径向基神经网络在非线性非定常气动力建模中的应用研究

基于南航NH-2风洞中某飞机模型大迎角大振幅单自由度偏航、滚转及偏航-滚转耦合的谐波、阶跃运动实验数据,应用径向基神经网络,研究人工神经网络描述非线性非定常气动力特性的能力.研究结果表明,所建立的径向基神经网络模型的预测结果与训练数据和验证数据都符合得很好,说明神经网络建模方法可以有效地对高度非线性的气动力进行建模.研究还表明,用神经网络建立模型时所需要的风洞实验数据可以减少,从而提高风洞实验效率、减少风洞实验的时间和成本.     

三角形耦合本振阵列天线波束形成技术

以对称三角形耦合振荡器阵列为本振阵列,分析了耦合本振振荡器的相位控制原理,推导了耦合本振稳定同步形成均匀的平面相位分布,且反对称地调节边界单元的自由振荡频率,可改变本振信号的线性相位分布,确定了加权矢量,得出波束形成方向图,并通过仿真验证了三角形耦合本振阵列天线阵接收波束形成的可行性。     

基于在高原机场降落的喷气运输机QAR数据的飞行特性分析(英文)

Flight data of a twin-jet transport aircraft in revenue flight are analyzed for potential safety problems.Data from the quick access recorder (QAR) are first filtered through the kinematic compatibilit...     

民机中央翼加筋壁板承载能力的非线性有限元分析

应用非线性有限元分析技术,采用MSC.Patran为前后置处理器进行建模,以具有较强非线性功能的Marc软件为求解器,细致研究了某民机中央翼加筋板结构在受力状态下的非线性变形、后屈曲破坏过程、最终失稳破坏形式及载荷,与试验结果进行了比较,破坏过程及破坏形式与试验相吻合,计算的破坏载荷与试验的破坏载荷误差在5%以内,显示文中方法可以满足工程设计和分析要求。     

基于谐波平衡法的含Iwan模型干摩擦振子非线性振动

通过谐波平衡法,研究了由Iwan模型和1个质量块构成的干摩擦振子系统的自由振动和受迫振动问题.对于自由振动,推导了系统卸载和加载过程中各自对应的非线性运动方程;通过谐波平衡法,求得了各方程的1阶谐波解;为了得到方程正确的数值解,提出了确定零速度时刻的策略;数值算例结果表明:谐波平衡法与数值方法得到结果吻合较好,从而验证了谐波平衡法求解此类问题的有效性.对于系统微滑移下的受迫振动,采用谐波平衡法求得了系统的幅频关系.最后,对Iwan模型阻尼特性的研究发现,模型等效黏性阻尼比与其振幅存在非线性关系.      

引入平均最好位置的量子粒子群算法及在航空发动机非线性模型求解中的应用

为改善粒子群算法的全局搜索能力和计算精度,在标准粒子群算法和量子理论的基础上,将平均最好位置引入粒子的状态更新过程,提出了1种基于量子行为改进的粒子群算法及不同的收缩-扩张因子取值策略.采用该量子粒子群算法对建立的典型双轴涡扇发动机部件级非线性模型进行了求解,结果表明:分段线性递减收缩-扩张因子适用于复杂的航空发动机隐式模型,其收敛效率和精度都较高,具有一定的工程应用价值.     

二自由度扭转干摩擦系统的频域响应计算方法

针对一类作扭转振动的干摩擦系统,基于库仑阻尼模型和谐波平衡思想给出了其频域响应的求解方法,考虑了干摩擦界面上可能出现的周期内全滑移运动及阻滞-滑移运动.首先,建立了扭转干摩擦系统的二自由度集中质量模型,并进行了无量纲化.其次,建立了以谐波平衡思想处理该动力学模型的方法,并给出了系统的接触面作周期内全滑移运动及阻滞-滑移运动的判定条件.最后,对于这两种接触运动状态,分别给出了其摩擦力的处理方法和谐波展开形式,从而建立了扭转干摩擦系统的频域求解方法.以此方法计算了系统在一组不同的正压力下的响应,其结果与数值积分法所得的结果取得了相当的一致.此半解析方法较数值积分方法更能揭示扭转干摩擦系统的工作机理,并可以大幅提高计算时间,其推导和求解过程可用于类似的非线性系统.      

舰载直升机旋翼/机体非线性耦合稳定性分析

基于多体动力学方法建立了舰载直升机旋翼/机体耦合系统的动力学模型,其中机体起落架模型由非线性的液压作动器和橡胶轮胎两部分组成,而舰船的横摇和纵摇以简谐激励的形式通过起落架传递给旋翼/机体系统.针对不同的舰船激振频率,研究舰载直升机起动过程中旋翼/机体系统的时间响应历程和动力学稳定性.结果表明:舰载直升机的机体和桨叶摆振自由度在舰船激励下均会出现极限环振动现象,并且当舰船激振频率与旋翼旋转频率相等时会激发出旋翼的摆振后退型模态的极限环振动,使旋翼重心偏离桨毂中心,进而可能导致“舰面共振”事故发生.      

基于RVM回归误差补偿的航空发动机分布式控制系统多步预测控制

针对具有随机有界双侧时延的航空发动机分布式控制系统,提出了一种基于多步预测和关联向量机(RVM)回归误差补偿的控制方案.首先建立航空发动机分布式控制系统(DCS)的神经网络非线性自回归滑动平均(NARMA)模型,利用当前的系统输出和控制量对N步之后的系统输出进行预测;其次用改进的RVM回归多步预测算法估计NARMA模型的的预测误差,并对预测结果进行误差补偿;最后利用补偿之后的预测值和设定值对控制参数进行滚动优化,设计系统的神经网络逆控制器实现系统的自适应控制.仿真结果证明该控制策略能够避免随机有界双侧时延对控制系统的影响,实现对设定值的稳定跟踪,且控制器具有较好的实时性和鲁棒性.低压转子转速阶跃响应的稳态绝对误差小于0.04%,响应时间小于0.3s.      

机动飞行非线性解耦控制

给出了非线性解耦系统平衡点的计算公式。用微分几何控制理论研究了飞机非线性运动的 3种解耦运动模式,并用这 3种模式实现了 3种形式的敏捷性机动和直接升力控制的 3种基本模式,即 An,α1和α2 模式。计算结果表明,给出的 3种解耦模式能精确地实现这些运动模式。为飞机敏捷性和直接力控制问题提供了一种理论研究方法