翼身融合布局客机总体参数分析与优化

在翼身融合布局客机总体设计阶段,为评估设计方案的总体性能,建立了翼身融合布局客机总体参数综合分析与优化平台,该平台以翼身融合布局客机的几何参数为输入,完成动力、几何、重量、气动、性能和经济性等模块分析,并以此为基础建立优化设计模型。为快速评估设计方案的性能及优化设计效果,动力分析模块采用了部件级分析模型,重量分析模块采用半经验估算方法,气动分析模块采用面元法结合工程估算方法,性能分析模块采用简化运动学方法,优化模型采用可并行计算的子集模拟优化算法。以某555座级翼身融合布局客机方案为例,应用开发的分析与优化平台,完成了总体参数分析,结果表明分析模型合理。在此方案的基础上,以客机的外形参数和发动机海平面最大推力为设计变量,分别建立了以最大起飞重量最小为目标的单目标优化,以及同时以直接使用成本和进场速度最小为目标的多目标优化,单目标优化结果最大起飞重量降低了约7.17%,多目标优化结果表明直接使用成本降低8.77%的同时进场速度会增加3.32%。     

翼身融合布局低速验证机前缘缝翼设计

翼身融合布局是未来民机最有可能实现的非常规布局形式,其气动布局方案的验证通常采用缩比模型飞行试验的方式进行。以某翼身融合布局低速验证机为研究对象,以数值计算方法为基础,分析了其在飞行试验中存在的纵向和横向不稳定现象,提出了改善的方案——增加前缘缝翼。对此验证机进行前缘缝翼的气动布局设计、典型翼型的二维前缘缝翼设计和机翼三维前缘缝翼的气动设计,利用数值计算方法对设计结果进行纵向和横向分析。结果显示,所设计的前缘缝翼可以明显地增大验证机的失速迎角,改善其纵向力矩特性和横向特性。     

翼身融合布局飞机机体-发动机气动干扰效应

翼身融合（BWB）布局飞机是一种相对较新的飞行器概念,具有商业运输飞机的潜在用途。研究表明,翼身融合布局客机可获得比常规布局客机更好的性能。但是,由于各方面限制,BWB飞机不宜使用传统的机翼安装或机身安装的发动机布局,发动机背部安装成为首选布局。然而,背部安装发动机容易产生激波、分离、进气畸变等空气动力干扰问题,发动机与机身一体化的气动设计已成为BWB飞机发展的关键技术。针对BWB布局飞机的机体和发动机之间的气动干扰进行了数值研究,结果表明,背部安装发动机对BWB布局飞机的全机气动特性和发动机本身的推力性能都会产生较为明显的影响。     

基于多源信息融合分析的 导弹贮存寿命评估方法

对于长期贮存的导弹,通常能获取的贮存信息仅为贮存期内的年检数据与少量的例行试验数据,贮存信息相对匮乏,对导弹贮存寿命与可靠性评估工作非常不利。为解决这种工程实践中存在的实际问题,发展了一种采用工程加速贮存与地面鉴定试验相结合的加速贮存信息获取方法,获取典型单机与简单系统贮存信息。将典型单机与非金属材料加速贮存信息与地面鉴定试验信息、现场贮存信息、贮存环境数据以及例行试验信息等数据信息融合处理,建立基于多源信息融合的贮存信息数据库。在此基础上,建立基于现场贮存信息与加速试验信息融合分析的导弹贮存寿命与可靠性评估方法,并给出导弹在现有贮存时间下,继续贮存一定年限的可靠度。     

双惯导自主定位系统方案探讨

介绍了双惯导定位系统的组成、功用和数据融合方式基本模式,提出了三种定位方案并进行了比较分析,阐述了利用车载惯导对弹上惯导的验证性能,通过双惯导互为备份使用使武器系统的机动性和生存能力得到提高.     

航空发动机故障融合诊断研究

结合气路诊断与振动分析方法,建立发动机故障融合诊断模型,探讨气路与振动故障融合诊断方法的可行性。构建故障融合诊断3级体系(故障特征级、故障模式级以及故障决策级融合),实现基于性能参数和振动参数的综合评估方法,获得基于小偏差法的气路故障判据,形成基于动力学分析的振动故障判据,提出故障特征融合的方法,通过算法实现故障融合识别,并在模拟试验器上进行涡轮叶片掉块故障试验验证,获得相应的故障诊断决策。结果表明:设计的发动机故障融合诊断方法合理,算法正确。     

一种基于TCBR与RBR融合推理的试飞支持信息系统

深入研究了基于文本案例的推理(TCBR)、基于规则的推理(RBR)及两者融合的人工智能技术,并首创性地运用于先进战机的试飞支持信息系统,由此构建了先进战机智能化试飞支持信息系统的整体框架。建立了其案例库、规则库和知识库的结构。采用Tomcat7、IK Analyzer、GWT、MySQL等运用软件进行开发。实现了理解问答、智能搜索和案例推理等功能,对于试飞工程师还增加了数据库维护及试飞文档编写助手等功能。运行结果表明:系统整体构架设计合理实用;特别是TCBR和RBR的融合运用使系统体现了接近人类思维特点的智能化特征。     

基于NSCT与PCNN的图像融合

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)变换的平移不变性、多尺度性和多方向等特点,结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的全局连接性和神经元的脉冲同步性,提出基于NSCT变换区域特征与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法。首先对待融合图像进行多尺度、多方向的分解,低频系数采用区域能量融合规则,高频系数作为脉冲耦合神经网络的输入,最后对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果在主观和客观评价上均优于其他对比方法。     

基于IHS变换的高分辨率遥感图像融合研究与发展

介绍了IHS变换方法和融合原理,以及几种典型的基于IHS变换的融合方法。融合实验采用IKONOS遥感图像．通过对不同融合方法进行比较,总结归纳了基于IHS变换融合方法的发展趋势。     

基于Kohonen网络的动目标实时定位融合算法

为完成对动目标的实时定位测量,有效减小测控装备组网测量实时跟踪定位误差,在建立多定位子系统组网混合式融合结构模型的基础上,利用Kohonen网络的自组织特征映射模型特点,确定各组交会数据的权值,并将其输入1个Kohonen网络进行在线竞争、融合求得目标的位置信息,增强了目标实时位置信息的连续性、完整性,减小了实时定位误差。