离散型可靠性参数数学关系研究

在航空航天系统中,已有许多可靠性参数来描述产品的可靠性特性,但大多数都是基于连续时间上的 连续型可靠性参数,而在离散时间上有定义的离散型可靠性参数的描述较少,例如离散失效率。为弥补可靠性 理论在在这方面的缺陷,从离散时间这一角度出发,研究离散型可靠性参数的数学关系。推导离散失效概率与 离散失效率的数学转换公式,利用离散失效率推导计算离散可靠度的数学公式,推导平均失效前工作次数与离 散失效概率的数学转换公式,并进行验证。结果表明:推导出的三个数学转换公式合理,可以用于描述离散型 可靠性参数。     

多电极偶接对金属大气腐蚀影响的试验与仿真

搭建薄液膜厚度测量与控制装置,采用微距参比电极后置法组建三电极体系,测量了厚度为100 μm的3.5wt% NaCl液膜下2A12铝合金、TC18钛合金和30CrMnSiNi2A高强钢的极化曲线和耦合体系的电偶电流;建立了基于薄壳电流分布的Comsol腐蚀仿真模型,得到了100 μm液膜下电极电位分布和电流密度分布图,通过对电极表面进行局部电流面积分计算得到了其电偶电流,对不同电极进行了面积的参数化扫描,讨论分析了不同面积比对于电偶电流的影响。结果表明：利用仿真模型得到的电偶电流值与试验值吻合较好,在2A12/30CrMnSiNi2A/TC18多电极体系中2A12充当阳极,TC18/30CrMnSiNi2A充当阴极,且阴阳极极性不随面积比的变化而发生转变,电偶电流主要集中在30CrMnSiNi2A与2A12之间,电偶电流与TC18面积呈线性关系,其对数与2A12和30CrMnSiNi2A面积的对数之间呈线性关系。利用建立的仿真模型对模拟搭接件大气腐蚀进行了仿真研究,仿真发现垫圈、2A12与30CrMnSiNi2A偶接接缝处及2A12与TC18偶接铆钉处电流密度分布更为集中,易发生腐蚀,与暴晒试验结果相符,说明该仿真模型对于多电极偶接的腐蚀分布具有很好的预测作用。     

融合机床精度与工艺参数的铣削误差预测模型

为弥补现有五轴联动数控铣床加工飞机结构件的加工精度评估系统的不足,提出利用机床精度检测数据和零件特征及其工艺参数来构建评估指标体系,基于BP神经网络建立了飞机结构件加工误差预测模型。通过完成训练的网络权值分布,计算出各输入指标对最后评估结果的影响,并通过实例分析检验了模型的可靠性。结果表明,经BP神经网络模型训练得到的结果和样本零件的三坐标测量机测量数据基本吻合,选取的评价指标具有有效性。该评估模型能够有效地融合机床精度检测数据和零件特征及其加工工艺参数,对飞机结构件的铣削加工误差进行预测。     

基于重要性测度降维的液压管路稳健优化设计

提出一种基于重要性测度的降维预处理优化方法,对不确定环境下飞机局部液压管路系统的稳健性优化问题展开研究。引入区间模型描述随机变量分布参数（即设计变量）的不确定性,引入基于方差的重要性测度衡量设计变量对优化目标的贡献程度,从而筛选出对优化目标影响较大的设计变量,简化优化模型。该方法可以有效降低优化问题的维数,进而减少优化的计算成本。通过数值算例验证了所提方法的合理性和可行性,并采用该方法对飞机局部液压管路系统进行了稳健性优化设计。     

连续式风洞二喉道调节马赫数控制策略

为了降低连续式跨超声速风洞压力波动,提高马赫数稳定性,需要对二喉道调节马赫数控制方式进行研究,针对现有文献鲜少对该控制策略描述等问题,以0.6m连续式跨声速风洞为例,对二喉道控制马赫数的原理进行分析,基于运动控制器加伺服驱动器双PID(proportion-integral-derivative)控制模式实现二喉道位置精确控制,提出了二喉道和压缩机转速的组合控制流程,并采用分段变参数模糊PID加串级控制的算法实现马赫数精确控制,最后进行了试验验证。结果表明马赫数控制精度优于0.001,且每个马赫数极曲线(9个攻角阶梯)的时间可控制在4min以内,证明所提出的控制策略是有效的,可为连续式跨超声速风洞的设计调试提供参考。      

2级脉冲爆震发动机中超声速射流对撞诱导激波聚焦试验研究

为研究2-St age PDE中连续超声速射流及结构参数对撞诱导激波聚焦的影响规律,在冷态条件下开展了2-St age PDE中连续超声速射流对撞诱导激波聚焦的试验。分析了喷口宽度、导流环深度、凹面腔开口端与喷管间距、尾喷管角度、射流入射压力等参数对凹面腔底部峰值压力的影响。结果表明:喷口宽度、导流环深度、凹面腔开口端与喷口间距、射流入射压力越大,凹面腔底部峰值压力越大,激波聚焦效果越好;尾喷管角度越大,凹面腔底部峰值压力越小,激波聚焦效果越差;喷口宽度、导流环深度、射流入射压力对激波聚焦的影响较大。     

基于同步电机电抗参数定义式的仿真计算方法

从同步电机各种稳态和瞬态电抗参数的定义、各种电抗参数与电机内部各绕组和磁路结构之间的电磁关系出发,提出了一种基于电抗参数定义式的仿真计算方法,给出了详细的仿真计算步骤。通过算例与样机实测结果的对比,表明仿真计算结果与实测值非常吻合,从而验证了所提计算方法的有效性和准确性。     

飞行仿真气动力数据机器学习建模方法

基于机器学习思想,提出了一种大空域、宽速域的气动力建模方法。该方法利用飞行仿真弹道数据辨识的气动力数据,采用人工神经网络技术,实现了对高度、速度、姿态和舵偏角等多维度强非线性特性的全弹道气动力数据的高精度逼近。首先,分析了神经网络层数、隐含层神经元个数等对建模误差的影响,通过对典型弹道气动数据的神经网络建模计算,确定了较合适的神经网络层数和较优的隐层神经元个数。进而,利用飞行仿真的弹道数据辨识出沿弹道的气动力,采用神经网络建立了包含多个弹道融合的气动力模型,输出量分别为三轴气动力系数和力矩系数。最后通过气动模型输出量与原样本数据的对比,以及4条未参与训练弹道气动数据的预测,验证了该气动力建模方法具有较高的精度。建模结果表明:采用神经网络方法建立的飞行器气动力模型,对拟合多源耦合输入全弹道非线性气动力是可行的和有效的,在样本覆盖的高度、速度、姿态和控制舵偏角范围内,气动力拟合能力较强,并具有一定的外推性。该项研究可以为基于飞行试验数据的气动建模提供新的方法,并且能为飞行器气动力数据挖掘、飞行仿真和总体性能分析提供参考。     

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.     

复合固体推进剂细观结构建模及脱黏过程数值模拟

为研究复合固体推进剂损伤演化规律,基于分子动力学颗粒填充算法构建了HTPB(hydroxyl terminated polybutadiene)推进剂细观结构模型,通过在AP(ammonium perchlorate)颗粒/HTPB基体界面处引入黏接接触替代传统的黏接单元,并基于Hooke Jeeves的参数优化算法反演得到颗粒/基体界面处内聚力模型参数,利用双线性和自定义指数型损伤内聚力模型模拟了AP颗粒和HTPB基体黏接界面处损伤的萌生、发展、聚合直至宏观裂纹破坏的过程。通过数值仿真与实验结果对比发现,指数型损伤内聚力模型比双线性模型能更准确描述推进剂单轴拉伸过程中颗粒与HTPB基体界面间脱黏过程。最后对比了多阶段加载实验结果与仿真结果曲线,发现两者变化趋势基本一致,最大偏差仅为10%,验证了所建细观模型的可靠性及反演所得界面参数的准确性。