基于循环神经网络的大迎角非定常气动力建模

飞行器大迎角动态机动飞行时,非线性流场与运动高度耦合,现在发展的非定常气动力建模技术在通用性、泛化特性等方面仍需要进一步的改进和优化。本文以CFD技术为基础,建立了基于门控循环单元网络的增强泛化能力的非定常气动力神经网络智能模型。通过引入循环神经网络中的门控循环单元网络,丰富了神经网络模型对序列数据的学习能力,提高了其内插和外插的泛化能力。仿真结果表明了该智能模型的有效性和适用性。

民用运输类飞机失速改出伞设计

失速改出伞作为保障民用运输类飞机失速试飞安全的关键装置,合理可行的设计方案至关重要。文章首先依据民航标准及国军标相关条款,提炼出失速改出伞总体设计要求,并依据多型民用运输类飞机失速改出伞设计经验,分析了失速改出伞研制流程,同时详细介绍了伞阻力面积、连接绳长度及使用速度等关键指标设计方法以及失速改出伞系统试验验证项目及要求,能够为同类型飞机失速改出伞设计提供技术支撑。

典型三角翼的大迎角动态流场分析

飞行器大迎角动态机动飞行时,流场会产生流动分离和涡破碎,气动力表现出很强的非线性和非定常特征,需要对大迎角特性作出进一步研究。该文以CFD技术为基础,通过对典型三角翼模型大迎角俯仰振荡过程中气动力和流场的深入分析,展现模型大迎角动态流场发生流动分离和涡破碎的全过程,揭示大迎角下非线性气动力变化的物理机理。

低平尾运输类飞机平尾失速特性及试飞技术研究

针对国内低平尾运输类飞机多次发生平尾失速事故的问题,根据某型上单翼、低平尾运输机气动力模型,深入研究了襟翼构型、飞机速度、推杆机动、结冰等对飞机平尾失速的影响,总结了此类飞机平尾失速试飞目的及方法,并从试验方案设计及测试改装两方面出发,提出了降低试验风险的措施,能够为平尾失速试飞的顺利开展提供强有力的技术支持。