支板表面逆压梯度和分离。凹曲率和凸曲率搭配可以有效控制轮毂、机匣和支板叶尖的流动分离。可以通过支板周向倾斜改变支板叶型在S1流面的安装角,从而起到改变攻角效应和控制流动分离的作用。在条件允许的情况下应尽可能将支板部分或全部置于主流逆压梯度较小的区域以减小支板表面压力梯度和分离风险。      

二冲程点燃式直喷重油发动机小负荷试验

利用燃用轻柴油的二冲程点燃式空气辅助缸内直喷发动机,进行了转速为3000r/min、节气门开度为10%与20%下的小负荷试验,研究了点火及喷油参数对发动机性能的影响。试验结果表明:当节气门开度较小时,采用上止点前30°~40°点火提前角,饱和点火能量,稀混合气（过量空气系数大于1.1）及适度提前混合物喷射结束时刻的策略能够充分改善发动机动力性和经济性。随着负荷增大,点火能量影响程度减小,采用适度推迟点火提前角,偏浓混合气（过量空气系数小于1.0）及提前喷射结束时刻策略,增加燃油蒸发时间来充分发挥发动机动力性能,而采用饱和点火能量,偏稀混合气（过量空气系数大于1.15）能够大幅度改善发动机经济性及HC/CO排放。      

飞机方向舵故障建模与侧风着陆仿真

基于风洞试验数据和CFD数据,建立了某型飞机上、下两片方向舵在松浮、卡滞和脱落等故障的数学模型;针对方向舵脱落故障,在飞行模拟器上进行了人在环的侧风着陆仿真试验,验证了模型的准确性,得到了与实际侧风响应相吻合的故障模型;最后,基于此模型探讨了方向舵故障下的侧风着陆安全性与驾驶员负荷.     

基于径向基函数与混合背景网格的动态网格变形方法

发展了一种基于径向基函数(RBF)插值和混合背景网格映射的动态网格变形方法。混合背景网格由运动物面附近的各向异性网格和偏离运动物面的各向同性网格组成。物面变形或运动后,包含在各向异性背景网格中的所有物面网格点的位移由指定的物面运动规律得到,而各向同性背景网格点的位移通过径向基函数插值获得。然后变形后的计算网格利用计算网格与混合背景网格之间固定的映射关系代数插值得到。各向同性网格距离物面一定的距离,消除了物面保形对径向基函数插值的要求,从而可以减少径向基函数基点的数量,以提高插值的效率和可靠性。最后,通过二维和三维算例对该方法的变形网格质量、参数影响、网格拓扑依赖性、复杂外形变形能力及网格变形效率进行了测试。测试结果表明,该方法能够高效生成大变形下高质量的变形网格。     

基于RBF带学习能力高精度非线性FDD设计

在轨航天器故障检测与诊断问题需要面对模型的非线性,而且要求尽量提高其检测的精度,为此设计了基于径向基函数（RBF）神经网络的动量轮非线性故障检测与诊断（FDD）方案。首先应用RBF补偿建模误差,提高检测精度,并选择李雅普诺夫函数证明其收敛性;然后应用非线性观测器来产生故障残差,给出了阈值以及故障检测的时间;应用RBF网络对故障信号进行重构,并据此设计了带学习能力的FDD策略。再次建立了详细的动量轮模型,通过不同条件下的仿真研究分别验证残差的阈值特性、时间特性以及RBF的重构能力,仿真结果表明了算法的有效性。     

基于高增益观测器的航迹角自适应反步控制

针对飞行控制系统中状态向量不完全可测量的问题,设计了一种高增益神经网络自适应观测器.在常规高增益观测器的基础上引入径向基(RBF, Radial Basis Function)网络自适应项,对建模误差和外界干扰进行在线估计.将高增益观测器与基于动态面的反步控制相结合,提出了一种神经网络自适应反步控制方法.引入一阶滤波器,避免了传统反步控制中的"计算膨胀"问题.基于Lyapunov稳定性理论,给出自适应输出反馈控制器和RBF网络权值向量的自适应律,并证明了闭环系统是半全局一致有界.从航迹角控制系统仿真结果可以看出,航迹角能够较好地跟踪指令信号,不受建模误差和外界干扰的影响,所设计的观测器具有良好的收敛性,控制系统具有较高的鲁棒性.     

负压式平板型环路热管试验

为解决高热流密度电子器件的散热问题,设计了一套负压式铜 甲醇环路热管,其蒸发器设计成平板型。研究表明,该平板型环路热管具有较高的散热能力,能够在无重力姿态和重力姿态下顺利启动。当重力倾角分别为0°、18°和30°,热负荷为160W时,蒸发器壁面温度分别达到85.8℃、66.3℃和64.6℃。按照环路热管启动状态,其启动过程可分为3个阶段：加热阶段、预启动阶段和后启动阶段。在低热负荷区域,环路热管会出现温度波动现象。增大重力倾角,有利于降低蒸发器壁面温度和热阻。当重力倾角为30°,热负荷从10W递增到160W时,环路热管的热阻从4.97℃/W降低到0.39℃/W。     

UV镜对摄影测量精度的影响及消除方法研究

针对摄影测量中加入UV镜后对测量结果的影响问题进行了研究。通过理论推导UV镜对于像点坐标偏移的影响,得出UV镜对像点偏移的影响规律,并提出采用自检校光束法平差的方法消除UV镜对像点偏移的影响,实验证明本文得出的对UV镜产生的像点偏移规律的分析及解决方法都是正确的。     

高超声速飞行器预设性能反演控制方法设计

为解决吸气式高超声速飞行器的飞行控制问题,提出了一种新型预设性能神经反演控制器设计方法。通过构造预设性能函数,保证速度跟踪误差和高度跟踪误差能够按照预设的收敛速度、超调量及稳态误差收敛至期望的区域,同时满足系统预设的瞬态性能和稳态精度。在反演控制设计结构下,引入径向基函数（RBF）神经网络对模型未知函数及不确定项进行逼近,提高了控制系统的鲁棒性。引入的RBF神经网络中仅有一个参数需要在线更新,有效提高了控制准确性,避免了通常反演控制方法中经常出现的"微分膨胀问题",并降低了计算量。通过仿真实验验证了所设计控制系统的有效性和可行性。      

基于PCC-LSTM模型的短期负荷预测方法

短期负荷预测是电网合理调度和平稳运行的基础。为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于Pearson相关系数(PCC)和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期负荷预测方法。该方法运用Pearson相关性分析对原始多维输入变量组成的时间序列进行相关性分析,选取与电力负荷数据相关性较大的影响因素作为输入量,实现原始数据的降维和选优;再通过LSTM神经网络结合Adam优化算法,对与电力负荷相关性较大的影响因素和负荷实际输出序列之间的非线性关系建立网络模型。以嘉捷BOX和重庆丽苑维景国际大酒店的负荷数据作为实际算例,并与Prophet、LSTNet、门控循环(GRU)神经网络模型方法进行对比。结果表明:所提PCC-LSTM模型预测精度均在91%以上,最高可达95.44%,有效提高了负荷预测的精度。