基于MBD的数字化检测工艺分工技术研究

随着数字化集成制造系统的发展与应用,数字化检测技术在数字化集成制造过程中起到了至关重要的作用,工程需求日益强烈.针对数字化检测过程中缺少较合理的检测工艺分工规划的现状,结合MBD技术,提出了基于MBD的数字化检测工艺分工的相关概念和关键技术.在考虑检测成本及检测时间为约束条件的前提下,根据检测变量构造检测工艺路线函数,实现了最优检测工艺路线的生成与检测工艺分工规划的匹配.     

基于动态逆-滑模的高速飞行器控制器设计

吸气式高超声速飞行器巡航状态下飞行环境复杂,建模时存在非线性以及参数摄动.基于小扰动假设的传统经典控制理论难以适应当前任务对鲁棒性的要求,对此提出了一种非线性动态逆-滑模控制律改进方法.通过对吸气式高超声速飞行器模型精确反馈线性化得到解耦形式的线性方程,为速度和高度设计出动态逆控制律来抵消非线性特性,在动态逆的基础上采用滑模变结构来补偿参数摄动带来的误差.仿真结果表明,所设计的控制方法具有良好的动态性能及鲁棒性.     

基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制

针对变体飞行器的跟踪控制问题,提出了一种基于Kalman滤波的T-S模糊控制方法。考虑飞行器系统状态不可测,引入惯导数据作为辅助信息,利用Kalman滤波算法融合飞控信息与惯导信息实现状态估计。由于变体飞行器在不同变形结构下气动特性变化较大,为便于控制器设计,采用小扰动线性化方法得到飞行器在不同平衡点处的局部线性模型,并通过状态反馈方法设计局部控制器,局部线性模型和局部控制器通过模糊集和模糊规则聚合成一个连续光滑的全局T-S模糊模型和T-S模糊控制器。通过综合Kalman滤波器与T-S模糊控制器得到一个基于Kalman滤波的T-S模糊控制器。仿真结果表明,该控制器在变形过程中能够实现状态估计,保证飞机的跟踪性能。     

超声速变马赫数风洞流场参数线性变化验证

旋转喷管型面使超声速变马赫数风洞在单次运行过程中可连续调节实验区的马赫数,便于研究飞行器的机动过程、进气道起动过程中的气动问题。在控制喷管型面旋转过程中,流场参数能否线性变化是衡量超声速变马赫数风洞性能的一个重要指标。分析变马赫数风洞实验区流场参数的线性变化规律,利用弹簧光顺的动网格技术建立数值仿真模型,验证喷管位于马赫数3.041~3.215 范围所对应的位置时,实验区流场参数是否满足线性变化规律。结果表明：通过对喷管型面旋转的控制实现了风洞实验区流场参数的线性变化,动态计算结果与预期实验区流场参数线性变化规律吻合良好;在不同加速度的流场参数线性变化过程中,各时刻实验区的平均参数与预期参数之间的偏差均小于0.13%。     

基于健康蜕化的航空发动机传感器故障诊断(英文)

改进在线故障诊断算法使其能适应发动机健康蜕化是目前故障诊断所面临的困难,如果诊断算法没有自适应能力,在发动机健康蜕化后将失去其诊断功能。为了解决此问题,提出在线故障诊断算法,采用跟踪滤波器估计发动机的健康状况,机载模型根据跟踪滤波器的估计结果进行更新。更新后的机载模型能够与真实的发动机相匹配。这使得当发动机健康蜕化后在线故障诊断仍能保持其有效性。最后采用一组卡尔曼滤波器来对航空发动机传感器故障进行诊断与隔离。通过设计好的一组卡尔曼滤波器,能够诊断并隔离出故障。本文使用非线性发动机模型来验证此方法,仿真结果表明本文提出的在线诊断方法在发动机健康蜕化后仍能保持其有效性。     

航空发动机数控系统多故障识别

提出了一种基于模糊逻辑的航空发动机数控系统多故障的识别方法.首先采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型描述一种涡喷发动机数控系统的非线性模型,然后应用全解耦奇偶方程进行多故障的检测和隔离,并结合卡尔曼滤波器识别出传感器和执行器故障参数.仿真结果表明,针对传感器和执行器同时发生故障的情况,此方法能有效检测故障,并能准确识别出故障参数.      

分布参数为模糊变量的结构体系模糊可靠性分析方法及应用

 随机模型的分布参数是由随机试验结果进行统计推断而得出的,往往难以准确预知,将其描述为模糊变量是可行的。将模糊数学理论与可靠性分析相结合,对分布参数为模糊变量的结构体系模糊可靠性进行了分析,具体推导了两种失效模式间的模糊相关系数和二阶联合模糊失效概率的求解公式,求出了失效模式间不相关和相关两种情况下,结构体系模糊失效概率在各λ水平截集下的区间解,估算出了结构体系的模糊失效概率,并对加筋板结构的模糊可靠性进行了分析。通过算例表明该方法更符合工程实际,是有效可行的。     

多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法

提出一种新的多目标跟踪算法：核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。算法的创新点在概率假设密度滤波算法(PHDF)的目标状态提取步骤,以粒子概率假设密度滤波算法为框架,并运用结合了mean-shift算法的核密度估计(KDE)理论进行概率假设密度(PHD)分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与多目标跟踪(MTT)仿真的结果表明,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法（SMC-PHDF）相比,在相同仿真条件下新算法的估计精度提高30.5%。     

热声耦合振荡燃烧的实验研究与分析

热声耦合振荡是在推进系统工作中经常遇到的危害系统工作及安全的现象。它是由非稳定燃烧放热和压力脉动互相耦合产生的系统振荡过程。通过对天然气预混燃烧过程中的热声耦合振荡现象进行了实验研究,分析了不同当量比、热负荷和进出口边界条件下天然气燃烧的动态过程,分析其稳定范围及振荡模态随影响因素的变化规律。结果显示振荡频率随着当量比的减小有所增加,但是没有发生模态变化。在常压条件、接近贫燃熄火极限时,热声耦合振荡现象消失,压力脉动频率跃升至500 Hz或1000 Hz附近的高频。燃烧室出口越接近阻塞条件,燃烧过程的稳定范围越小。同时入口边界位置越接近燃烧段,压力脉动频率越高。热功率变化也会对脉动频率和声压级数值产生影响。另外还采用线性扰动分析方法对天然气燃烧动态过程进行理论分析,进一步研究了不同条件下旋流预混燃烧的热声耦合振荡模态。