FLOLS误差源建模与仿真研究

菲涅尔光学助降系统(FLOLS)是典型的舰载机光学着舰引导系统。分析了影响FLOLS着舰引导精度的指示误差源和光学误差源,包括稳定平台跟踪误差、光源位置与理想着舰点位置偏差、光源温度、飞行员视觉误差,研究了FLOLS相关系统的工作原理和着舰引导误差的产生机理,建立了各误差源的数学模型。通过对FLOLS着舰过程进行重复仿真,使用标准偏差统计方法,得到各着舰引导误差的统计特性,进而得出各误差源影响着舰精度程度比较。     

基于超统计的多阶段航空发动机剩余寿命预测

针对传统航空发动机剩余寿命（RUL）预测模型无法客观描述多阶段性能衰退过程及对于RUL预测精度不高的问题, 提出了一个新的多阶段航空发动机RUL预测模型, 包括超统计理论、突变点检测、无迹卡尔曼滤波（UKF）与非线性预测4部分内容。提出了基于超统计理论的多阶段分割滤波（BS-MSF）算法。首先, 该算法采用超统计理论进行突变点检测, 将航空发动机的健康数据划分为多个退化阶段；其次, 应用UKF对融合的时变参数进行滤波处理；最后, 通过非线性拟合对发动机RUL进行预测, 实验采用美国NASA发布的航空发动机数据进行数据分析和验证。结果表明:所提算法在发动机性能退化中的预测具有更好的适应性和更小的拟合误差, 能更准确地预测发动机的RUL, 预测精度比单阶段方法提高5.5%。      

基于特征序列的时域STBC-OFDM盲识别算法

为有效解决STBC-OFDM信号盲识别过程中存在的低信噪比适应能力弱等问题，在OFDM块大小已知的前提下，提出了一种在时域上构造特征序列的识别算法。该算法推导了空时分组码接收信号的时域特性，以及四阶特征向量，并构造特征序列，通过检测特征序列达到识别4种STBC-OFDM信号的目的。推导和仿真结果表明:所提算法无需信道、噪声、调制方式和OFDM块起始位置等先验信息，在较低信噪比条件下也具有良好的识别性能，且对频偏、多普勒频移和时延的鲁棒性能好，计算量较低，具有较高的实用价值。      

氦气涡轮转子系统整体数值仿真研究

针对氦气涡轮转子系统中各构件复杂的非线性接触关系及结构强度问题,采用Pro/E建模软件对氦气轮机转子系统进行了3维实体造型,并利用ANSYS软件进行了数值仿真强度分析。真实模拟了涡轮转子在4种工况下的应力分布以及变形趋势。结果表明:除接触应力和开孔处应力较大外,在转子轴系整体强度计算中,各级轮盘盘心处应力较大。根据各工况下的计算结果比较分析得出,离心力对盘心处的应力影响最大,对温度场的影响次之。     

主被动传感器UT-DC目标定位算法

主被动传感器融合定位具有高度非线性,针对采用传统的线性化方法计算变量统计特性,理论定位结果与实际定位结果相差较大的情况,文章提出了基于不敏变换(UT)的数据压缩(DC)融合定位算法。首先,通过不敏变换精确计算了二维变量的统计特性,减小了非线性误差的影响;其次,针对数据压缩过程中量测信息重复利用的问题进行去相关性处理,获得较高的定位精度;最后,通过理论分析和仿真结果验证,相较于传统的线性化处理方式相差较大的情况,基于不敏变换的数据压缩融合定位方法理论结果与实际结果相吻合。     

直升机旋翼黏弹阻尼器时域动力学建模与分析

建立一种适用于旋翼气动弹性分析的黏弹阻尼器模型,该模型考虑了黏弹材料本身的刚度非线性及激振力频率和幅值对黏弹阻尼器应力-应变关系的影响。通过引入新型几何非线性弹簧模块,根据需要调整模型的刚度变化规律,避免了现有黏弹阻尼器模型模拟不同类型材料时因刚度变化规律差异而需重新建模的缺陷,模型适应性强。模型采用多个内变量场,既能体现阻尼器幅变特性,也能准确反映多频激励下的黏弹性特性。以两种不同类型黏弹材料制造的黏弹阻尼器为研究对象,在旋翼黏弹阻尼器的典型工作幅值和频率范围内,进行了简谐实验。利用建立的旋翼黏弹阻尼器非线性时域动力学模型,计算不同类型黏弹材料制造的阻尼器在多种应变幅值、频率下的动态特性并与实验相比较,分析了黏弹阻尼器损耗模量、储能模量频变特性和双频激励对阻尼器的影响。结果表明,建立的非线性黏弹阻尼器动力学模型能够更好地反映不同类型黏弹材料构成的黏弹阻尼器的动刚度和阻尼,适合于直升机旋翼载荷计算和气动弹性分析。     

Intelligent modeling and identification of aircraft nonlinear flight

In this paper, a new approach has been proposed to identify and model the dynamics of a highly maneuverable fighter aircraft through artificial neural networks（ANNs）. In general, aircraft flight dynamics is considered as a nonlinear and coupled system whose modeling through ANNs, unlike classical approaches, does not require any aerodynamic or propulsion information and a few flight test data seem sufficient. In this study, for identification and modeling of the aircraft dynamics, two known structures of internal and external recurrent neural networks（RNNs） and a proposed structure called hybrid combined recurrent neural network have been used and compared.In order to improve the training process, an appropriate evolutionary method has been applied to simultaneously train and optimize the parameters of ANNs. In this research, it has been shown that six ANNs each with three inputs and one output, trained by flight test data, can model the dynamic behavior of the highly maneuverable aircraft with acceptable accuracy and without any priori knowledge about the system.     

Recent advance in nonlinear aeroelastic analysis and control of the aircraft

A review on the recent advance in nonlinear aeroelasticity of the aircraft is presented in this paper. The nonlinear aeroelastic problems are divided into three types based on different research objects, namely the two dimensional airfoil, the wing, and the full aircraft. Different non- linearities encountered in aeroelastic systems are discussed firstly, where the emphases is placed on new nonlinear model to describe tested nonlinear relationship. Research techniques, especially new theoretical methods and aeroelastic flutter control methods are investigated in detail. The route to chaos and the cause of chaotic motion of two-dimensional aeroelastic system are summarized. Var- ious structural modeling methods for the high-aspect-ratio wing with geometric nonlinearity are dis- cussed. Accordingly, aerodynamic modeling approaches have been developed for the aeroelastic modeling of nonlinear high-aspect-ratio wings. Nonlinear aeroelasticity about high-altitude long- endurance （HALE） and fight aircrafts are studied separately. Finally, conclusions and the chal- lenges of the development in nonlinear aeroelasticity are concluded. Nonlinear aeroelastic problems of morphing wing, energy harvesting, and flapping aircrafts are proposed as new directions in the future.     

基于热声网络法的燃烧不稳定性分析研究

为研究预混燃烧的燃烧不稳定性,采用低阶热声网络分析方法确定燃烧不稳定性的模态特征及非线性特性。在热声网络程序中利用声网络来描述燃烧室结构的声学特性,利用速度脉动的函数描述火焰的热释放脉动。在火焰模型中,在线性模型中增加非线性以求解不稳定模态的极限环幅值。分析了钝体模型燃烧室中火焰模型参数对燃烧不稳定性的影响,模拟结果与实验结果符合得很好。结果表明声网络方法结合非线性火焰模型能描述燃烧系统的燃烧不稳定性和直接预测极限环幅值。