民用飞机气动性能对适航噪声的敏感性研究

通过分析民用飞机气动性能对适航噪声的影响,说明在民用飞机的降噪研究中,除了追求对噪声源的抑制,还可以通过民用飞机气动性能的优化提升来降低适航噪声级。对民用飞机的起飞过程,升阻比增大,起飞基准航迹的航迹角增大,到飞越测量点的距离变大。该变化对横侧噪声级影响较小,但是会降低飞越噪声级。针对本研究的飞机构型,升阻比每增大1%,飞越噪声降低0.06 EPNdB。民用飞机的着陆过程中,最大升力系数增大,着陆基准航迹的进场速度会降低,进场噪声级会降低。最大升力系数每增大1%,进场基准速度降低0.5%,进场噪声级降低0.10 EPNdB。     

航空发动机持续适航安全风险评估方法研究

民航运输业正处在蓬勃发展阶段,保证飞行安全是民航的首要任务,飞机发动机作为飞机的心脏,其性能的好坏直接影响到飞行安全,采用合理的方法对发动机持续适航阶段的故障风险进行评估,对于提高飞行安全水平,保障航空运输业正常发展有着重要的作用。本文根据广义线性回归的相关理论,将广义线性回归模型引入发动机持续适航风险管理分析中,通过对发动机的故障风险水平进行实例评估验证,证明了该模型是一种准确的、有效的、可行的安全风险评价方法。     

Y12F飞机噪声局方并行试飞适航审定技术

民用飞机为获得型号合格证,应按照有关噪声适航规章条款进行噪声适航合格审定,噪声测试飞行试验是表明符合性的最佳途径。以CAAC和FAA发布的相关噪声适航文件为基础,研究了Y12F飞机噪声测试并行飞行试验所涉及的测试设备、试验场地、气象条件、飞行试验程序、数据测量和处理等方面的适航审定技术。所构建的噪声测试飞行试验适航审定方法,有效地指导完成了Y12F飞机噪声测试的适航验证工作,并完成CAAC和FAA同步审查,为获得CAAC型号合格证和FAA型号合格证奠定了基础。该研究成果可为螺旋桨小飞机和螺旋桨通勤类飞机等新机型的噪声适航合格审定提供借鉴和指导,同时也可为意愿获取FAA型号合格证的申请人提供参考。     

基于神经网络的航空发动机环形燃烧室总噪声级预测

建立了某型航空发动机环形燃烧室噪声总声级神经网络模型,并利用测试数据对该网络进行了训练与应用.仿真结果表明,此网络模型能够较精确地拟合出燃烧室噪声总声级与燃烧参数间的函数关系,对于航空发动机燃烧室声疲劳和可靠性的研究有重要意义.     

航空发动机适航概率风险评估方法研究综述

针对我国发展满足适航性要求的大型商用航空发动机的迫切需求,分析总结了目前航空发动机寿命限制件概率风险评估的基本方法和研究进展,系统描述了满足适航规章(FAR33.70)要求的部件失效概率风险评估方法的技术流程和特点.在分析了核心方法和基础数据库架构的基础上,指出完善的概率断裂力学模型及准确的数据库支持是建立概率风险评估方法的重要基础.      

基于声学处理的风扇噪声预测模型改进

Heidmann风扇噪声模型没有考虑风扇外涵道中的声学处理对于噪声抑制的影响,导致风扇噪声的预测结果普遍大于 试验结果。为了提高预测结果精度,利用风扇噪声抑制模型分别求出风扇进口衰减系数和出口衰减系数,然后将其应用于Heid? mann模型中,计算修正后的风扇进口噪声和出口噪声的均方声压。将MATLAB软件作为风扇噪声预测模型的开发平台,以某型 涡扇发动机为例进行预测。结果表明：相较于原模型的预测结果,改进模型的风扇噪声明显降低,最大降幅达到7 dB;通过对比风 扇噪声在各工况下的预测结果和试验结果发现,改进模型预测值与实测值的平均误差从原模型的5 dB降低到3 dB以下。该改进 方法有效改善了Heidmann模型预测结果偏大的情况,使风扇噪声的预测结果更加准确。     

航空发动机风扇宽频噪声预测技术发展研究

综述了风扇宽频噪声预测技术在航空发动机噪声控制领域的研究进展和应用,包括经验模型、分析模型、计算气动声学和机器学习等方法。对这些方法的发展现状进行了回顾,并对国内外情况进行了对比分析。研究发现,不同的预测模型适用于不同阶段的设计过程,如经验模型适用于概念设计阶段,分析模型适用于通流设计阶段,计算气动声学适用于详细设计阶段。此外,基于机器学习的风扇尾迹湍流预测是一个重要的研究方向,提高训练效率和预测精度将显著提升机器学习的适用性。最后,对风扇宽频噪声预测方法进行了简要总结和展望。     

航空发动机数控系统适航安全性研究

航空发动机数字控制系统的广泛应用已是必然趋势,而目前国内尚无相应的适航管理程序。依照与发动机数控系统适航相关的CCAR33．28条点,根据航空发动机数控系统的结构功能以及设计流程,并结合安全性、可靠性参数分配方法,给出了一种符合适航安全性要求的系统层级划分以及分配方法,为航空发动机数控系统的安全性提高以及适航取证提供了一种可行的途径。     

基于Teamcenter的航空发动机适航信息管理系统

为改变我国适航信息化管理水平落后的现状,推进民用航空迅速发展,在深入研究民用航空发动机适航取证工作的基础上,以航空发动机型号合格审定为对象,基于Teamcenter平台的权限管理、数据管理及流程控制等功能模块,设计开发了航空发动机适航信息管理系统,建立了适航取证工作的系统化、规范化管理平台,将取证人员、文档、审定流程充分融合,通过软件平台全方位统一管理,极大提高了工作效率,加快了适航取证的步伐。     

风扇进口噪声预测模型的改进

针对Heidmann模型对风扇进口低频噪声(1k Hz)预测结果偏低的情况,通过引入风扇叶尖弦长雷诺数和相关几何参数改进了Heidmann模型中风扇进口宽频噪声的频谱修正函数,确定了其中频谱修正系数为0.085。对比改进模型和Heidmann模型的风扇进口噪声预测结果发现:在亚声速工况下,改进的模型很好地改善了风扇进口低频噪声的预测结果,改进幅值可以达到约45d B;而在超声速工况下,由于风扇进口产生的组合单音噪声成为风扇进口噪声的主要组成部分,除了在小于100Hz的频域内,改进的模型与Heidmann模型的预测结果差别不大。     

基于静态发动机噪声测试数据的飞行噪声预测技术

为了节省噪声审定成本,在原型机噪声—功率—距离数据库的基础上,根据原型机和衍生型飞机静态发动机的噪声测试数据来预测飞机飞行中的噪声。     

基于非线性模型预测控制方法的航空发动机约束管理

针对目前航空发动机控制系统普遍采用Min-Max选择逻辑处理输出量约束的方法具有一定保守性的问题,设计了非线性模型预测控制器,提出在非线性序列二次规划(SQP)算法中加入罚函数实现航空发动机输出量约束管理.仿真结果表明:无论是否触及输出量约束限,非线性模型预测控制器都比Min-Max控制逻辑动态响应更快,在达到限制线时更加明显,此时调节时间从1.16s下降到0.82s,且几乎没有超调量.      

航空涡扇发动机涡轮噪声适航性评估

通过对涡轮噪声产生机理和主要影响因素的分析研究,建立航空涡扇发动机涡轮噪声级评估模型,编写了涡轮噪声级适航评估软件,使用该软件对比模型评估噪声与涡轮静态实验噪声,验证了模型的正确性,并结合某型发动机静态实验噪声数据和飞机噪声适航规章,对该型涡轮不同阶段的噪声进行适航性评估.结果显示:涡轮噪声在该型发动机进近转速下对发动机总噪声贡献量大,为了使涡轮噪声不影响发动机适航认证,该型发动机低压涡轮叶片数应小于50或者大于100,低压涡轮叶片直径应该小于0.9m.      

基于ESN的航空发动机状态组合预测方法

基于回声状态网络(ESN)预测模型,结合小波分析和主元分析,提出一种组合预测方法.首先对含噪非线性时间序列进行小波降噪,并重构时间序列产生训练样本,再将训练样本通过主元分析进行降维处理,降维后的时间序列数据则输入ESN模型进行预测分析.对控制飞机动力输出的动压参数非线性时间序列数据进行了仿真对比实验,结果表明:组合预测方法的5步和单步预测速度累计提高了66.97%,预测的平均平方误差、标准均方根误差和归一化绝对误差也均有较大提高.该方法与传统基于ESN的预测模型相比,能有效地提高预测的效率和精度,是一种有效的非线性时间序列预测方法.      

基于数据驱动的航空发动机故障诊断与预测方法综述

航空发动机故障诊断与预测是航空发动机健康管理的重要内容,基于数据驱动的故障诊断和预测技术是航空发动机故障和预测领域广泛应用的方法。本文总结了基于数据驱动的航空发动机故障诊断与预测的主要方法及特点,展望了航空发动机故障和预测方法的未来发展方向。     

航空发动机磨损趋势RBF变权重组合预测方法研究

航空发动机滑油中金属元素的含量受许多复杂因素的影响,单一模型预测精度相对较低,本文针对这个问题提出了RBF网络变权重组合预测模型（RBFNN-VWCF）对航空发动机零部件的磨损趋势进行研究。首先引用C-C方法确定时间序列的嵌入维数和时间延时,重构相空间确定模型的输入输出样本,然后对两种模型进行组合预测,利用k均值聚类方法确定RBF网络的中心,利用固定法确定RBF网络的宽度,采用最小二乘法确定网络的权值。结果表明,RBFNN-VWCF模型充分利用了参与组合预测的两种模型的有效信息,更客观地反映发动机零部件的磨损趋势,预测结果更为稳健、相比单一模型精度更高,具有较强的工程实用价值,为发动机下一步的维修决策提供了有力支持。     

嵌入式分布式架构下航空发动机模型预测控制方法研究

传统集中式架构和离线设计控制器的方法已经很难满足航空发动机复杂多变、全生命周期控制需求。本文提出了一种部分分布式架构的涡喷发动机模型预测控制方法,并进行了鲁棒性分析：采用改进的组合线性模型求解方法,在保证精度的前提下大幅缩短求解时间,解决了发动机多变量线性状态空间模型求解问题;设计了基于线性模型预测控制的涡喷发动机控制器,解决了含有约束条件下发动机动态性能优化问题;考虑到分布式控制系统具有总线网络通信特性,建立了以网络工具箱模拟总线网络的分布式控制系统仿真平台,解决了存在总线网络丢包情况下的分布式控制系统鲁棒性分析问题;采用多节点模块化设计方法,设计并搭建了分布式控制系统硬件在环仿真平台并采用嵌入式矩阵运算优化方法,解决了模型预测控制算法在嵌入式平台上的应用问题。试验表明：模型预测控制的效果优于传统PID控制效果,有效地提高了发动机的动态响应;同时,在存在网络丢包情况下,本文所设计的基于模型预测控制的分布式控制系统依然具有稳定的控制效果和鲁棒性。     

基于Clean-SC的航空发动机整机喷流噪声定位识别研究

针对航空发动机整机喷流噪声定位识别难题,开展了基于Clean-SC声源成像识别技术结合线形传声器阵列的航空发动机整机喷流噪声定位识别方法研究。以小涵道比涡扇发动机为对象进行了测试验证,获取了发动机整机喷流噪声的主要声源特性。该特性沿着发动机喷流轴线方向以及与发动机轴线呈一定角度的方向分布,不随发动机状态的变化而变化,且主要为1 000 Hz以下的低频声源。证明了本文方法的可行性,为后续航空发动机整机喷流噪声的声源定位研究奠定了基础,具有重要的工程应用价值。     

航空涡轮发动机燃烧噪声的测试分析

木文论述了航空涡轮发动机燃烧噪声的性质及类型,介绍了燃烧噪声声功率的预测公式和测试方法以及从远场噪声中分离燃烧噪声的三信号相干技术。文中还介绍了燃烧室部件试验和发动机台架试验时燃烧室外部声场的测试结果,验证了燃烧噪声的性质,并根据声强测量结果估算了从燃烧室侧面辐射的声功率。最后,论述了从外部测量结果推测燃烧室内部声谱的法则。