冰雹的数值模拟方法初探

冰雹的撞击对于飞机的整个结构存在着巨大的威胁,偶尔的一次遭遇冰雹袭击也是对飞机结构性能的严峻考验。由于实验测试需要投入大量的人力财力,因此,建立冰雹的数学模型显得尤为重要。目前所建立的数值模型主要有三种：有限元（FE）模型,任意拉格朗日一欧拉（ALE）模型和光滑粒子流体动力学（SPH）模型。首先论证了这些数值模型与实验测试结果吻合的情况,接着模拟了冰雹撞击飞机发动机进气道的过程,最后通过对这三种冰雹模型的比较,得出了SPH模型是分析冰雹撞击飞机问题的最有效、最好的模型的结论。     

水热电泳沉积法制备C-AlPO_4高温抗氧化涂层及其表征

采用水热电泳沉积法在C/C-SiC复合材料表面制备了均匀的方石英型磷酸铝(C-AlPO4)高温抗氧化涂层。借助XRD和SEM对涂层的晶相组成和显微结构进行了表征。分析了C-AlPO4粉体在悬浮介质中的荷电机理,考察了C-AlPO4粉体在有机悬浮液中的分散稳定性;通过正交实验得到了C-AlPO4涂层的优化制备工艺;研究了此工艺条件下制备涂层的晶相、显微结构及抗氧化性能。结果表明:C-AlPO4由于吸附有机介质分子离解出的H+而荷正电,其悬浮液的分散稳定性在异丙醇中最好;制备C-AlPO4涂层的优化工艺条件为沉积电压220V,沉积时间25min,沉积温度100℃;抗氧化性能测试表明优化工艺条件下所制备的C-AlPO4涂层具有较好的抗氧化性能和抗热震能力,在1500℃的空气气氛下氧化37h后,涂层试样的失重率仅为0.53%。     

脉冲等离子体推力器羽流特性数值研究

以脉冲等离子体推力器羽流为研究对象,建立三维物理模型,简化并离散电子动量方程,运用单元粒子-直接模拟蒙特卡罗混合法模拟非稳态羽流流动.假定脉冲周期内推进剂粒子按正弦规律进入流场,分析流场中电势、电子、离子和原子数密度分布随着时间变化情况,并通过与已有实验数据的对比验证仿真模型.研究表明:模型能在垂直和平行于推力器极板的两个平面内预测等离子体羽流流场参数.该研究方法、结果对更深入研究脉冲等离子体推力器(PPT)羽流具有参考价值.      

基于改进粒子群算法的串列叶型优化设计

为了提高串列叶型优化设计的质量,设计了一套基于改进粒子群算法的串列叶型自动优化系统。研究了原始粒子群算法,提出了一种粒子群算法的改进方法。结果发现,改进粒子群算法的收敛速度和收敛精度明显优于原始粒子群算法和遗传算法。以50°大弯角串列叶型为研究对象,使用程序对串列叶型参数化。以叶型参数和串列叶型相对位置的参数作为优化变量,结合BP神经网络和改进粒子群算法对串列叶型进行优化设计。优化结果表明,优化后的叶型在设计攻角时的总压损失系数降低了22%,静压比升高了0.6%,在负攻角时,优化后的叶型的流动性能得到了明显改善。适当减小串列叶型前后缘的半径可以减小叶型的损失,合理的缝隙结构可以有效减小前排叶型压力面和后排叶型吸力面附面层的分离损失。     

表面处理对17-4PH不锈钢抗固体粒子冲蚀性能的影响

为对比研究表面处理对17-4PH不锈钢抗固体粒子冲蚀性能的影响,在17-4PH不锈钢表面进行了多弧离子镀陶瓷/金属多层膜制备、激光表面合金化(LSA)处理和超音速火焰喷涂(HVOF)硬质合金层处理,利用划痕仪、自组装的不锈钢抗固体粒子冲蚀(SPE)装置、多冲疲劳试验机对上述三种表面处理试样的小攻角和大攻角SPE失效行为和机理进行了研究。结果表明,微切削是17-4PH不锈钢及其表面改性试样小攻角下固体粒子冲蚀破坏的主要失效机制,多冲型疲劳破坏是17-4PH不锈钢及其表面改性试样大攻角下固体粒子冲蚀的主要失效机制。HVOF WC-17Co涂层可显著提高17-4PH不锈钢30°小攻角和90°大攻角下SPE抗力。激光表面合金化层能够改善17-4PH不锈钢抗30°小攻角和90°大攻角下SPE性能,但SPE性能改善效果弱于HVOF喷涂涂层。TiAl N/Ti多层膜不能显著提高17-4PH不锈钢抗30°小攻角和90°大攻角的SPE性能。     

基于Kriging模型的轴承结构参数优化设计方法

轴承的生热率与轴承的使用寿命密切相关,为了减小轴承的生热率,以滚动轴承拟静力学分析和滚道控制理论为基础,求得轴承运转过程中的相关参数,进而得到轴承生热率.将轴承最小生热率为目标函数,通过Kriging模型和粒子群优化算法相结合的方式进行了轴承结构参数优化.对NSK 7016A5轴承的研究结果表明:轴承结构参数优化后,轴承整体和轴承内外圈生热率均变小.Kriging模型和粒子群优化算法相结合的轴承结构参数优化方法取得了良好的设计效果,并且提高了轴承的设计效率.      

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。      

基于SRAM型FPGA单粒子效应综合防护技术

为解决基于SRAM(Static Random Access Memory,静态随机存储器)型FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)的扩频应答机在空间环境中时常发生功能故障的难题,提出了一种低轨卫星基于SRAM型FPGA的应答机的单粒子综合防护方案。该方案在代码级、器件级、单机级、整星级综合采用器件优选、结构屏蔽设计、巡检自愈、自主复位等多种方法,有效杜绝了单粒子事件带来的种种危害,已成功应用于某在轨卫星。在轨测试结果表明:遥测、遥控、跟踪测量等功能、性能指标满足任务要求,且未发生需要地面干预的问题或现象。该技术还可推广应用于其他采用低等级器件及其他类型FPGA、DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)等大规模集成电路的星载单机防护。     

基于混合粒子群算法的上升段交会弹道快速优化设计

基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.