武器舱气动噪声主动流动控制技术风洞试验研究

针对飞机弹舱高强度气动噪声、内埋武器分离安全性等问题,以高速风洞动静态压力测量技术为研究手段,开展了基于脉冲射流激励器（Powered Resonance Tubes,PRTB）的武器舱气动噪声抑制技术试验研究。试验结果表明,试验模型具有典型的开式空腔流动特点,武器舱内部非定常流动引起的声载荷可达到150dB。PIV 试验结果研究表明空腔前缘布置主动脉冲射流激励器对剪切层施加激励,会改变武器舱上部剪切层的流动特性,对这种高强度的声载荷起到一定的抑制作用。     

尾缘锯齿降低叶栅噪声的数值模拟

采用大涡模拟与声类比的方法研究了尾缘锯齿对涡轮叶栅噪声的影响.设计了两种不同的尾缘锯齿,对比了Re=3.3×105(基于叶片弦长与叶栅出口速度)下两种不同结构锯齿尾缘叶栅与直尾缘叶栅的声功率.结果表明:尾缘锯齿可以降低叶片吸力面边界层分离噪声约5dB,降低尾缘涡脱落噪声约10dB.进一步的研究表明,尾缘锯齿可以降低叶片尾缘附近表面的压力脉动幅值约50%,将展向相关尺度较大的涡破碎成展向相关尺度较小的涡,并消除尾缘脱落涡,这三者的综合作用使噪声得到降低.      

一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波算法

针对目前自适应滤波算法的不足,在测量系统量测噪声方差未知的情况下,设计了一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波(RMAKF)算法。通过对系统冗余测量值的一阶、二阶差分序列进行有效的统计分析,可以准确估计系统量测噪声统计特性,进而在滤波过程中自适应调节噪声方差阵R,提高滤波精度。以全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)松组合导航系统为对象进行了仿真实验,结果表明该算法在测量系统噪声特性未知或发生改变时,可对其进行准确估计,在采用低精度惯性器件情况下,滤波结果较其他主要自适应卡尔曼滤波算法有较明显的改进。     

基于DDES的有／无舱门腔体气动噪声仿真分析

采用延迟分离涡仿真（ DDES）的方法研究了空腔和带有舱门的腔体的气动噪声特性。仿真在自由来流M＝0．85下,长宽深比值为5：1：1的矩形开放腔体展开。空腔仿真的声压级幅值结果与试验数据相比误差在4％以内,频率位置的预测较好。 DDES方法对于气动噪声问题具有很好的仿真准确性。空腔仿真结果和带有舱门的结果对比后表明,舱门迫使剪切层气流更多的撞击后壁进入腔体内部,使腔体内部尤其是中部压强波动增大,声压级在低频部分增量显著,达到了5 dB左右。     

双爆轰管脉冲爆轰发动机近场噪声特性的试验研究

为研究双管脉冲爆轰发动机近场爆轰噪声特性,设计了双管脉冲爆轰发动机爆轰噪声试验测试系统,对不同填充率、不同管间距下的爆轰噪声进行了测量。试验结果表明:随着传播距离的增加,爆轰噪声峰值声压逐渐减小。PDE管口附近,爆轰噪声峰值声压衰减速度最快;距离管口较远位置处,衰减速度逐渐减小。随着填充系数的增加,爆轰噪声逐渐增大,指向性逐渐变缓;距离管口400mm处,60%,100%和140%填充系数下峰值声压级依次为197.95,201.93和204.51d B。不同传播距离处,爆轰噪声指向性不同。当距离管口较近时,爆轰噪声最大值出现在0°方向;距离管口大于2m的区域内,最大值出现在30°方向。不同管间距情况下,爆轰噪声呈现出相同的指向性。管间距越小,爆轰噪声的指向性越明显。     

基于深度学习的航空器异常飞行状态识别

飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。     

应用于发动机参数测量的直接吸收氧气光谱信号降噪研究

针对直接吸收氧气光谱信号噪声较大的问题,开展了光谱信号降噪研究。以气流质量流量测量为例,说明氧气光谱信号的SNR(信噪比)要求较高。在光谱信号的测量过程当中,信号受到信号发生器等多个环节的干扰。经过对信号发生器噪声等信号进行分析,排除了"正弦噪声"的上述来源。采用自平衡检测方法,去除了该"正弦噪声"。通过对降噪后信号进行氧气浓度计算,其结果精度优于1%,证明了该方法的适用性。利用上述研究成果拓展了微小氧气光谱信号的检测能力,其光谱吸光度在10-3量级。     

直升机舱内噪声主动控制技术研究

随着社会的发展和科学技术的进步,驾乘人员对直升机的舒适性提出了更高的要求,该要求使舒适性成为直升机产品竞争性的要素之一.而将直升机舱内振动与噪声保持在较低的水平则是满足舒适性的重要条件.本文针对直升机舱内噪声主动控制的研究进展进行了概述.首先简要介绍了直升机舱内噪声的产生与频谱特征,以及常见的噪声控制方法;之后针对主动噪声控制进行了分类,分别按照主动消声控制技术和主动结构声振控制技术进行了归纳总结,并讨论了所采用主动控制律的发展趋势;最后对直升机舱内噪声主动控制的发展进行了展望.     

基于SVR选择性集成的机场噪声预测模型研究

机场噪声预测对机场规划设计、航班计划制定以及机场噪声控制具有十分重要的作用。针对机场周围各个监测点上的单飞行事件进行噪声预测。由于机场噪声数据的复杂性,用单一的SVR方法对其预测往往得出局部优化结果,不能达到理想的预测效果,针对这一问题,提出一种基于SVR选择性集成的机场噪声预测方法,通过Adaboost方法对机场噪声数据进行采样训练得到多个SVR预测模型,并结合一种排序方法对预测模型进行选择集成得到最终机场噪声预测值,取得了较好的预测效果。     

分开排气式喷管喷流噪声预测及试验研究

为揭示涡扇发动机分开排气式喷管喷流噪声的频谱分布和指向特性,对喷管缩比模型远声场喷流噪声进行了预测及试验研究,并开展了全尺寸喷管基准型及锯齿型喷流噪声的预测工作。结果表明:采用Tam & Auriault方法可以预测出喷流噪声的声压级值和空间指向分布,喷流噪声具有明显的指向性。与基准型喷管相比,锯齿型喷管具有良好的降噪效果;内外涵锯齿型喷管在中低频段的降噪效果优于内涵锯齿型喷管,在高频段的降噪效果差于内涵锯齿型喷管;在本文研究参数范围内,指向角小于88°时内外涵锯齿型喷管总声压级(OASPL)值高于内涵锯齿型喷管。