不间断飞行小型太阳能无人机总体设计与优化

<正>无人机已发展成为航空领域中的重要分支,并将在未来受到持续关注。续航性能是无人机的一项重要性能指标,传统的小翼展(小于5m)无人机受到能源的限制,续航时间与航程等都严重不能满足要求。随着太阳能技术、储能电池技术迅速发展,利用太阳能作为无人机能源可有效解决小翼展无人机续航性能问题,使小型太阳能无人机实现昼夜不间断飞行成为可能。不间断飞行的太阳能无人机能扩展并提供持续的空中服务,应用包括农业监测、抢险救灾、交通数据收集、边境巡     

一种改进的航空发动机结构概率风险评估方法

针对航空发动机适航条款FAR33.75中关于发动机限寿件(ELLP)结构失效概率要求,提出了一种基于Kriging和蒙特卡罗半径外重要抽样(MCROIS)混合的结构概率风险评估方法。该方法针对ELLP高维、小失效概率事件以及极限状态函数为隐式、高度非线性的特点,利用Kriging元模型模拟隐式极限状态函数,然后通过主动学习迭代算法,计算最优点(MPP,最接近设计验算点的样本点),更新实验设计(DOE)并提高Kriging元模型的模拟精度。在此基础上,利用Kriging元模型确定最优抽样半径,构造半径外重要抽样密度函数,在最优抽样半径确定区域进行抽样,通过构造主动学习函数,使样本点更多落在抽样半径确定的球区域附近,加速失效概率计算的收敛,并构建了ELLP风险概率模型,解决了高维、小失效概率事件以及隐式、非线性极限状态函数的发动机结构概率风险评估难题,以某型发动机低压压气机轮盘为应用示例,与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法进行了对比,验证了该方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

飞机舱门锁机构多失效模式可靠性分析方法

如何提高飞机舱门锁机构关闭系统的可靠性计算效率,减少计算时间,降低舱门故障率是亟待解决的 问题。选取某型飞机舱门锁机构为研究对象,通过 LMS建立飞机舱门锁机构仿真模型,研究锁机构关闭过程 中最大液压力失效和关锁时间失效模式的影响因素,考虑两种失效模式之间的相关性,基于重要抽样法和 B-P 神经网络方法,计算飞机舱门锁机构多失效模式下的可靠性;将这两种方法仿真计算结果与传统蒙特卡罗方法 计算结果进行对比,结果表明:以上两种计算飞机舱门锁机构可靠性的方法是合理的,其误差范围均在3%以 内,且两种方法的计算效率相较于传统方法均有所提高;其中,B-P神经网络方法比重要抽样法计算精度和效 率更高,更适用于研究飞机舱门锁机构的可靠性问题。     

国外小卫星最新发展研究

进入21世纪后,随着航天技术的发展,现代小卫星逐渐呈现轻量化、小型化、低成本以及高功能密度和性价比等优势,小卫星已成为空间系统的重要组成部分。各主要航天国家为在小卫星技术领域取得领先优势,均制定了大型计划和项目。在过去十几年中,小卫星技术迅猛发展,小卫星逐渐从探索、试验阶段转入业务化、装备化运营阶段,并在遥感、通信、导航、空间科学、新技术演示验证以及教育培训等诸多领域得到了广泛应用。国外通常把质量在500kg以下的卫星定义为小卫星。考虑到我国卫星技术发展现状,目前,我国把质量在1000kg以下的卫星定义为小卫星。     

航天战略事关国家安全

2011年,全球航天技术及其产业在经济危机阴影下继续保持稳健发展,全球商业航天活动一片繁荣;军用航天和深空探测蓬勃发展;载人航天经过50年的发展,正处在十字路口;中国航天的国际竞争力显著提升,与国外航天先进技术差距正在逐年缩小。回眸2011年,展望未来,也许"他山之石,可以攻玉"。     

推进航空制造业信息标准化建设

我国制造业信息化是《国家中长期科学和技术发展纲要(2006-2020年)》确定的重点发展方向,是提升我国自主创新能力、实现产业结构转型升级和跨越式发展的重要技术支撑,是落实"以信息化带动工业化"战略的重大举措.     

“2011中航工业总质量师论坛”在浙江举办

2011年8月15～16日,中国航空工业集团公司质量安全部主办,中航工业综合技术研究所承办的"2011中航工业总质量师论坛"在浙江举办。本次论坛是"2011中航工业质量年活动"的一项重要内容。论坛的主题是"一代装备、一代技术、一代管理、一代质量"。来自中航工业装备、中航工业飞机、中航工业直升机和     

李家祥调研华北局安监平台山西试点项目

10月30日,民航局局长李家祥在山西太原出席华北局安全监管技术平台项目建设情况报告会,并对山西试点项目提出要求。李家祥听取工作汇报后指出,科技是信息社会发展的基础,也是民航安全运行的重要保障手段,民航历来都把科技应用作为安全管理的重要内容。近年来,民航安全管理水平不断提高,其中,科技手段在安全管理工作中的不断应用、为民航     

航空发动机限寿件疲劳可靠度计算新方法

针对目前的航空发动机限寿件（ELLP）疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点,提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样（AUMCROAIS）疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样（MCAIS）快速逼近真实设计验算点（MPP）附近,随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样,并依次构造主动学习函数,对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取,从而实现最优抽样半径的更新,通过不断的更新确定出最优抽样半径,加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度,解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题,最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法,并与传统的蒙特卡罗仿真（MCS）方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法（MCROAIS）和一阶可靠性方法（FORM）进行了对比,验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

基于自适应Kriging代理模型的交叉熵重要抽样法

对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题,本文提出了一种交叉熵重要抽样（CE-IS）方法结合自适应Kriging （AK）代理模型的求解方法（CE-IS-AK）。所提方法基于交叉熵原理,用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数,并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新,从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外,本文还改进了CE-IS方法的收敛准则,避免了方法的冗余迭代,扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型,因此,本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法,本文方法中引入了重要抽样的思想,因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下,大幅缩减小失效概率计算时样本池规模,并且由于利用了混合高斯模型,因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。