摘要:直升机尾传动轴在军事应用中容易遭受弹击损伤，严重影响直升机飞行安全。为此，国内外开展了大量直升机尾传动轴抗弹击损伤研究工作。本文首先从军事需求角度阐述尾传动轴抗弹击损伤研究的重要意义。然后从尾传动轴弹击损伤评定指标、研究方法、影响因素以及尾传动轴抗弹击性能提升方法4方面介绍了国内外直升机尾传动轴抗弹击损伤研究现状及其发展趋势。最后论述了国内在尾传动轴抗弹击损伤研究方面的不足之处，并从材料性能参数测试、新型数值仿真模拟方法、尾传动轴抗破片冲击研究和弹击复合材料尾传动轴数值模拟4方面展望了我国在尾传动轴抗弹击损伤方面亟需开展的研究。

摘要:直升机高原重载快速飞行时，旋翼处于大总距状态，更易发生旋翼失速，导致操纵载荷显著增加。为解决这一问题，本文提出了基于载荷发散控制的旋翼高原气动设计方法。传统直升机旋翼设计中，性能、噪声、空机重量控制等要求是常规的设计目标，对拉力性能影响不大的旋翼失速问题往往被忽视，但其对高原直升机来说影响重大。文中构建了旋翼动力学模型，并据此计算了桨叶动态气动力矩系数C_m随单位实度拉力系数C_T/σ的变化曲线。以C_m突增作为旋翼失速基本判据，分析不同前进比μ下C_m突增点，形成旋翼失速载荷发散单位实度拉力系数C_T/σ包线，以此作为旋翼高原气动设计边界之一。运用该方法设计的AC313大型民用直升机的理论分析和试飞结果均表明，该设计可极大地减少旋翼在高原典型飞行剖面发生旋翼失速的风险，有效控制旋翼操纵系统的载荷，增加操纵系统使用寿命，提升飞行舒适性，很大程度上保证了飞行安全，在直升机的全生命周期使用中作用积极。

摘要:针对武装直升机的宽带隐身问题，提出利用射线追踪和逆合成孔径雷达（Inverse synthetic aperture radar， ISAR）成像确定直升机强散射源位置的方法，形成电磁超构材料和磁性材料一体化设计直升机部分强散射源的隐身设计构想，并计算分析了两款隐身材料加载后对整机隐身效果的影响。首先，分析等效媒质理论、射线追踪与ISAR成像原理。然后，通过射线追踪以及ISAR成像的计算，精确且直观地捕获强散射源部位。最后，给出了两款材料的反射系数并分析加载直升机后单站雷达散射截面（Radar cross section， RCS）变化。计算结果表明，两种不同类型隐身材料覆盖直升机强散射源部位后可以达到局部角域范围内RCS缩减的目的，为隐身材料和直升机蒙皮及旋翼的融合设计提供了参考。

摘要:本文建立了一种基于Navier-Stokes方程的直升机着舰流场计算方法，可应用于着舰区域旋翼/机身/尾桨气动力的计算。该方法采用隐式耦合的求解方式，以双时间方法进行推进来模拟直升机着舰过程中着舰域的流场特性。为提高计算效率，旋翼和尾桨采用动量源模型来计算其在流场中的作用。在使用该计算方法的同时，本文采取多项式拟合的方式修正直升机非线性飞行动力学模型的计算结果，以此实现复杂流场中的直升机配平计算。应用所建立的方法，文中以UH-60A直升机和SFS2舰船为研究对象，进行了单机的耦合CFD方法的全机配平分析，验证了配平方法的可行性。然后引入了直升机安全着舰判据，利用耦合CFD的配平方法和安全着舰判据，计算了该机/舰组合的理论着舰风限图。

摘要:为研究非线性因素对滑橇式直升机地面共振的影响，针对滑橇式起落架弹性结构及机体阻尼器连接方式的特点，建立了简洁有效的直升机地面共振当量平面模型。该模型不仅计入了桨叶减摆器以及机体阻尼器的非线性，还考虑了机体阻尼器非比例阻尼对机体固有特性的影响。通过激振法激出机体模态稳态响应，并采用模态阻尼识别法对瞬态响应进行模态阻尼识别。分析可知，机体阻尼器提供的非比例非线性阻尼使得机体模态阻尼在时域上呈现较复杂的变化，系统稳定时，激出的阻尼器稳态响应速度幅值越大，其变化就越滞后。

摘要:为精确预估流固耦合效应对旋翼桨叶振动响应及噪声计算的影响，本文建立了计算流体力学（Computational fluid dynamics，CFD）模型和高精度结构有限元模型，基于弱流固耦合方法完成了旋翼单向及双向流固耦合计算，并采用基于Kirchhoff方法对FW-H方程进行求解，分析了旋翼近场旋转噪声。首先，基于地面模态分析试验对桨叶结构有限元模型进行高精度建模，同时完成旋翼旋转状态的CFD计算，并采用两种网格映射方式和四点插值法进行流场与结构的数据传递，完成了旋翼单向稳态及单向瞬态流固耦合分析。然后采用双向弱流固耦合方法计算结构动响应及非定常流场，分析比较单、双向流固耦合计算方法下桨叶振动响应的差异。最后，基于单、双向流固耦合计算得到桨叶表面的时变气动压强，计算旋翼旋转噪声，分析比较单、双向流固耦合计算方法的旋转噪声大小及分布特征。结果表明，文中基于高精度桨叶模型及双向流固耦合方法计算出的桨叶动响应及噪声分布符合悬停旋转噪声规律，可为未来桨叶结构设计、强度校核及噪声预估提供参考。

摘要:为进一步提升高雷诺数、大迎角（Angle of attack， AoA）和高马赫数下的翼型可压缩流场预测精度和效率，本文提出了一种基于坐标转换方法和UNet神经网络的机器学习推理方法。首先，提出了用于数据前处理的坐标转换方法，将计算流体力学中的物理量和网格信息转换成神经网络空间信息，使流场信息的分布更符合神经网络的输入要求。其次，建立了新型深度UNet神经网络，使模型学习到翼型流场精细复杂的局部流动特征。本文将两种方法结合，建立了翼型可压缩流场机器学习推理方法，得到快速高精度的推理模型。最后，对不同种类翼型的流场与气动力进行预测分析，并与传统机器学习方法预测的结果进行比较。结果表明，本文提出的机器学习推理方法能够较好地预测翼型的可压缩流场，并且能够更好地捕捉高雷诺数下的复杂流动行为以及预测大迎角、高马赫数条件下的流动分离和激波现象。

摘要:火星大气密度极低、热容小，致使火星的大气压和大气密度伴随着温度大幅度变化，具有较强的不确定性。针对单一大气密度进行旋翼确定性气动设计，可能导致旋翼在非设计点功耗大幅增加，影响火星无人机的正常使用。为了避免上述问题，本文从火星大气环境研究入手，建立火星大气密度概率分布模型。针对应用潜力更大的火星六旋翼无人机，采用黏性涡粒子方法建立火星大气环境下高置信度的旋翼精细化气动模型，并通过快速非支配排序遗传算法Ⅱ开展旋翼气动外形的稳健设计优化。设计得到的旋翼气动外形方案在面对火星大气密度变化时能保持较好的气动性能，且具备更强的稳健性，有利于火星六旋翼无人机在不同大气环境下执行更远距离、更长时间的火星探测任务。

摘要:基于高阶间断伽辽金方法对可压缩两相流问题进行了数值求解。计算区域采用非结构网格划分，对于欧拉方程以及Level Set方程分别使用牛顿法以及龙格库塔方法进行迭代求解，并通过统一算法进行数据交换，实现统一框架下Level Set方程在可压缩流场中的求解。最后，通过经典二维算例对本文所提算法展开验证。通过Zalesak圆盘等算例验证了算法的高分辨率、质量守恒性及其在处理大变形问题上的优势，然后对左行激波通过氦气气泡的数值模拟，验证了本文算法对流场两相流界面复杂形状的高精度捕捉能力。

摘要:当飞机飞行过程中遇到结冰工况时，为保证飞机的飞行安全以及气动性能，常使用热防护方法作为飞机防除冰的重要手段。本文通过使用共轭耦合方法建立了机翼内部多层导热与水膜流动的耦合计算模型，并针对电加热防除冰过程进行了一系列数值模拟计算。研究选取了可进行非稳态计算的Myers水膜模型，电加热组件导热模型则采用有限体积法隐式离散进行计算，水膜模型与导热模型通过交换边界值的共轭传热方法实现松耦合。研究发现在电加热防除冰过程中，由于积冰融化和水膜流动会产生溢流水再冻结现象。对电加热系统开启后期的积冰外形进行了流场计算与气动分析，发现机翼上下翼面溢流水冻结部位会对流场产生扰动。通过Q准则判断积冰后侧产生了涡结构，对比未发生结冰的干净翼型，机翼前缘位置溢流水冻结导致压力系数曲线发生较大震荡，因此溢流水再冻结问题影响了机翼的气动性能，未能使电加热防除冰系统达到理想的防护效果。

摘要:针对采用深度学习方法提取结冰显微图像中的气泡需要大量标注数据，但人工标注气泡任务较为困难的问题，提出了一种基于风格迁移网络CycleGAN和图像分割网络Attention U-Net的域适应提取方法。该方法通过程序模拟气泡形态生成的图像为源域，结冰显微图像为目标域，通过CycleGAN将源域图像转为目标域风格，采用风格转换后的源域数据集训练Attention U-Net网络。通过对比实验对无标注结冰图像和少量标注图像两种情况进行验证。实验结果表明，在无标注图像的情况下，可实现无监督的结冰显微图像的气泡提取；在只有少量标注图像的情况下，该方法可实现更精确的气泡提取。

摘要:气动除冰技术具有能耗低、可靠性高的优点，广泛应用于小型商用飞机以及通用航空飞机。研究不同参数对气动除冰效果的影响，是飞机气动除冰系统设计和优化的基础。本文通过对气囊膨胀高度的研究，发现充气时间3 s、充气气压0.2 MPa是实现气囊最佳膨胀高度的条件。在此基础上，先后在地面冷环境以及结冰风洞中建立气动除冰系统试验平台，开展了不同参数对气动除冰效果的试验研究。试验结果表明，充气时间、充气气压、气囊宽度及结冰温度对除冰率均有一定程度的影响。并且，要想实现最好的气动除冰效果，靠近前缘驻点的气囊需达到一定宽度。此外，相较于霜冰，明冰的除冰效果更佳。

摘要:冰脊会造成机翼气动性能的降低，是危害飞行安全的重要因素。利用结构化网格和中心有限体积法求解N-S方程获得空气流场，运用拉格朗日法获得水滴撞击特性，基于Messinger结冰热力学模型针对NACA 0012翼型的结冰进行了数值模拟，获得的冰型与实验结果吻合良好，验证了计算方法的准确性与可行性。在此基础上，在NACA 0012翼型上设置防冰区并考虑防冰热载荷的作用，对大水滴条件下冰脊的形成过程进行了数值模拟，得出了环境温度、液态水含量和防冰热载荷对冰脊形成的影响规律。此外，通过在冰脊形成位置布置纳秒脉冲阻挡介质放电（Nanosecond dielectric barrier discharge，NSDBD）等离子体激励器，探究了在大水滴条件下NSDBD对冰脊的防护效果。研究结果表明：在大水滴情况下，环境温度的增加使得冰脊的范围增加而高度降低；液态水含量的增加使得冰脊的范围增大并且高度增加；防冰热载荷的增加可以增加防冰区内水分的蒸发，进而减少冰脊的生成；大水滴情况下可能由于水滴直接撞击至下翼面防冰区外进而导致冰脊的形成；NSDBD对空气进行加热，增加溢流水的蒸发，使得低液态水含量下形成的冰脊消失，使得高液态水含量下冰脊的形成位置推后。

摘要:数值模拟手段预测翼面处水滴撞击特性通常较为耗时，为快速准确计算结冰条件下的翼面处水滴收集量，提出了基于本征正交分解和代理模型的水滴收集量快速预测方法。首先对FAR 25部附录C中连续最大结冰条件进行优化拉丁超立方采样，通过数值模拟手段获得各采样点在翼面处水滴收集量分布，从而构造样本空间。在此基础上，利用本征正交分解（Proper orthogonal decompostion，POD）方法找到表达和重构水滴收集量的本征模态以及相应的拟合系数。最后，利用Kriging模型建立样本空间中各采样点与拟合系数间的代理模型，实现翼面处水滴收集量分布的快速预测。经多组工况验证表明：该方法可较为准确地预测翼面处水滴收集量分布，其计算成本较数值模拟方法大幅降低，能够为无人机防除冰设计提供有益参考。

摘要:针对无人机复合材料蒙皮表面结冰问题，设计了一种超疏水-电加热膜-复合材料一体化结构，结合超疏水制备技术与嵌入式电加热膜一体化成形工艺制备多层复合结构。其中，环氧树脂基的超疏水涂层具有优异的疏水性能，水滴延迟结冰时间增加18倍，提高防冰效果；加热膜与复合材料的一体化结构，增强热传导方向，提高电热转化效率，从而提升除冰效果。通过自主搭建试验台，对超疏水-电加热膜-复合材料一体化构型进行防除冰实验。实验结果表明，超疏水-电加热膜-复合材料一体化方法在达到防除冰效果的同时，除冰节能35%左右，具有高效防除冰和降低能耗的可行性。

摘要:为避免传统接触式测量方法导致检测设备与纱线直接接触带来的摩擦损耗，提出了纱线张力非接触式测量方法，设计了基于机器视觉的纱线张力非接触测量系统。使用双目相机检测纱线末端的消耗速度，调控纱线另一端的主动式携纱器的收放速度，使纱线平稳运行，维持纱线张力稳定。研究表明，所设计基于机器视觉的纱线张力非接触式测量系统较常规接触式张力控制方法，控制纱线张力变化幅度降低到25%左右，具有较高的精度和可靠性，能实现三维编织纱线张力的主动控制，具有较强的应用潜力。

摘要:基于梯度板结构的渐近均匀化方法，简化梯度板微单胞的单胞方程及等效刚度列式，并推导其有限元求解列式，实现梯度加筋板微结构等效刚度的高效数值求解。相比仅能处理矩形单胞的经典数值均匀化方法，该方法可以处理一般平行四边形微结构，具有更好的普适性。数值算例通过比对梯度加筋板及其对应的等效均质板挠度，最大挠度数值相对误差均在5%以内，验证了所提数值方法的正确性及可行性。

摘要:为了实现煤油/富氧空气旋转爆震燃烧室稳定工作并探索来流总温对流场及爆震燃烧特性的影响，设计了一种液态煤油/富氧空气旋转爆震燃烧室结构，采用欧拉-拉格朗日算法开展了旋转爆震燃烧室的冷热态数值模拟。结果表明，随着来流总温的提升，在温度及停留时间的共同作用下，燃油雾化掺混效果并非是来流总温越高越好，而是在1 150 K下最优，燃油蒸发率达99.2%，掺混均匀度为50.3%。来流总温超过650 K的条件下均可以实现稳定的旋转爆震工作模式。来流总温的变化对于爆震波的传播模态有着显著的影响，来流总温越大，越有利于液态煤油/富氧空气旋转爆震燃烧室内多波模态的形成。随着爆震波波头数目的增加，单个波头的压力、波速及爆震波高度随之下降，而整体爆震波的稳定性得到了明显的提升。

摘要:低导电性的航空燃油在流经管路阀门等结构时会带有一定量的静电荷，这些静电荷最终会汇入燃油油箱。对于载油量较大的不规则飞机油箱，静电规律的数值计算与试验测量均不便展开。本文采用数值仿真软件COMSOL Multiphysics对油箱在充油过程中静电电位分布、静电放电电位和静电打火能进行仿真计算，并且对油位高度以及初始电荷密度对油箱静电放电及打火可能性的影响进行研究。通过计算充油过程中产生静电放电所需的最小击穿电压和产生静电带有的能量，对油箱内电位是否会引起静电击穿和引燃油箱内混合气体进行分析，为静电引起的油箱爆炸的风险评估提供了一种新思路。

摘要:当人为和自然灾害突然发生时，在极端情况下快速部署搜救机器人是拯救生命的关键。为了完成救援任务，搜救机器人需要在连续动态未知环境中，自主进行路径规划以到达救援目标位置。本文提出了一种搜救机器人传感器配置方案，应用基于Q-table和神经网络的Q-learning算法，实现搜救机器人的自主控制，解决了在未知环境中如何避开静态和动态障碍物的路径规划问题。如何平衡训练过程的探索与利用是强化学习的挑战之一，本文在贪婪搜索和Boltzmann搜索的基础上，提出了对搜索策略进行动态选择的混合优化方法。并用MATLAB进行了仿真，结果表明所提出的方法是可行有效的。采用该传感器配置的搜救机器人能够有效地响应环境变化，到达目标位置的同时成功避开静态、动态障碍物。