飞机纵向高阶等效系统品质参数辨识研究

对飞机纵向高阶等效系统模型的可辨识性进行了分析,指出原有的辨识飞行品质参数方法存在的问题,并提出新的解决方案,即首先对原始模型进行转换,得到一组可辨识性强的模型,然后综合引用极大似然方法和Ｅｘｔｅｍｅ单变量寻优方法辨识新的模型及参数,最后利用双步ＱＲ分解技术求出与原始模型中的相对应的。物理意义明确的飞行品质参数,另外,针对现代主动控制飞机时间延迟τ较大的特点,提出了一种新的处理时间延迟环节ｅ＾－τ     

附加粘弹性阻尼齿轮结构的阻尼计算

本文结合模态应变能理论与20节点有限元方法,提出了一种附加粘弹性阻尼结构损耗因子的计算模型和方法。以某实际齿轮附加阻尼结构为例,进行阻尼计算,研究了如何提高阻尼处理的效率,并得到相应实验的验证。该方法克服了已有粘弹性阻尼结构计算方法只能对简单理想结构建模的局限性,能够简便有效地应用于实际粘弹性阻尼结构的阻尼预测和优化。这对阻尼的工程应用具有较大的理论和应用价值。      

大迎角非定常气动力建模与模型比较

应用系统识理论,以６００ 三角翼纵向俯仰运动为例,在频率域内建立了基于Ｆｏｕｒｉｅｒ变换法的非定常气动力数学模型及非线性代数模型,在时间域内建立了基于Ｆｏｕｒｉｅｒ反变换法及数据库法的阶跃函数模型。用大振幅非定常实验数据进行模型参数辨识。本文主要对Ｆｏｕｒｉｅｒ变换模型初值的选取进行讨论,并对所建立的几种数学模型进行比较。结果表明,基于Ｆｏｕｒｉｅｒ变换法的数学模型,有明确的表达式,拟合结果较好;非线性代数模型表达式简单,便于应用,但对于不同实验模型,表达式不同;基于Ｆｏｕｒｉｅｒ 反变换法的阶跃函数模型,表达式复杂,而且当时间趋于零时,计算误差较大;基于数据库法的阶跃函数模型没有明确表达式,但其精度较高,可以用于对其他模型结果的比较。     

基于RBF网络的航空发动机辨识模型

利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。      

减速器振动信号的经验模态分解

时域同步平均是直升机减速器诊断技术的基础,目前这种方法依赖于转速传感器提供相位同步信号。探讨了应用经验模态分解代替时域同步平均分析减速器振动信号的方法。构建了一个减速器振动信号模型,提取了故障特征信号。对经验模态分解过程进行了理论推导,证明经验模态分解可以分离出故障特征信号,给出了信号分离的充分条件。将这种方法应用于直升机减速器的两种故障(点蚀和裂纹)振动数据,结果表明经验模态分解正确地分离出了故障特征信号,信号特征更为显著。     

用于提高辨识效果的颤振试验数据小波去噪

准确估计模态参数在飞机颤振边界的预测中具有重要意义。为了提高频域辨识算法的辨识效果,提出了一种用于颤振飞行试验数据处理的小波去噪方法。该方法引入梯度倒数加权滤波器对数据进行预处理,处理后的数据运用冗余小波进行小波分解,然后对输入信号在不同尺度下分别进行阈值降噪,对输出信号则采用了一种改进的小波空域相关滤波法去噪。最后通过仿真计算和实际数据证明该方法有效。     

宏观机敏机构的振动主动控制

研究了具有压电作动器与应变传感器的柔性连杆机构的振动主动控制问题。应用复模态理论对宏观机敏机构的动力学方程进行解耦,建立了包含系统噪声与观测噪声的受控系统状态空间表达式,并分别设计了离散LQG状态反馈控制器与离散Kalma。滤波器。宏观机敏机构的在线振动控制实验表明,柔性连杆的应变峰值降低了80％,机构的动力学性能得到了显著改善。     

航空发动机多变量自校正控制研究

针对航空发动机这一具有耦合和强非线性被控对象,采用基于带遗忘因子的最小二乘参数估计算法的最小方差多变量自校正控制,通过分析保证了闭环系统的可辨识性。仿真结果表明,控制器响应速度快,跟踪精度高,抗干扰和耦合能力强,估计参数能以较快的速度收敛。      

相位共振／相位分离一体化模态识别技术

基于激振力矢量优化和虚拟验证技术，提出了一种飞机地面振动试验的相位共振和相位分离一体化方法。具有密集模态的法宇航GARTEUR飞机模型实验应用证明了这一方法的有效性。本项研究对于改进复杂飞机机体结构的模态识别质量和效率具有重要工程意义。     

变几何喉道对超燃冲压发动机点火与燃烧性能的影响

1引言超燃冲压发动机能高速飞行且能利用空气中的氧气作氧化剂,增加了有效载荷,因而备受重视,但它需要在较高的飞行马赫数下才能工作,因此受到较大的限制。由于双模态超燃冲压发动机可以将工作飞行马赫数下限降低至Ma=3,发动机在飞行马赫数Ma=3~6时以亚燃冲压模态工作,在马赫数