随着大型客机电传飞控的引入,系统非线性问题逐渐突显;对于阵风载荷减缓系统而言,非线性因素往往会严重影响阵风减缓效果;采用有限元和偶极子网格方法建立气动弹性模型,并分析其实际工程中主要的系统非线性因素,包括饱和、速率限制与延迟;其次,根据机载设备探测的阵风信息,以翼尖加速度、翼根剪力和弯矩作为阵风减缓指标,设计了阵风预测以及自适应前馈控制方案,从而弥补传统反馈控制中的不足性;最后,针对3种系统要求指标,分别与传统反馈控制进行减缓效率的对比分析;研究结果表明,系统的非线性因素对阵风减缓效果具有重大影响,且利用前方阵风探测信息设计的自适应前馈控制方案具备更好的阵风减缓效果。

研究了3种聚对苯撑苯并双噁唑(PBO)纤维经不同高温处理不同时间后力学性能的变化。纤维表面颜色与结构的变化,以及强度保持率、伸长保持率、质量损失率等重要指标能反映出不同品种的PBO纤维力学性能的差异。结果表明:温度是影响PBO纤维力学性能的主要因素;热处理温度越高、时间越长,纤维颜色、表面结构、力学性能变化越明显;经高温处理的PBO-HM纤维的力学性能较稳定,可以优先考虑作为密封感压膜片的耐高温增强材料。

制备了3种密封膜片,并对其进行性能研究。结果发现:高温处理后,密封膜片Ⅰ和密封膜片Ⅱ中的密封胶在基布的纤维之间均有分布;密封膜片Ⅰ和密封膜片Ⅱ在250~350℃热处理后,其密封胶的形态保持良好;3种密封胶都能在一定程度上改善基布的韧性,所制密封膜片的断裂伸长率大于玄武岩基布的;经250~350℃高温处理后,3种密封膜片的断裂强力保持率均在65%以上。对密封膜片进行同步热分析发现:热分解起始阶段密封膜片的温差排序为密封膜片Ⅱ<密封膜片Ⅲ<密封膜片Ⅰ;热分解进行阶段膜片所产生的质量损失率排序为密封膜片Ⅱ<密封膜片Ⅰ<密封膜片Ⅲ;分解末尾阶段膜片的质量保持率排序为密封膜片Ⅱ>密封膜片Ⅰ>密封膜片Ⅲ。

机电作动器已经用于民航客机飞控舵面的控制,机电作动系统中传感器输出的正确性对系统正常工作影响较大,因此对传感器进行快速有效的故障检测非常必要。分析机电作动系统的传感器故障模式,针对当前故障检测在处理液态与非液态故障时所需信息多、检测时间长等问题,设计二级GA-BP神经网络对传感器故障模式进行诊断,对比分析了不同训练方式的神经网络方法,确定使用莱温伯格-马夸特学习方法的神经网络的故障诊断分类结果更加准确,并通过遗传算法对神经网络进行了优化。最后通过机电作动系统仿真实验平台验证该方法的有效性。创新之处在于采用了二级网络架构,快速检测液态故障与非液态故障,有效减少了网络故障检测的所需信息量和故障检测时间。