设计保证体系建设和审查的若干专题研究之二——设计保证体系建设研究

阐述了国内民用航空器主机研制企业建立设计保证体系的必要性,介绍了中外适航当局对设计保证体系的法规要求,分析了国外企业建设设计保证体系的成功经验。在此基础上,详细阐述了国内企业如何建设设计保证体系的思路和方法,给出了设计保证文件体系从手册到程序的基本框架,并结合我国设计保证体系建设现状,给出了设计保证体系建设和审查的一些建议。     

小波变换在层板实时损伤检测中的应用

采用小波变换作为复合材料层合板损伤检测信号的分析工具,在获得复合材料层合板的动力学响应的基础上,应用小波分析工具对结构响应信号进行提取,对含噪声信号则先作降噪声处理,然后再进行小波分解,根据各种响应信号对损伤的灵敏度,选择损伤特征,通过捕捉结构出现损伤的时刻,实现复合材料损伤实时监控.      

台风“麦莎”作用下润扬悬索桥抖振响应实测研究

既有桥梁抖振响应的现场实测研究,是桥梁风工程研究领域的重要手段之一.2005年8月,台风"麦莎"突袭江苏,本文以遭受该台风袭击的润扬长江大桥南汊悬索桥为工程背景,利用该桥结构健康监测系统(SHMS)中风速仪和加速度传感器实时采集的数据,采用时频分析和统计方法对大跨悬索桥的抖振响应进行了现场实测案例研究,主要研究内容包括桥址区的强风特性分析、主梁和缆索振动响应特性分析、振动与风速的关系等.研究结果可用于验证现有抖振理论分析方法的可靠性,同时为其它同类型大跨缆索承重桥梁的抗风设计提供参考.     

某型航空发动机锯齿冠涡轮叶片叶冠间隙扩展规律研究

以某型航空发动机锯齿冠涡轮叶片实际外场叶冠间隙监控数据为统计样本,开展了叶片叶冠间隙扩展规律的统计分析与研究,包括叶冠间隙扩展典型规律和扩展速率的统计分析,松动叶片数量与叶冠间隙的对应关系以及叶冠出现间隙的发动机使用情况的统计分析。结果表明:叶冠间隙存在稳态扩展和异常扩展阶段,且松动叶片数量与叶冠总间隙之间存在一定的比例关系,可为叶冠间隙外场监控提供参考和依据。     

一种航空发动机性能监控的免疫神经网络模型

提出了一种基于免疫神经网络的航空发动机性能监控与故障检测模型.利用人工免疫系统的识别机理,并结合人工神经网络,确定发动机性能偏离正常值的程度(异常度),实现发动机性能趋势的监控.该方法能够灵敏、准确地反映发动机整体性能的变化情况,提高发动机性能正常与否的识别率,并以此来发现发动机潜在早期故障,防止故障的扩大.通过对某型涡扇发动机进行监控,证明该方法确实有效.      

基于P2P的一种负载饱和避免技术研究

在点对点体系结构的分布式虚拟环境系统中,由于客户机节点的计算能力和带宽的异构性,以及发生在客户机程序之间交互信息量的不同,会导致一些客户机出现负载饱和。一台客户机的负载饱和不仅影响本机程序的运行,也会对周围其他的客户机的运行产生影响,这限制了分布式虚拟环境系统的性能。研究提出了一种在点对点体系结构的分布式虚拟环境系统中避免客户机负载饱和的技术,试验结果显示了所提出的方法有效地改进了系统的性能。     

基于STM32与WPF技术的民机试飞定位与监控系统设计

针对民用飞机试飞遥测监控中半径较小,信号易受到飞行高度、空域地形的影响等问题,设计了一种基于STM32与WPF技术的试飞定位与监控系统。该系统由数据采集及分发设备和实时解析软件组成,其中数据采集及分发设备以STM32F107为控制核心,配合网络传输、RS232通信等模块,实现试飞测试系统和北斗终端的通信,利用北斗短报文完成定位参数和关键试飞数据实时采集以及远距离传输;实时解析软件采用WPF技术,利用MVVM模式开发,集成GMAP.Net、IoTDB等组件,实现了飞机航迹、关键参数和告警信息的可视化展示。试验结果表明,该系统运行稳定、可靠性高,为特殊试飞科目的开展提供了解决方案。     

低地球轨道空间环境与效应集成化监测装置设计

低地球轨道（LEO）空间环境与效应给低轨航天器带来严重威胁,因此需要对LEO空间环境和效应进行监测。文章提出LEO空间环境与效应集成化监测的设计思路,从电子电路设计、监测载荷设计和结构总体设计3方面给出了针对电子、质子、原子氧、温度、总剂量、表面电位、污染等环境与效应的监测方法以及集成化设计方法,可以实现瞬时参数（通量、剂量率、污染沉积率）和累积参数（注量、累积通量、总剂量、总污染量）的监测。     

一种航空发动机滚动轴承磨损故障监测技术

针对航空发动机滚动轴承磨损状态监测对长轴尺寸大于10μm的故障敏感磨粒检测的需要,研制了多功能油液磨粒智能检测与诊断系统,克服了传统光谱分析对大磨粒不敏感的缺点,以及传统铁谱分析检测步骤烦琐的不足,可直接对流动的油液中大于10μm的运动磨粒进行检测.提出了油液运动磨粒的7个数字特征参数及其识别策略,实现了磨粒的自动识别,识别率基本上达到99%以上.利用实际的航空发动机油样进行了试验验证,并与传统光谱分析进行了对比,试验结果表明该系统较光谱分析具有更强的检测力和更优的时效性.      

基于核函数主元分析的航空发动机故障检测方法

航空发动机性能由正常到异常、再由异常发展到完全故障的阶段,其参数变化具有一定非线性特征。为了有效检测这种具有非线性特征的故障,提出一种基于核函数主元分析(KPCA)的非线性故障检测方法。该方法通过核函数完成非线性变换,将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间,在特征空间中使用线性主元分析(PCA)方法计算主元,构造T2和SPE统计量检测故障的发生。通过对某型涡扇发动机进行实例验证分析,结果表明,KPCA方法一方面克服了综合参数法由于没有确定的警戒值而无法有效地进行故障检测的不足;另一方面KPCA方法在非线性故障检测过程中能够提取重要的非线性特征信息,因而比PCA方法能更早地检测到早期潜在故障,且KPCA方法检测错误率更低。因此,KPCA方法更适合于具有非线性特征的航空发动机故障检测。