基于粗糙集理论的航空发动机性能综合评判

综合评判在航空发动机性能定量、定性评价分析以及性能预测中发挥着重要的作用。针对综合评判发动机性能时,各参数的权重系数难于确定,本文提出应用粗糙集理论,对原始发动机数据进行挖掘,利用其求得各项参评发动机性能因素的属性重要度,并进行权值化处理作为其权重系数。通过对某型涡扇发动机进行监控,结果表明所提方法有效克服了传统定权方法的主观性,使得评价结果更具客观性,提高了综合评判的准确性、有效性。     

某型航空发动机定检稳态故障诊断方法研究

以飞机飞行参数记录系统中发动机参数为基础,研究了RBF神经网络在航空发动机故障诊断中的应用。介绍了RBF网络的工作原理及实现算法,及根据测试样本确定阈值,建立了航空发动机故障诊断的数学模型,并通过该模型对某型发动机定检稳态的飞行参数据进行了辨识。结果表明该方法能有效地判断出某型发动机在定检稳态时的健康状况。     

汽车行驶取力发电系统的建模与仿真

针对汽车等移动机械供电难问题提出了“汽车行驶取力发电”解决方案。取汽车发动机力矩驱动发电机发电。为解决汽车行驶时发动机转速变化对发电质量的影响，选用泵马达液压系统作为发动机与发电机之间的恒速装置。推导和建立了泵马达系统数学和EASY5仿真模型，对于发动机转速扰动提出了增益前馈补偿和PI闭环控制的综合抑制方法，仿真结果表明本方案能消除汽车行驶过程中的发动机转速扰动。     

基于改进FDOD度量的航空发动机健康状况评估

针对以往基于离散度函数(function of degree of disagreement, FDOD)度量对航空发动机的健康状况进行综合评价时，未全面考虑各指标的权重，导致评价结果不够准确的问题，提出一种改进FDOD度量的综合评价方法。首先，利用序关系分析法(简称为G1法)确定各指标的主观权重，利用因子分析法确定各指标间的相关性，得到各指标的客观权重。其次，基于离差最大化的组合赋权法确定各指标的组合权重，使赋权结果更加科学合理，提高不同对象的区分度。然后，基于组合权重对传统FDOD度量进行改进，以提高综合评价的准确性。最后，通过美国国家航空航天局提供的涡扇发动机性能仿真数据，验证了所提方法的有效性。     

冲压发动机导弹弹道多目标优化

冲压发动机导弹弹道设计优化与固体火箭发动机导弹弹道优化不同,主要体现在其弹道与冲压发动机推力的强藕合性上.多目标遗传算法是多目标优化的强有力工具,它可以有效的找到Pareto前端,设计人员可以从中选择满意的最佳方案.建立了带冲压发动机导弹优化需要的数学模型,并采用改进的非劣分类遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对冲压发动机导弹弹道进行多目标优化,结果表明弹道与冲压发动机推力进行一体化优化可以显著的提高弹道性能.     

基于系统异常概率模型的故障分离自动化方法

研究了发动机状态参数异常对发动机整体性能的影响,利用多元统计分析方法建立了状态变量对发动机性能影响的概率模型,用于发动机性能监控过程中的故障分离。根据模型能够计算出发动机性能出现异常时各个状态变量导致此时刻性能异常的概率,据此初步判断哪些状态变量导致发动机性能出现异常,并根据概率的大小对相应部件进行检查,以此来寻找故障源。在某型涡扇发动机性能监控中的应用表明,通过计算异常样本点上各监测参数对样本点异常的影响概率,并结合发动机故障机理分析,能够有效地确定故障源。     

基于排序规则优化的发动机群维修成本控制方法

考虑发动机在翼状态、维修、库存、租赁等使用过程中的多种成本驱动因素,建立了发动机群总保障成本的混合整数非线性规划模型;在此基础上,分析发动机拆换历史记录,在发动机的在翼寿命已知、备用发动机数量一定、长计划期情况下,研究排序规则对总保障成本的影响,并以CF6 型发动机的使用数据为例对五种算法进行分析比较。 研究结果表明遗传算法得到的调度方案能够使总保障成本最低、保障率最高,贪婪算法和SPT算法次之,LPT 算法比传统的FCFS,算法差。 最后,建议通过建立规则库对不同的案例给出最优的发动机群调度计划方案,从而达到成本控制的目的。     

基于ADVISOR软件的液力变矩器仿真模块的开发

以三元件液力变矩器为研究对象,基于ADVISOR软件建立了液力变矩器仿真子模块,并与ADVISOR软件中的发动机子模块组装成与其共同工作的仿真模块,提供了模块实现方法,给出仿真实例,得到发动机与液力变矩器共同工作时的输出特性。仿真结果表明,所建立的液力变矩器仿真子模块可用于后续的动力传动系统建模仿真。     

航空发动机虚拟采办的构建和发展设想

随着飞行器对航空发动机的能力需求和发动机自身技术难度的提高,其研制的风险、周期、成本不断上升,对采办模式也提出了更高的要求。提出将发动机采办过程数字化的思路,从联合需求分析入手,运用多维缩放技术,以虚拟样机各维度的仿真模型为基础,开展一体化仿真,实现对技术方案的评估;以工作分解结构为纽带,建立技术方案、进度和费用等的映射关系,构建发动机虚拟采办的基本框架,实现物理域模型与业务域模型的有效集成,可快速预测进度和费用,提升采办评估的科学性。     

基于FQFD的固体火箭发动机技术特性综合排序方法

针对固体火箭发动机指标体系复杂、评价困难,传统quality function deployment(QFD)方法处理不确定性和模糊性能力较弱的问题,引入α-截集模糊加权平均求解技术特性模糊数,建立了固体火箭发动机基于FQFD的综合排序方法.该方法以三角模糊数表征评价过程的不确定性,在模糊数隶属度函数未知的情况下,采用α加权修正水平截集去模糊方法计算技术特性重要度,获得技术特性综合评价,此方法可处理更为复杂的系统不确定性,较传统QFD方法具有更好的客观性和鲁棒性,可为固体火箭发动机设计决策提供参考依据.     

基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真

定性仿真是系统仿真技术中的重要研究和应用方向，同时也是人工智能技术的一个重要方面。近年来，随着现代计算机技术的日新月异，使得基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真研究和应用取得了显著进展。SDG模型能够表达复杂的因果关系，具有包容大规模潜在信息的能力，因此特别适合于过程系统危险评价(PHA)、危险识别与故障诊断。SDG模型结构简单，易于建立和修改。然而高质量的SDG模型必须采用经验数据和定量动态仿真检验和校正。采用SDG模型进行定性仿真的关键技术是高效双向推理“引擎”，由计算机软件自动完成。目前，在计算机辅助过程系统危险评价方面，SDG是最有效的方法；在过程系统故障诊断方面，其完备性较好，但诊断分辨率尚待提高。今后的研究应解决：定性仿真和定量仿真相结合；SDG自动建模；通用推理软件平台；大系统高分辨率故障诊断等问题。     

INCIDENCE MATRIX APPROACH FOR CALCULATING READINESS LEVELS

Contemporary system maturity assessment approaches have failed to provide robust quantitative system evaluations resulting in increased program costs and developmental risks.Standard assessment metrics,such as Technology Readiness Levels（TRL）,do not sufficiently evaluate increasingly complex systems.The System Readiness Level（SRL）is a newly developed system development metric that is a mathematical function of TRL and Integration Readiness Level（IRL） values for the components and connections of a particular system.SRL acceptance has been hindered because of concerns over SRL mathematical operations that may lead to inaccurate system readiness assessments.These inaccurate system readiness assessments are called readiness reversals.A new SRL calculation method using incidence matrices is proposed to alleviate these mathematical concerns.The presence of SRL readiness reversal is modeled for four SRL calculation methods across several system configurations.Logistic regression analysis demonstrates that the proposed Incidence Matrix SRL（IMSRL）method has a decreased presence of readiness reversal than other approaches suggested in the literature.Viable SRL methods will foster greater SRL adoption by systems engineering professionals and will support system development risk reduction goals.     

双连杆内燃机动态仿真

以双连杆内燃机为背景,采用基于底层语言(VC 6.0)与大型软件包(Pro/Engineer)二次开发相结合的开发模式,研究了内燃机装配仿真系统的总体结构,并建立了1126内燃机参数化模型。在此基础上,运用多体动力学的方法对内燃机曲柄连杆机构进行了动态仿真分析,得到了活塞的升程、速度、加速度变化规律,为内燃机的设计改进提供了重要依据。     

基于动态线性模型的民航发动机性能状态监控与在翼寿命预测

以民航发动机为对象,提出了一种基于动态线性模型的性能状态监控与在翼寿命预测方法.利用动态线性模型来描述性能参数偏差值序列,借助贝叶斯因子法来监测参数序列的异常.算例分析表明,该方法可操作性强,借助统计方法能够在故障发生的早期及时预警;动态线性模型同时用来描述发动机的性能退化过程,能够考虑维修、水洗以及故障等使用因素对性能退化的影响,实例证明该方法更加符合航空公司实际运营情况,能够更加合理地预测下发时间.     

全地形四轮车结构振动特性实验与仿真

全地形四轮车(ATV)车架挂发动机的结构动态特性好坏很大程度上决定其整车振动舒适性,但目前没有一种简单、有效且通用的ATV车架挂发动机有限元建模方法。通过对多款ATV结构动态特性的计算和实验分析,提出了分析ATV车架挂发动机结构动态特性的一种简单且具有通用性的有限元建模方法——把发动机简化为具有质量和转动惯量的0维质量单元,在车架上发动机的悬挂位置创建多点约束单元,然后通过MSC.Nastran中的beam单元将多点约束单元与集中质量单元连接起来,以模拟车架与发动机的连接方式。考虑到试验测量发动机惯性参数时受其内部运动部件及机油量等的影响,分析了发动机转动惯量在实测数据的基础上同时减少和增加5%时,对所提出的有限元建模方法分析车架挂发动机动态特性的影响。结果表明所提出的建模方法仍然可以保证对车架挂发动机结构动特性的分析在工程参考误差范围内。该建模方法对于ATV的设计和开发具有简易性和通用性,可在产品设计和改型阶段就能了解车架挂发动机的结构振动特性,提高了产品的开发能力,节约了大量的时间和成本。     

基于智能Agent的无人机发动机的自主控制策略

利用智能Agent技术对自主飞行无人机发动机的控制进行研究。给出发动机控制Agent的分层结构。利用发动机领域专家的相关知识,提出了适用于小型无人机发动机自主控制的策略和协调算法。基于智能Agent技术的发动机实时控制系统能满足飞机爬升、巡航、待机、下滑俯冲等不同自主飞行阶段对动力系统的要求。针对飞行中动力及其它相关系统可能出现的异常状态,设计了相应的应急控制策略;并对发动机的正常工况实现了优化控制。通过十几架次小型无人机自主飞行试验表明该发动机自主控制策略的有效性。     

机器人通过奇异位形的运动学分析及仿真

研究了一种分析机器人奇异位形的新型控制方法。该方法使用线几何理论分析机器人线性相关的关节轴线矢量,从而识别机器人奇异方向和奇异关节轴,并将线性相关矢量对应的Jacobian矩阵进行列删除;使用反螺旋理论区分工作空间的可行运动和不可行运动,将不可行运动对应的Jacobian矩阵的行进行删除。当机器人失去一个自由度时,相应满秩Jacobian矩阵由66简化为55,使机器人在奇异位形处仍能获得精确解。通过对PUMA机器人仿真研究,结果表明了该方法的有效行。     

贫信息背景下基于矩域灰点排序的灰FMECA模型

为解决贫信息背景下对系统进行故障模式、影响及危害性分析(failure mode, effects and criticality analysis, FMECA)受故障信息少、故障数据部分未知等问题限制, 同时为有限定量危害性矩阵分析方法的缺陷, 提出了适用于贫信息背景的灰FMECA模型。首先对危害性矩阵图进行规范化改进, 统一横纵坐标轴量纲, 提出危害度权重比概念以规范作图比例; 然后在危害度计算中引入区间灰数, 提出矩域灰点概念以表征故障模式难以确知的危害性; 最后依照不确定型决策思想给出矩域灰点的一般排序规则, 为贫信息背景的故障模式危害性排序提供解决方案。通过某航天飞机主发动机高压燃料涡轮泵进行案例研究, 验证了所提模型的有效性。     

基于克隆选择算法的航空发动机性能衰退研究

针对航空发动机关键部件的性能衰退难以定量计算的问题,提出一种部件性能衰退值的计算方法。对表征部件的性能参数进行敏感性分析,筛选出对测量参数最敏感的性能参数定义为部件健康因子。建立航空发动机性能衰退模型,将健康因子求解问题转化为有边界约束的非线性优化问题。利用免疫克隆选择算法解决了测量参数少于目标部件性能参数的优化求解问题,得到表征发动机部件性能的健康因子的变化趋势,实现对现役典型发动机部件性能健康状态的准确评价。经验证,计算结果与测量数据吻合较好,为制定航空发动机健康监控的性能衰退标准提供理论依据。     

基于SVM的图像分类系统设计

为实现基于语义的图像分类,其本质还是从底层特征出发,因此,高层信息的学习和建模也就必须来源于底层特征了。在底层特征提取的基础上提出了一个基于SVM的图像分类系统的设计,重点介绍了图像数据库的设计和分类引擎的设计,说明了其可行性和方便易用性。最后展望了基于SVM的图像分类引擎技术的发展方向和应用前景。