高超声速飞行器的反步滑模神经网络控制系统

针对高超声速飞行器一体化气动布局导致弹性机体与推进系统间的强耦合性,以及跨大空域及高速飞行过程中导致气动特性存在强非线性、不确定性和明显的时变特性,提出一种基于小脑神经网络的高超声速飞行器反步滑模控制策略。首先建立高超声速飞行器纵向非线性数学模型,并采用输入-输出反馈线性化方法,解除多变量之间的耦合关系;然后设计基于反步法的滑模变结构控制器解决系统非匹配不确定性难题;同时为弥补反步滑模控制器鲁棒性不足缺点,利用自回归小脑神经网络(RCMAC)的在线非线性逼近、自学习能力和相应控制结构,设计基于RCMAC的反步滑模控制器。仿真试验结果表明,该方法下高超声速飞行器纵向的高度控制精度可达到0.5m,速度控制精度为0.1m/s,可以保证闭环系统全局稳定,且拥有良好的跟踪性能和鲁棒性能。     

高超声速飞行器多学科优化建模方法

为建立高超声速飞行器多学科设计优化软件系统,研究了一种面向多学科设计优化的建模方法.通过分析系统分解带来的学科设计冲突,建立了两种多学科连续性条件.据此连续性条件,结合现有飞行器设计流程,提出了一套建立多学科设计优化模型的方法,包括系统分析模型和系统优化模型.针对高超声速飞行器方案设计,研究了包含弹道/控制、气动、超燃冲压发动机、结构、热保护系统等五个学科的多学科设计优化问题.采用所研究的多学科设计优化建模方法,构造了系统级模型,并在框架软件中按照此模型集成各学科软件,建立了高超声速飞行器多学科设计优化软件系统.     

跨声速自然层流翼型设计

研究和发展了一种跨声速自然层流(natural laminar flow,NLF)翼型优化设计方法。建立了翼型几何外形的CST参数化方法,并以部件形函数系数为优化设计变量,结合可行性方向法以及多岛遗传算法,对跨声速翼型进行升阻比和层流覆盖面积最大化的优化设计,优化设计过程中,为准确预测层流-湍流转捩和翼型绕流特性,采用了基于k-ωSST+γ-Reθt四方程模型的计算流体力学(computation fluid dynamics,CFD)数值模拟技术。结果表明,采用该优化方法能够较为有效的优化出满足设计状态和非设计状态的层流翼型。     

航天高超声速颤振试验填补国内技术空白

正近日,由中国航天科技集团公司十一院1所设计的高超声速颤振试验完成了首次吹风试验。这是我国首次开展的高超声速风洞颤振试验,填补了国内相关技术的空白,结束了国外对此类试验技术长达60多年的垄断。高超声速飞行器受到高超声速流场特性、气动加热、控制等影响,其气动弹性问题比较复杂,国外从上世纪五六十年代开始就进行了大量的气动弹性试验研究,研究了几何外形、结构形式、气动参数、热等因素对舵翼面颤振特性的影响。     

下斜板可调的单膨胀斜面喷管型面设计和流场模拟

基于特征线法,并考虑变比热的影响,开展了高超声速飞行器用SERN设计.利用CFD数值模拟技术,计算得到了设计状态和沿飞行轨迹其它飞行状态下的SERN内外流场和特性.可以看到,在设计状态马赫数5时,基于特征线法得到的SERN内流场分布符合设计要求,而在其它较低的飞行马赫数下,SERN处于过膨胀状态,并且过膨胀的程度随飞行马赫数的降低而愈加严重.在马赫数25时,喷管膨胀面气流已发生明显分离,喷管性能急剧恶化.为了提高低马赫数条件下SERN的气动性能,分析了通过调节SERN下斜板角度从而实现其气动性能提高的方法.结果表明调节下斜板角度可以明显改善SERN非设计点的气动性能.     

涡轮基组合循环发动机/飞行器一体化数值模拟

基于两级入轨高超声速飞行器方案,确定了涡轮基组合循环发动机设计点各参数,设计了飞行器进排气系统,编写了推进系统安装损失计算程序,采用数值模拟技术研究了沿飞行轨迹的涡轮基组合循环发动机/飞行器一体化性能,计算结果显示,跨声速阶段的安装损失最大,溢流阻力在跨声速区域具有主要的影响,在工作模式转换结束后,安装损失会有一定的增长,这是因为喷管喉部气流总压降低,致使流经发动机的气流流量减少,造成溢流阻力和旁路放气阻力的增加所致.     

低雷诺数旋翼翼型气动性能多目标优化

根据旋翼在低雷诺数下的气动特点,发展了一种基于遗传算法的低雷诺数旋翼翼型多目标优化设计方法。采用Hicks-Henne函数对翼型进行参数化处理。根据实际工况,建立旋翼翼型气动优化的数学模型。使用遗传算子与目标函数自适应方法,解决了翼型集在优化后期无法持续优化的问题。以NACA0012作为优化基准翼型,在满足预定约束的情况下,优化后的翼型相比基准翼型气动性能有较大幅度提高,符合预定的优化目标。     

高超声速飞行器助推段纵向姿态控制

针对飞行器的飞行特点和自身的气动结构,建立了其助推段纵向控制的非线性数学模型,给出了静稳定性和模态特性的分析,发现了飞行器纵向快速发散的动态特性。根据飞行任务和运动特点,从稳定性、频率特性、轨迹敏感性等方面对两种控制策略进行对比分析。结果表明,控俯仰角作为高超声速飞行器助推段的控制律是更为有效合理的纵向控制策略。     

风力机翼型气动噪声优化设计研究

为获得高升阻比、低噪声水平的风力机翼型,将气动噪声引入到风力机专用翼型的设计中.为评价翼型气动噪声水平,对翼型自身噪声进行讨论和研究,应用NASA基于大量试验而得到的翼型自身噪声模型进行建模.采用型函数扰动法对翼型廓线进行表示,以翼型自身噪声水平作为优化目标,将气动特性作为性能约束,建立翼型的优化设计模型.设计过程中,采用XFOIL获取翼型边界层参数,及对翼型的气动性能进行评价.将流场求解程序和直接优化方法相结合,采用复合形法进行搜索寻优,用Matlab编制优化程序.以NACA4415作为原始翼型进行优化设计,得到一种具有高气动性能、低噪声水平的风力机专用翼型.     

变后掠翼导弹气动特性仿真分析

随着世界军事技术的迅猛发展,将变体技术应用于导弹设计,使之具有更强的飞行适应能力变得尤为重要。变后掠翼是满足变体导弹飞行特点的重要手段,通过改变气动布局,使导弹具有适应低速、亚声速、跨声速和超声速飞行状态的能力。文中参考“战斧”导弹外形特点,建立了变后掠翼导弹模型,并用计算流体动力学软件对5组不同后掠角导弹模型进行了研究,对比分析了不同速度下的气动特性。通过对变后掠翼导弹的仿真计算,总结了8组马赫数对应的升阻比随后掠角的变化规律,给出了不同飞行条件下应采用的后掠角方案,为今后变体导弹的气动外形设计提供参考。     

可逆地铁风机用翼型优化设计与验证

作为叶片设计的基本组成单元,可逆翼型的选取对整机性能的影响起着重要的作用。以性能较好的R18可逆翼型作为初始翼型,通过翼型优化方法得到一款优化翼型。利用Numeca软件对R18翼型构建的叶片进行气动性能计算并与标准风机试验台的数据进行比对,验证该数值方法的可靠性。在此基础上采用两种翼型构建两种叶片模型并用Numeca软件计算气动性能,以此对翼型优化的设计效果作出评价。研究结果表明：在设计攻角范围内,优化翼型的升阻力特性均高于R18翼型;且在设计工况范围内,优化翼型设计出的风机全压提升5.43%,效率提升0.905%。表明该翼型优化设计方法确能提高设计出的可逆地铁风机气动性能。     

风力机专用翼型综合优化设计方法

为了得到拥有优良气动特性且低噪声水平的风力机专用翼型的轮廓线,提出了翼型多工况点多目标综合优化设计方法。该方法应用Bezier曲线对翼型的轮廓线进行参数化表达,并推导出由翼型离散数据点反求Bezier曲线控制点的一般方程。基于翼型噪声预测半经验模型,采用XFOIL计算翼型的气动性能,结合遗传优化算法得到优化翼型。以美国NREL风力机翼型S834为初始翼型,对多工况多目标权重分配方案进行综合设计。研究表明,相对于初始翼型,优化翼型在主攻角范围具有更好的气动性能和声学性能。     

飞推一体化飞行器多模态计力体系及升阻性能研究

针对推进系统采用TBCC组合循环发动机的飞推一体化高超声速飞行器,进行气动/推进力计算方法研究;分析并建立飞行器运动力学体系及计力体系,推导出推进系统双通道模式下一体化飞行器气动/推进力计算公式;针对TBCC推进系统的涡轮模态、涡轮冲压过渡模态及冲压模态三种工作模态,研究计力方法并计算分析飞行器在不同工作模态下升阻性能...     

神经网络在风力机翼型气动性能优化中的应用

针对风力机翼型优化计算量大的问题,提出了一种基于计算流体力学和神经网络气动性能近似计算的翼型优化方法。首先根据茹科夫斯基翼型理论构造了翼型参数化表达方法,以多工况条件下的翼型气动性能为目标函数,选取翼型表达式中的12个参数为设计变量,建立了翼型气动性能优化模型。然后用优化拉丁方采样方法获得翼型样本设计空间,通过计算流体力学方法获取每个样本的气动性能,利用神经网络对样本集进行非线性拟合,构建神经网络翼型气动性能近似计算模型。遗传算法在寻优时,用近似计算模型代替耗时的流场计算,最终得到最优解。并通过此方法对FFAW3-301翼型进行优化,优化后翼型具有更佳的气动性能,优化结果表明此优化方法具有可行性。     

组合动力验证机助推段纵向控制器设计

针对飞行器的飞行特点和自身的气动结构,建立复杂的非线性数学模型,给出静稳定性和模态特性的分析.为解决高超声速飞行器在助推段因纵向静不稳度大而导致的常规控制律鲁棒性不足的问题,设计基于角速率指令内回路的纵向控制律,并从时域、频域、鲁棒性三方面进行分析,得出指令内回路适用于助推段纵向控制的结论.     

基于钝尾缘翼型叶片的三维风力机性能分析

随着风力机向大型化发展,为有效提升风力机叶片的性能以及结构强度,将钝尾缘翼型应用于风力机叶片设计。以NACA639XX系列翼型为基准翼型,通过Hicks-Henne型函数和钝尾缘函数对翼型进行参数化拟合,使用多岛遗传算法优化得到层流钝尾缘翼型族(USST-XXX)。将此翼型族中相对厚度为21%的USST-211翼型与NACA63921层流翼型替换NREL PhaseVI叶片截面的S809翼型,建模得到两种三维风力机叶片,采用数值模拟的方法,对这两种叶片不同风速下的流场进行分析,并与NREL Phase VI风力机叶片的气动性能进行对比。数值模拟结果表明,在额定风速附近,采用层流钝尾缘翼型所构造的新叶片风力机的风能利用系数高于其他两种叶片。研究结果表明优化得到的层流钝尾缘翼型族可以有效提升风力机气动性能,在大型水平轴风力机叶片设计方面具有良好的应用前景。     

基于径向基函数模型的风力机翼型多目标优化设计

针对目前大型风力机翼型综合气动性能的优化需求,建立了多运行工况下的翼型优化设计方法。该方法利用最优拉丁超立方法设计样本,采用解析函数线性叠加法表征翼型外形,建立径向基函数模型代替复杂且耗时的CFD气动分析模型,利用多目标粒子群优化算法对该模型进行多点优化设计,以获取综合气动性能更佳的风力机专用翼型。利用上述方法对风力机常用翼型NACA4418进行优化,结果表明:新翼型在各运行工况下,升力系数和升阻比均有所提高,该优化方法可提高优化效率,改善翼型的气动特性,具有一定的工程实用价值。     

可逆风机用翼型气动特性分析与实验研究

可逆翼型气动性能的优劣对可逆风机性能好坏起着至关重要的作用。选取了形式不同的三种翼型,即对称翼型、S型翼型和常规非对称翼型,利用X-foil软件对上述三种翼型的气动性能进行数值计算。结果显示,在较大的攻角范围内,常规非对称翼型的升力特性和升阻比特性都明显优于另外两种翼型。为了比较三种翼型在可逆风机中的应用效果,通过调整设计参数使采用三种翼型设计的叶片具有相同的弦长和扭曲变化规律,然后在标准风管式出气试验台上进行了空气动力性能实验。研究表明:在选取的三种翼型中,采用对称翼型设计的可逆风机叶轮最为理想,其额定工况点的实验性能满足设计要求,且具有良好的反风性能,同时正、反风工况下都有较宽的高效工作范围。     

基于模糊自适应的高超声速机翼颤振的主动控制

基于模糊自适应方法研究了高超声速机翼颤振的主动控制问题。首先,针对具有结构立方非线性和气动非线性的高超声速飞行器的二元机翼模型,分析系统的稳定性,得到系统的Hopf分叉点;然后,基于T-S模糊理论逼近系统非线性动态,设计了参数自适应律和模糊控制律,并应用Lyapunov理论证明系统所有信号一致最终有界;最后,通过仿真验证了所提出的主动控制算法的有效性。     

高超声速飞行器热防护材料研究进展

热防护是高超声速飞行器设计与制造的关键技术之一。对高超声速飞行器热防护材料进行了归纳总结,其常用材料主要有C/C复合材料和超高温陶瓷。针对各自材料的优缺点,提出了高超声速飞行器热防护技术面临的问题,对其未来发展方向进行了预测。