基于 LSTM的飞控系统状态监控

监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。     

航空器海上飞行空域规划方法

为充分利用海上空域资源,提供海上飞行有效空域活动范围,针对海上空域可用资源问题进行了研究,主要目的是寻找一种有效的海上空域可用资源规划方法。一方面,分析了我国周边海域的海上空域资源,并基于岸基军、民航已规划使用空域的环境数据,结合周边空管雷达监视能力服务范围信息,设计了一种基于图形栅格化法的海上空域资源智能规划方法。另一方面,基于协同区域随机搜索算法,分析计算出适合航空器飞行的海上空域数据,可为航空器海上飞行空域规划提供可靠依据。     

变循环调节机构发展现状及关键技术

变循环发动机可通过改变热力循环特性,实现更宽的工作范围和满足更多的战斗任务需求;调节机构是实现模式切换的执行机构,其设计技术发展伴随发动机整个研制历程。以变循环发动机跨代发展为主线,聚焦调节机构目标功能及结构方案演变,系统梳理了调节机构的发展历程、功能分类及设计要求。调节机构构型设计以低泄漏量、高调节精度、快速响应和可靠安装为总体要求,需进一步考虑未来发动机高热力负荷与紧凑布局引入的挑战与约束;在仿真分析方面,流固耦合分析应侧重解决几何特征复杂、结构柔性、空间跨度大、瞬态特征显著导致的网格畸变、收敛性降低问题,动力学仿真分析需重点聚焦关键件柔性变形、装配间隙、尺寸公差、传动摩擦等因素对机构卡滞、调节精度的影响;在试验验证方面,需进一步突破瞬态调节过程中温度、机械负载试验室模拟技术,加强试验室模拟验证能力,实现调节机构故障定位、误差归因。该研究对变循环调节机构设计、研制及相关理论、方法、技术发展具有一定指导意义。     

基于车载平台的飞行管理系统DR/GPS 导航试验验证

飞行管理系统是民用飞机的关键航空电子系统。飞行管理系统制造商有责任对飞行管理系统开展大 量的试验以验证飞行管理系统功能和性能的符合性。考虑数字验证的局限性和飞行试验验证的巨大代价,本文 利用车载平台开展飞行管理系统综合导航功能的验证,试验结果表明设计的飞行管理系统DR/GPS 导航方法能 够满足95% 的飞行时间水平方向达到0.1 海里的导航精度要求,为实际的飞行测试提供了试验数据参考。     

模型实时驱动的航空发动机沉浸式虚拟运行系统

为实现多学科信息的融合与沉浸式表达,针对当前虚拟现实技术在航空发动机领域的应用存在多学科信息综合表达不 足、仿真实时性低等问题,开发了一种跨学科异构模型集成仿真的航空发动机沉浸式虚拟运行系统。在信息融合与实时交互方 面,研究航空发动机气动热力性能实时仿真、实时控制、参数化结构建模与仿真、数据实时共享与多学科联合仿真集成等技术,实 现了模型实时驱动的航空发动机虚拟运行功能;在数据可视化及3维渲染方面,研究结构数据轻量化处理技术、实时渲染优化技 术,对温度、压力等流场数据进行实时映射,实现了逼真、流畅的沉浸式实时渲染效果。基于上述研究工作,在中国首次开发了1 套由模型实时驱动、跨学科数据集成的航空发动机沉浸式虚拟运行系统,结果表明：该系统实现了发动机结构、系统和性能模型数 据的关联与交互。相关技术和成果可用于协同设计、沉浸式评审、虚拟培训等场景,为未来实现数字孪生、虚实融合的数字发动机 研发提供关键技术支撑和参考。     

基于超大涡模拟的燃烧室气动性能仿真研究进展

航空发动机燃烧室涉及旋流、雾化蒸发、掺混、化学反应、湍流与火焰相互作用等多尺度强耦合物理化学过程,相关的高 精度建模和数值模拟面临极大的挑战。超大涡模拟是近些年发展的兼顾计算精度、计算效率和强鲁棒性的数值模拟新方法,具备 试验室尺度和复杂工程应用场景下湍流流动与燃烧仿真能力。针对航空发动机燃烧室相关流动与燃烧基本特征,阐述了超大涡 模拟的理论方法及特点,从旋流流动、湍流燃烧、液雾雾化、碳烟生成、燃烧不稳定等典型多物理过程,以及双旋流模型燃烧室和高 温升燃烧室气动性能集成仿真等方面介绍了超大涡模拟的研究进展,对涉及的物理机制进行了分析,为超大涡模拟在航空发动机 燃烧室中规模化工程应用提供了坚实支撑。超大涡模拟在较低的计算资源消耗下具备与传统大涡模拟相当的计算精度,是一种 经济可承受的燃烧室高精度气动性能仿真新方法。     

爆炸冲击载荷下典型机身结构动响应及破坏

确定满足适航要求的最小风险炸弹位置,必须研究爆炸冲击载荷下机身结构动响应及破坏模式。以某型飞机典型机身结构为研究对象,采用LS-DYNA商用软件,建立了爆炸冲击载荷下机身典型结构动响应数值模型。采用控制变量法分析了爆炸物当量、爆炸冲击距离以及爆炸冲击位置对典型机身结构动响应及破坏模式的影响,同时研究了损伤后典型机身结构的剩余强度。研究结果表明,造成机身结构有效破坏的爆炸物临界当量与爆炸冲击距离密切相关;爆炸冲击距离对典型机身结构损伤及剩余强度影响不明显;典型机身结构筋条位置对剩余强度影响较大。在此基础上,提出了表征剩余强度的无量纲系数,并建立了剩余强度无量纲系数与爆炸物当量及爆炸冲击距离之间的函数关系。     

湍流数据同化技术及应用

近年来数据同化（DA）被引入湍流动力学研究中,通过融合实验测量和数值计算,提高了实验测量的精度和广度,改善了数值模拟的预测性能。实验观测、预测模型和同化算法是数据同化的三要素,湍流研究中的实验观测包括热线风速仪、粒子图像测速法（PIV）、压力传感器等局部测量数据,预测模型主要指流动控制方程及湍流封闭方程,而同化算法包括贝叶斯推断、集合卡尔曼滤波（EnKF）、伴随等。稳态数据同化一般结合雷诺平均Navier-Stokes （RANS）模型方程,从重新标定模型常数、修正涡黏模型方程形式误差、修正雷诺应力项等方面着手。非稳态的数据同化一般包括四维变分（4DVar）等时间连续的数据同化方式以及顺序数据同化。4DVar通过时间正向和逆向积分迭代,存储量和计算量都非常大。顺序数据同化不需要时间逆向积分,可以在若干时刻对实验观测进行间断地植入,正向求解整个系统。另外,随着人工智能的飞速发展,湍流数据同化研究也向智能化迈进。对于纯数据驱动的湍流机器学习,其缺乏物理本质的约束,而基于物理信息的机器学习在物理本质上与数据同化是一致的。     

FlowStar:国家数值风洞(NNW)工程非结构通用CFD软件

计算流体力学（CFD）仿真软件是流体相关的数学物理知识和工程实践经验的数字化表达,是工业数字化转型的重要助推。然而,大型工业CFD软件研发难度极高,需要同时兼顾功能多样、系统稳定、性能优越、交互友好等特征。依托国家数值风洞（NNW）工程,研发出一款通用流场模拟软件NNW-FlowStar,并在航空、航天等工业部门大力推广使用。软件基于非结构有限体积求解方法和大规模并行计算技术开发,结合现代化软件工程思维设计,具备先进的数值方法、高效的计算效率和友好的用户操作界面,可满足各类复杂外形的高效气动模拟。独特的重叠网格技术配合六自由度运动模块,可帮助实现武器分离、舱门定轴转动等各类气动-运动协同仿真需求。多类标模案例和复杂工程应用表明,FlowStar软件算法鲁棒、精度可靠,是一款高精度、高效率、高可靠性的通用CFD仿真软件。通过对软件的架构设计和功能应用进行介绍,使相关从业人员能更好地了解FlowStar软件,最终促进国产自主CFD软件生态的良性发展。     

基于LSTM的飞行数据挖掘模型构建方法

提出了一种基于LSTM （Long Short Time Memory）模型的飞行历史数据挖掘模型的构建方法,此模型可以将飞行数据中有价值的目标数据自动提取出来。首先,通过滑动窗口法获得待检测数据;然后,将预先做好的训练样本数据输入到所构造的LSTM模型中进行训练,得到数据挖掘模型;最后,将待检测数据导入到训练好的LSTM模型中进行模式识别,将目标数据片段挖掘出来。结果表明,基于LSTM模型的飞行数据挖掘模型构建方法通用化程度高,可用于挖掘不同类型的目标数据,且识别率高,具有很高的工程应用价值。