改进BA优化的MKSVDD航空发动机工作状态识别

为了提高航空发动机工作状态识别准确率和效率,避免人工识别中存在的误判和耗时耗力问题,提出了基于混沌脉冲蝙蝠算法（CRBA）优化的多核支持向量数据描述（CRBA-MKSVDD）智能识别方法。研究了多核支持向量数据描述（MKSVDD）改进策略,引入混沌脉冲发射率提高了蝙蝠算法（BA）的收敛速度和收敛精度,得到了CRBA;通过CRBA优化MKSVDD的惩罚因子和核参数,同时对飞参数据进行了特征提取;基于特征飞参数据训练了CRBA-MKSVDD分类器,并对某型发动机一个飞行架次的工作状态进行了识别。结果表明,该方法识别准确率达到97.547 9%,可用于与发动机工作状态的相关研究和应用。      

大涡模拟进口合成湍流方法

进口瞬时湍流脉动条件直接影响大涡模拟的精度。对比研究了更适合工程应用的合成涡和合成谱方法,并通过考虑进口速度时间相关和随机数的概率密度分布,对合成谱方法进行改进。对零压力梯度平板湍流模拟结果的对比表明:不同湍流合成方法得到的合成湍流均存在发展为真实湍流的过渡过程;考虑进口湍流脉动的时间相关有助于合成湍流更快地发展为真实湍流,需要的流向距离更短;合成谱方法采用正态分布系数优于均匀分布,改进的合成谱方法优于常规合成谱方法。     

整机条件下涡扇发动机部件特征参数辨识

为解决整机条件下难于直接获得部件全部特征参数的问题,在计算发动机部件特征参数对整机性能敏感度的基础上,利用条件数分析参数之间的相关性最终确定可修正参数数量.这样即可构造工程上可解的辨识问题,并通过最小二乘法求解.仿真计算结果显示:高压压气机效率为0.982与初设值0.98一致,说明该方法从理论上是可行的.从具体实例的辨识结果来看,有压气机后温度测试时部件效率降低量值符合实际结果;无压气机后温度测试时高压压气机效率较设计状态偏高12.7%,不符合实际发动机工作情况.显然辨识问题是病态的,为此可修正参数不应超过6个.      

基于模块服役状态的盒式连接可重构型架稳定性评估方法

盒式连接可重构型架的稳定性对飞机部件的装配质量有着重要影响。为了解决当前稳定性评估方法在实施成本及有效性上的不足,从型架模块化特征出发提出基于模块服役状态的盒式连接可重构型架稳定性评估方法。首先,分析了盒式连接可重构型架服役过程,指出该过程是由作业期与空置期交替组合而成,并给出了服役稳定性及服役稳定度定义;然后,构建了基于型架关键测量特性的服役状态评价模型,实现了盒式连接可重构型架服役状态退化过程的描述及利用实测数据的空置期服役状态评估;同时,针对作业期内难以甚至无法获取测量数据的问题,提出基于多源稳定性影响因素分析并利用稳定性熵来表征服役状态退化程度的策略;最终融合空置期与作业期的评估结果构建了型架稳定性综合评价模型,相比传统的定检方法能够更简捷、有效地完成某一时间段内型架服役稳定性评估。最后,以某型垂尾盒式连接可重构装配型架后梁定位器模块为实验对象,验证了所提出方法的有效性。     

基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视

设计了基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视系统,它包含数据有效性检查和发动机健康评估.系统利用BP(back propagation)神经网络对发动机进行数据有效性检查,根据发动机的状态确定测量参数的有效边界以检测发动机的测量参数是否超限;利用模糊逻辑对发动机健康状况进行实时的评估,监控发动机因性能蜕化引起的异常.通过对某型涡扇发动机仿真,验证了基于神经网络和模糊逻辑的状态监视系统的有效性.      

数字图书馆：现实与问题

文章分析了我国数字图书馆建设的背景和现状,并提出了数字图书馆工作中将要面临的几个急待解决的问题。     

动力失效对起飞纵向气动特性影响数值研究

研究民用飞机动力失效对飞机起飞阶段纵向气动特性的影响规律及其机理,对保证飞机有效操纵和安全飞行具有重要意义.采用在点对点多块结构化网格系统上求解三维可压缩雷诺平均N-S方程的数值方法,研究发动机动力失效对某民用飞机起飞构型纵向气动特性的影响.通过DLR-F11模型验证研究方法对民用飞机高升力构型气动特性的预测能力;针对安装动力短舱的某翼吊涡扇发动机民用飞机起飞构型,通过对比其发动机在正常工况和失效时飞机气动特性的差异,得出动力失效对飞机纵向气动特性的影响规律及机理.结果表明:动力失效后,不但溢流效应会使飞机阻力系数增大;还会导致发动机进、排气特性较正常工作状态明显不同,恶化短舱附近流场,对飞机的升力、失速特性带来不利影响.     

一类滞后不确定相似组合系统的分散控制

本文给出了一个使滞后的相似组合大系统镇定的分散鲁棒控制器的设计方法。不确定性是时变的,是以不确定参数出现在每个子系统中,而存在于互联项中的不确定性假设可能知道它的边界,当系统具有某种特征时,简化了一般控制器的设计。     

发动机故障诊断主状态量模型的数学模型

发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发动机性能参数的测量值确定故障的类别和故障程度,故障方程组通常是亚定的。主状态量模型是求解亚定的故障方程的有效方法。主状态量模型的主要内容是根据最少故障原理,利用最优化方法求解然后根据合理性准则选择合理最优解。本文详细地讨论了主状态量模型可能采用的数学模型,并且指出:(1)主状态量模型可以采用不同的数学模型求解;(2)并非所有的数学模型都能给出合理的结果。本文的研究结果表明,约束或无约束超定最小二乘法和单个优选的散度法是发动机故障诊断主状态量模型的理想算法,而本文中所讨论的其他算法都或多或少存在一定的问题。     

褶皱结构成形时的形状偏差计算

解决了褶皱结构成形时相邻的平行四边形平面元素之间连接区棱的修圆半径值预测问题。把毛坯模拟成薄板，定义了平行四边形平面元素的边界条件，采用能量法导出挠度和力函数的非线性微分方程组，利用积分－差分法实现其数值解，并提供计算结果和分析应力－应变场。采用的计算方法可用于研究毛坯的刚度参数和工艺参数对褶皱结构的形状影响。