第27届中国飞行器测控学术会议论文集TheResearchonServoDCMotorFaultDiagnosisw
深空再入飞行器烧蚀粗糙表面高超声速转捩预测
第９卷㊀第１期２０２４年１月气体物理ＰＨＹＳＩＣＳＯＦＧＡＳＥＳＶｏｌ.９㊀Ｎｏ.１Ｊａｎ.２０２４㊀㊀ＤＯＩ:１０.１９５２７/ｊ.ｃｎｋｉ.２０９６￣１６４２.１０７３深空再入飞行器烧蚀粗糙表面高超声速转捩预测李㊀齐１ꎬ㊀赵㊀瑞２ꎬ㊀陈㊀智３ꎬ㊀郭㊀斌１ꎬ㊀王㊀强１(１.北京空间飞行器总体设计部ꎬ北京１０００９４ꎻ２.北京理工大学ꎬ北京１０００８１ꎻ３.中国航天空气动力技术研究院ꎬ北京１０００７４)ＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＨｙｐｅｒｓｏｎｉｃＢｏｕｎｄａｒｙＬａｙｅｒＴｒａｎｓｉｔｉｏｎｏｎＡｂｌａｔｉｖｅＲｏｕｇｈＳｕｒｆａｃｅｓｏｆＤｅｅｐＳｐａｃｅＲｅｅｎｔｒｙＣａｐｓｕｌｅｓＬＩＱｉ１ꎬ㊀ＺＨＡＯＲｕｉ２ꎬ㊀ＣＨＥＮＺｈｉ３ꎬ㊀ＧＵＯＢｉｎ１ꎬ㊀ＷＡＮＧＱｉａｎｇ１(１.ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｐａｃｅｃｒａｆｔＳｙｓｔｅｍＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＢｅｉｊｉｎｇ１０００９４ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＢｅｉｊｉｎｇ１０００８１ꎬＣｈｉｎａꎻ３.ＣｈｉｎａＡｃａｄｅｍｙｏｆＡｅｒｏｓｐａｃｅＡｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｓꎬＢｅｉｊｉｎｇ１０００７４ꎬＣｈｉｎａ)摘㊀要:深空再入飞行器为提高气动减速效率ꎬ一般采用大钝度迎风外形以及烧蚀降热型防热结构ꎮ而扁平的前体外形与气动加热烧蚀导致表面粗糙度急剧增加等因素ꎬ极易造成飞行器迎风面流动失稳ꎬ流动出现转捩甚至演化为湍流ꎬ使表面热流分布发生巨大变化ꎬ给飞行器安全带来极大挑战ꎮ国内以往对大钝头再入器微观形貌变化下高超声速边界层失稳机制和转捩模拟的研究开展很少ꎮ以大钝头防热罩与沙粒式分布粗糙元为研究对象ꎬ分别利用基于高超声速与粗糙元修正的γ￣Ｒｅθ转捩模式和ｋ￣ω￣γ转捩模式ꎬ分析了高超声速来流条件下分布粗糙元等效粗糙高度㊁来流Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数㊁攻角以及化学非平衡基本流对大钝头迎风表面的间歇因子分布和边界层转捩位置以及热流分布的影响ꎬ研究了深空再入飞行器烧蚀粗糙表面的高超声速边界层转捩发展规律与气动热影响规律ꎮ关键词:深空再入飞行器ꎻ大钝头防热罩ꎻ分布式粗糙元ꎻ转捩模式ꎻ化学非平衡㊀㊀㊀收稿日期:２０２３￣０７￣１８ꎻ修回日期:２０２３￣０９￣０８基金项目:国家自然科学基金(１１９０２０２５)第一作者简介:李齐(１９８５ )㊀女ꎬ研究员ꎬ主要研究方向为深空探测进/再入航天器气动设计与分析ꎮＥ￣ｍａｉｌ:ｑｉ￣ｇｅ￣ｇｅ＠中图分类号:Ｖ２１１.３㊀㊀文献标志码:ＡＡｂｓｔｒａｃｔ:Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｄｅｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙꎬｄｅｅｐｓｐａｃｅｒｅｅｎｔｒｙｃａｐｓｕｌｅｓｇｅｎｅｒａｌｌｙａｄｏｐｔｌａｒｇｅｂｌｕｎｔｗｉｎｄｗａｒｄｓｈａｐｅａｎｄａｂｌａｔｉｖｅｈｅａｔｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ.Ｈｏｗｅｖｅｒꎬｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈａｓｔｈｅｆｌａｔｆｏｒｅｂｏｄｙｓｈａｐｅａｎｄｔｈｅｓｈａｒｐｉｎｃｒｅａｓｅｉｎｓｕｒｆａｃｅｒｏｕｇｈｎｅｓｓｃａｕｓｅｄｂｙａｅｒｏｔｈｅｒｍｏｄｙｎａｍｉｃｈｅａｔｉｎｇａｎｄａｂｌａｔｉｏｎｅａｓｉｌｙｌｅａｄｔｏｔｈｅｉｎｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｗｉｎｄｗａｒｄｆｌｏｗ￣ｆｉｅｌｄｏｆｔｈｅｃａｐｓｕｌｅꎬｒｅｓｕｌｔｉｎｇｉｎｔｈｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｏｒｅｖｅｎｅｖｏｌｕｔｉｏｎｉｎｔｏｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅꎬｗｈｉｃｈｇｒｅａｔｌｙｃｈａｎｇｅｓｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｕｒｆａｃｅｈｅａｔｆｌｕｘａｎｄｂｒｉｎｇｓｇｒｅａｔｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｔｏｔｈｅｓａｆｅｔｙｏｆｔｈｅｃａｐｓｕｌｅ.Ｆｏｒｍｅｒｌｙｔｈｅｓｔｕｄｉｅｓｏｎｔｈｅｉｎｓｔａｂｉｌｉｔｙｍｅｃｈａ￣ｎｉｓｍａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｏｆｈｙｐｅｒｓｏｎｉｃｂｏｕｎｄａｒｙｌａｙｅｒｕｎｄｅｒｔｈｅｃｈａｎｇｅｏｆｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙｏｆｌａｒｇｅｂｌｕｎｔｈｅａｔｓｈｉｅｌｄａｒｅｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｕｎｅｘｐｌｏｒｅｄ.Ｕｓｉｎｇｔｈｅγ￣Ｒｅθｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｍｏｄｅｌａｎｄｋ￣ω￣γｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｈｙｐｅｒｓｏｎｉｃａｎｄｒｏｕｇｈｅｌｅｍｅｎｔｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎꎬｔｈｅｉｎｔｅｒｍｉｔｔｅｎｔｆａｃｔｏｒｓｏｆｒｏｕｇｈｅｌｅｍｅｎｔｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｒｏｕｇｈｎｅｓｓｈｅｉｇｈｔꎬｉｎｃｏｍｉｎｇＲｅｙｎｏｌｄｓｎｕｍｂｅｒꎬａｎｇｌｅｏｆａｔｔａｃｋａｎｄｃｈｅｍｉｃａｌｎｏｎ￣ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍｂａｓｉｃｆｌｏｗｏｎｔｈｅｗｉｎｄｗａｒｄｓｕｒｆａｃｅｏｆｔｈｅｌａｒｇｅｂｌｕｎｔｈｅａｔｓｈｉｅｌｄｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ.Ｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｌａｗｏｆｈｙｐｅｒｓｏｎｉｃｂｏｕｎｄａｒｙｌａｙｅｒｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｎｄａｅｒｏｔｈｅｒｍｏｄｙｎａｍｉｃｅｆｆｅｃｔｏｎａｂｌａｔｉｖｅｒｏｕｇｈｓｕｒ￣ｆａｃｅｓｏｆｄｅｅｐｓｐａｃｅｒｅｅｎｔｒｙｃａｐｓｕｌｅｓｗｅｒｅｓｔｕｄｉｅｄ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｄｅｅｐｓｐａｃｅｒｅｅｎｔｒｙｃａｐｓｕｌｅꎻｌａｒｇｅｂｌｕｎｔｈｅａｔｓｈｉｅｌｄꎻｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｒｏｕｇｈｅｌｅｍｅｎｔꎻｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｍｏｄｅꎻｃｈｅｍｉｃａｌｎｏｎ￣ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ第１期李齐ꎬ等:深空再入飞行器烧蚀粗糙表面高超声速转捩预测引㊀言人类自开启航天事业以来ꎬ探索地外天体的目标从未停止ꎬ并且越来越深远ꎮ２０世纪５０~６０年代ꎬ美国与苏联分别提出了各自的月球探测计划ꎬ并先后实现了月球采样返回和载人登月返回[１]ꎮ２０世纪９０年代ꎬ美国和日本等国家又先后启动了彗尘[２]㊁太阳风[３]㊁小行星[４]等探测取样返回计划ꎬ并于２００４ ２０１０年期间先后实现了样品取样返回ꎮ２０１４年１１月ꎬ我国首次实施月地高速再入返回获得圆满成功ꎬ掌握了第二宇宙速度再入返回技术[５]ꎬ并以此为基础于２０２０年１２月成功实现了月球取样返回目标[６]ꎮ２０１７年１２月ꎬ时任美国总统特朗普签署白宫１号太空政策指令ꎬ重启登月计划ꎬ目标在２０２５年前后重返月球ꎬ实现新世纪载人月球探测[７]ꎮ２０２２年１月２８日由中华人民共和国国务院新闻办公室发布的«２０２１中国的航天»白皮书中提出ꎬ未来五年要 发射小行星探测器㊁完成近地小行星采样和主带彗星探测 ꎬ并 深化载人登月方案论证ꎬ组织开展关键技术攻关 [８]ꎮ由此可见ꎬ月球与深空地外天体探测(含载人探测)是未来世界各国空间探测与科学研究的热点项目ꎮ而开展月球与深空地外天体探测ꎬ必然少不了样品或载人返回再入飞行器ꎮ由于深空再入飞行器再入速度大ꎬ为提高气动减速效率ꎬ一般采用大钝度球冠或球锥迎风外形[９]ꎮ而大钝头迎风外形与超高速来流相互作用ꎬ加之高温真实气体效应ꎬ导致钝头表面热流高㊁加热量大ꎮ为有效降低气动加热对主体结构㊁舱体设备和航天员安全性带来的影响ꎬ防热结构须采用碳基烧蚀型材料ꎮ而碳基防热材料密度低㊁易烧蚀ꎬ在高焓高热流长时间气动加热下会造成防热结构表面粗糙度急剧增加ꎬ形成分布式粗糙元表面ꎮ扁平的迎风前体与粗糙元结构结合ꎬ极易造成深空再入飞行器迎风面在高超声速下出现流动失稳ꎬ导致流动转捩甚至演化为湍流ꎬ使表面热流分布发生巨大变化ꎬ给飞行器安全带来极大挑战ꎮ其中的典型案例包括:Ｇｅｎｅｓｉｓ返回舱防热罩对接孔凹坑后缘流动转捩造成的局部过热问题[１０]ꎬ以及ＮＡＳＡ对Ａｒｔｅｍｉｓ１号飞行试验返回后的猎户座飞船开展技术分析时发现了 大底隔热板烧蚀量大于地面设计预估值 的问题[１１]ꎮ为适应深空探测复杂系统与运载能力之间的匹配[１２]ꎬ再入飞行器质量约束是系统设计必须满足的关键条件ꎬ因此防热结构设计必须做到节约而高效ꎮ由此可见ꎬ深空再入飞行器高超声速边界层失稳机制分析和转捩位置的准确预测是影响深空再入返回飞行安全性的关键难题ꎮ高超声速边界层转捩研究一般主要面向尖前缘的高超声速飞行器外形ꎬ国内外学者曾在失稳特征㊁转捩机理㊁感受性特征以及转捩预测方法等方面取得了一些研究成果[１３]ꎮ对于再入飞行器大钝头前体造成的流动转捩及其热影响问题ꎬ早期在Ａｐｏｌｌｏ[１４]㊁Ｇａｌｉｌｅｏ和ＰｉｏｎｅｅｒＶｅｎｕｓ等[１５]进/再入器上都发现过转捩现象ꎬ但由于条件限制等问题ꎬ未见深入的分析研究ꎮＥｄｑｕｉｓｔ等[１６]首次针对火星探测器ＭＳＬ(Ｍａｒｓｓｍａｒｔｌａｎｄｅｒ)的大钝头前体外形利用地面试验确定的动量Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数半经验工程方法来预测流动转捩的发生位置ꎬ但后来与飞行试验结果对比发现有相当大的出入[１７]ꎮ此外ꎬＨｏｒｖａｔｈ等[１８]分别利用细长锥外形㊁ＭＳＬ和Ｇｅｎｅｓｉｓ号外形[１９]ꎬ通过开展高超声速风洞试验和ＰＳＥ方法的稳定性分析ꎬ研究了对应外形下不同形式的表面粗糙度结构对钝头再入器迎风锥表面转捩模式的作用ꎬ并综合了磷光测热结果和数值模拟结果ꎬ确定了转捩发展造成的气动热分布变化ꎬ提出了基于工程拟合的粗糙度转捩预测模型ꎮ综上所述ꎬ目前大部分对于高超声速边界层转捩的计算研究都是单独针对宏观外形或粗糙表面微观外形而开展的ꎬ且大部分是基于地面试验数据进行转捩准则的建立与修正ꎮ对于大钝头宏观外形与分布式粗糙表面微观外形结合下的高超声速转捩问题ꎬ转捩机制与基于转捩模式的数值预测研究较为少见ꎮ本文拟用适用于深空再入返回的大钝头迎风大底外形与沙粒式分布粗糙烧蚀表面为研究对象ꎬ分别基于高超声速与粗糙元修正的γ￣Ｒｅθ转捩模式和ｋ￣ω￣γ转捩模式ꎬ开展高超声速边界层转捩位置预测㊁机制分析和参数影响规律研究ꎮ１㊀数值方法１.１㊀控制方程与数值格式考虑量热完全气体ꎬ对三维非定常可压缩Ｎａｖｉｅｒ￣Ｓｔｏｋｅｓ(Ｎ￣Ｓ)方程进行Ｆａｖｒｅ平均ꎬ得到可压缩湍流的Ｒｅｙｎｏｌｄｓ平均Ｎ￣Ｓ方程∂ρ－∂ｔ＋∂(ρ－ｕ~ｊ)∂ｘｊ＝０３１气体物理２０２４年㊀第９卷∂(ρ－ｕ~ｉ)∂ｔ＋∂(ρ－ｕ~ｉｕ~ｊ)∂ｘｊ＝－∂ｐ－∂ｘｉ＋∂∂ｘｊ(τ~ｉｊ－ρｕᵡｉｕᵡｊ)∂∂ｔ(ρ－Ｅ~)＋∂∂ｘｊ((ρ－Ｅ~＋ｐ－)ｕ~ｊ)＝∂∂ｘｊ[ｕ~ｉ(τ~ｉｊ－ρｕᵡｉｕᵡｊ)－ｑ－ｊ－ρｕᵡｊｈᵡ]式中ꎬｕｉꎬｐꎬＥꎬｈ分别为速度分量㊁压力㊁总能㊁焓ꎮ且τ~ｉｊ＝２μｌＳ~ｉｊ－１３∂ｕ~ｋ∂ｘｋδｉｊæèçöø÷ｑ－ｊ＝－κｌ∂Ｔ－∂ｘｊ其中ꎬＴꎬμｌꎬκｌ分别为温度㊁分子黏性系数㊁分子热交换系数ꎮ考虑高温真实气体效应的流动控制方程为积分形式的多组分化学非平衡Ｎ￣Ｓ方程[２０]ꎬ忽略辐射以及彻体力的影响ꎬ方程形式如下∂ρｓ∂ｔ＋∂ρｓｕｊ∂ｘｊ＝∂∂ｘｊＤｓ∂ρｓ∂ｘｊæèçöø÷＋ωｉ∂ρｕｉ∂ｔ＋∂ρｕｉｕｊ∂ｘｊ＝－∂ｐ∂ｘｉ＋∂σｉｊ∂ｘｊ∂ρｅ∂ｔ＋∂∂ｘｊ(ρｅ＋ｐ)ｕｊ＝∂∂ｘｉ(ｑｊ＋σｉｊｕｉ)其中ꎬρｓ＝(ρ１ꎬρ２ꎬ ꎬρｎｓ)Ｔꎬｎｓ为气体组元的个数ꎬ气体总密度ρ＝ðｎｓｉ＝１ρｉꎻｕｉꎬｕｊ为速度分量ꎻｐ为压强ꎬｅ为单位质量的总能量ꎮ其中ｑｊ＝κ∂Ｔ∂ｘｊ＋ðｓρＤｓｈｓ∂Ｃｉ∂ｘｊ本文针对高温真实气体效应ꎬ采用了基于５组分的Ｄｕｎｎ￣Ｋａｎｇ模型[２１]ꎬ考虑了完全催化壁模型[２２]ꎬ采用了ＡＵＳＭ＋ｕｐ格式[２３]进行数值解算ꎮ１.２㊀湍流模型采用基于涡黏性假设的两方程剪切应力输运(ｓｈｅａｒ￣ｓｔｒｅｓｓ￣ｔｒａｎｓｐｏｒｔꎬＳＳＴ)湍流模型ꎬ在边界层的黏性底层和对数律层采用ｋ￣ω模型ꎬ在边界层的亏损律层采用ｋ￣ω模型和ｋ￣ε模型的混合ꎬ在自由剪切层中采用ｋ￣ε模型[２４]ꎮ控制方程为∂∂ｔ(ρｋ)＋∂∂ｘｉ(ρｋｕｉ)＝∂∂ｘｊ(μｌ＋σｋμｔ)∂ｋ∂ｘｊéëêêùûúú＋Ｐｋ－Ｄｋ∂∂ｔ(ρω)＋∂∂ｘｉ(ρωｕｉ)＝∂∂ｘｊ(μｌ＋σωμｔ)∂ω∂ｘｊéëêêùûúú＋γνｔＰｋ－Ｄω＋２(１－Ｆ１)σω２ρω∂ｋ∂ｘｊ∂ω∂ｘｊ其中Ｐｋ＝ｍｉｎτｔｉｊ∂ｕｉ∂ｘｊꎬ２０β∗ρωｋæèçöø÷ꎬＤｋ＝β∗ρωｋꎬＤω＝βρω２湍流运动黏性系数μｔ和动力黏性系数νｔ为μｔ＝ρａ１ｋｍａｘ(ａ１ωꎬΩＦ２)ꎬνｔ＝μｔρ模型常数由两部分混合求得φ＝Ｆ１φ１＋(１－Ｆ１)φ２混合函数Ｆ１及其他函数定义如下Ｆ１＝ｔａｎｈ(ａｒｇ４１)ꎬＦ２＝ｔａｎｈ(ａｒｇ２２)ａｒｇ１＝ｍｉｎｍａｘｋβ∗ωｄꎬ５００νｄ２ωæèçöø÷ꎬ４ρσω２ｋＣＤｋωｄ２éëêêùûúúꎬν＝μρＣＤｋω＝ｍａｘ２σω２ρω∂ｋ∂ｘｊ∂ω∂ｘｊꎬ１０－２０æèçöø÷ａｒｇ２＝ｍａｘ２ｋβ∗ωｄꎬ５００νｄ２ωæèçöø÷１.３㊀转捩模式１.３.１㊀γ￣Ｒｅθ转捩模式γ￣Ｒｅθ转捩模式通过联立求解间歇因子与转捩动量厚度Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数的输运方程ꎬ根据局部涡量Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数和临界动量厚度Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数的比值判断转捩[２５]ꎮγ￣Ｒｅθ关联模型的间歇因子γ与动量厚度Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数Ｒｅθ的方程分别为∂(ργ)∂ｔ＋∂(ρｕｊγ)∂ｘｊ＝∂∂ｘｊμ＋μｔσｆæèçöø÷∂γ∂ｘｊéëêêùûúú＋Ｐγ－Ｄγ∂(ρＲｅ~θｔ)∂ｔ＋∂(ρｕｊＲｅ~θｔ)∂ｘｊ＝∂∂ｘｊσθｔ(μ＋μｔ)∂Ｒｅ~θｔ∂ｘｊéëêêùûúú＋Ｐθｔ式中ꎬＰγ和Ｄγ分别为间歇因子输运方程的生成项与耗散项ꎬρ为密度ꎬｕｊ为速度分量ꎬｘｊ为坐标轴方向ꎬμ和μｔ分别为层流㊁湍流黏性系数ꎬＲｅ~θｔ为当地转捩开始时的动量厚度Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数ꎬＰθｔ为方程的源项ꎮ其中Ｐγ＝Ｆｌｅｎｇｔｈｃａ１ρＳ(γＦｏｎｓｅｔ)０.５(１－ｃｅ１γ)Ｄγ＝ｃａ２ρΩγＦｔｕｒｂ(ｃｅ２γ－１)式中ꎬｃａ１ꎬｃａ２ꎬｃｅ１ꎬｃｅ２均为模型常数ꎬＳ为剪应力张量的模ꎬΩ为涡量ꎮＦｌｅｎｇｔｈ用于控制转捩区长度ꎬ由实验数据拟合得到ꎻＦｏｎｓｅｔ为Ｒｅ~θｔ的函数ꎬ用于控制边界层转捩起始位置ꎮ为适应高超声速转捩流动Ｆｌｅｎｇｔｈ＝２０ꎬｃｅ２＝２０４１第１期李齐ꎬ等:深空再入飞行器烧蚀粗糙表面高超声速转捩预测为考虑表面粗糙度对边界层转捩的影响ꎬ对转捩模型中的经验关系式进行修正[２６]ꎮ引入等效沙粒高度ｋｓ和当地边界层位移厚度对转捩动量厚度Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数进行修正ꎬ建立粗糙表面条件下转捩动量厚度Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数Ｒｅθｔ＿ｒｏｕｇｈꎬ表达式如下Ｒｅθｔ＿ｒｏｕｇｈ＝Ｒｅθｔꎬｋｓ/δ∗ɤ０.０１１Ｒｅθｔ＋０.００６１ ｆΛｋｓδ∗－０.０１æèçöø÷ｆＴｕéëêêùûúú－１ꎬｋｓ/δ∗>０.０１ìîíïïïï其中ｆＴｕ＝ｍａｘ[０.９ꎬ１.６１－１.１５ ｅ－Ｔｕ]ｆΛ用于描述粗糙度的形状㊁排列规律等几何构型ꎬ本文取１ꎮ此外ꎬ为考虑表面粗糙度对流动转捩后湍流边界层的影响ꎬ对ＳＳＴ湍流模型中比耗散率ω进行表面粗糙度修正[２７]ꎬ具体形式如下ωｒｏｕｇｈ＝ｕ２τ ＳＲυ其中ꎬＳＲ定义如下ＳＲ＝５０/ｋ＋ｓꎬ㊀ｋ＋ｓɤ２５１００/ｋ＋ｓꎬ㊀ｋ＋ｓ>２５{ｋ＋ｓ为无量纲后的表明等效沙粒粗糙度高度ｋ＋ｓ＝ｕτｋｓ/υ１.３.２㊀ｋ￣ω￣γ转捩模式ｋ￣ω￣γ转捩模式以ＳＳＴ湍流模型为基础ꎬ由关于湍动能ｋ㊁比耗散率ω以及间歇因子γ的３个输运方程构成ꎬ可以在有效黏性系数中考虑非湍流脉动影响ꎬ并借鉴Ｌａｎｇｔｒｙ等[２５]和Ｌａｎｇｅｌ等[２６]构造的转捩模型基于当地变量的优点ꎬ构造了间歇因子γ输运方程耦合层㊁湍流计算ꎮ其总体框架为∂(ρｋ)∂ｔ＋∂(ρｕｊｋ)∂ｘｊ＝∂∂ｘｊ(μ＋μｅｆｆ)∂ｋ∂ｘｊéëêêùûúú＋Ｐｋ－Ｄｋ∂(ρω)∂ｔ＋∂(ρｕｊω)∂ｘｊ＝∂∂ｘｊ(μ＋σωμｅｆｆ)∂ω∂ｘｊéëêêùûúú＋Ｐω－Ｄω＋Ｃｄω∂(ργ)∂ｔ＋∂(ρｕｊγ)∂ｘｊ＝∂∂ｘｊ(μ＋μｅｆｆ)∂γ∂ｘｊéëêêùûúú＋Ｐγ－Ｄγ式中ꎬＰγ和Ｄγ分别为γ输运方程的生成项和耗散项ꎬ基于量纲分析构造ꎬ具体表达式为Ｐγ＝Ｃ４ρＦｏｎｓｅｔ㊀－ｌｎ(１－γ)１＋Ｃ５ｋ２Ｅｕéëêêùûúúｄν｜ÑＥｕ｜Ｄγ＝γＰγ式中ꎬＦｏｎｓｅｔ为转捩起始位置函数ꎬｄ为物面距离ꎬＥｕ为当地流体相对壁面的平均流动动能ꎬν为分子运动黏性系数ꎮ有Ｆｏｎｓｅｔ＝１－ｅｘｐ－Ｃ６ζｅｆｆ㊀ｋ｜Ñｋ｜ν｜ÑＥｕ｜æèçöø÷Ｅｕ＝０.５(Ｕ－Ｕｗ)２ｉ其中ꎬζｅｆｆ为有效长度尺度防热结构烧蚀导致的表面粗糙ꎬ可简化为等效沙粒分布式粗糙度ꎬ在ｋ￣ω￣γ转捩模式中引入粗糙度放大因子Ａｒ输运方程来描述壁面粗糙度对边界层转捩的影响机理和作用效果[２８]ꎬ具体构造如下∂(ρＡｒ)∂ｔ＋∂(ρｕｊＡｒ)∂ｘｊ＝∂∂ｘｊ(μ＋μｅｆｆσＡｒ)∂Ａｒ∂ｘｊ{}Ａｒ的壁面边界条件以Ｓｉｇｍｏｉｄ函数给定Ａｒ｜ｗａｌｌ＝１００１＋ｅ－０.１６ｋ＋＋６－１００１＋ｅ６下式中ꎬｋ＋是无量纲的等效沙粒粗糙度高度ꎬ由壁面摩擦速度ｕτ和等效粗糙度高度ｋｓ共同决定ｋ＋＝ρｗｕτｋｓμｗ＝τｗρｗｋｓνｗ１.４㊀方法验证为验证本文转捩模式能否正确预测壁面粗糙度对边界层转捩的影响ꎬ采用美国ＮＡＳＡ兰利实验室[２９]在２０ｉｎ(１ｉｎ＝２５.４ｍｍ)ꎬＭａ＝６风洞中采用的带有分布式沙粒粗糙度的半球头模型进行验证ꎬ如图１所示ꎬ半球模型的直径为１５２.４ｍｍꎮ(ａ)Ｏｂｌｉｑｕｅｖｉｅｗ㊀㊀㊀(ｂ)Ｓｉｄｅｖｉｅｗ㊀(ｃ)Ｆｒｏｎｔｖｉｅｗ㊀㊀㊀(ｂ)Ｃｌｏｓｅ￣ｕｐｖｉｅｗ图１㊀ＮＡＳＡ半球头模型Ｆｉｇ.１㊀ＮＡＳＡｈｅｍｉｓｐｈｅｒｅｍｏｄｅｌｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｓ５１气体物理２０２４年㊀第９卷来流条件为:Ｍａｃｈ数６.０４ꎬ攻角０ʎꎬ壁面温度３００Ｋꎬ单位Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数２.１８ˑ１０７/ｍꎮ选取８０￣ｍｅｓｈ粗糙元结构来考察粗糙诱导转捩模式的预测精度ꎬ该粗糙元均方根粗糙高度ＲＲＭＳ＝０.０３ｍｍꎮ采用文献中９０％粗糙度包络曲线ꎬ并根据Ｄａｓｓｌｅｒ等[３０]的经验公式ꎬ有ｋｓ＝４.３３ＲＲＭＳꎬ可得等效粗糙高度ｋｓ为０.１３ｍｍꎮ图２给出了分别采用两种转捩模式考虑与不考虑粗糙度放大因子计算得到的传热系数ｈ/ｈｒｅｆ㊀分布与地面测试结果的对比ꎮ其中ꎬ后缀为ｏｒｉｇ表示不考虑粗糙放大因子的转捩模式计算结果ꎬ后缀为ｒｏｕｇｈ表示考虑粗糙放大因子的转捩模式计算结果ꎬｅｘｐ为地面测试结果ꎮ由图可知ꎬ在给定来流条件下ꎬ不考虑粗糙元诱导时半球头表面流动不发生转捩ꎬ热流由头部向肩部逐渐减小ꎮ而考虑粗糙元诱导后ꎬ两种转捩模式计算结果均显示ｓ/Ｒ＝０.２~０.３位置边界层流动由层流转捩为湍流ꎬ热流显著增大ꎮ由于ｈ/ｈｒｅｆ㊀是判别流动转捩的重要宏观物理量ꎬ由图中对比可见ꎬ本文采用的两种粗糙元诱导转捩模式数值结果与实验测得的转捩起始位置和转捩后最高热流吻合良好ꎮ其中ꎬｋ￣ω￣γ模式对应转捩位置与实验值吻合度更高ꎬ而γ￣Ｒｅθ模式对应转捩后热流与实验值更为接近ꎬ这与γ￣Ｒｅθ模式的转捩区模型参数由地面实验修正而来有关ꎮ图２㊀不同转捩模式下半球头８０￣ｍｅｓｈ粗糙模型热流密度计算值与实验值对比Ｆｉｇ.２㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｃａｌｃｕｌａｔｅｄｈｅａｔｆｌｕｘｂｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｍｏｄｅｓａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｈｅａｔｆｌｕｘｏｆ８０￣ｍｅｓｈｒｏｕｇｈｍｏｄｅｌ２㊀几何模型与计算状态如图３所示ꎬ本次研究选取的几何模型为球锥大钝头迎风大底外形ꎬ球头半径３７０ｍｍꎬ迎风半锥角６３ʎꎮ采用分区多块对接结构网格ꎬ不考虑侧滑角影响ꎬ计算网格为半模ꎬ总网格量１ˑ１０６ꎬ沿法向进行网格加密ꎬ首层网格高度为０.０３ｍｍꎬ以保证ｙ＋ɤ１ꎮ(ａ)Ｓｙｍｍｅｔｒｙｐｌａｎｅ㊀㊀㊀㊀(ｂ)Ｏｂｊｅｃｔｐｌａｎｅ㊀㊀㊀㊀㊀图３㊀几何模型与网格结构示意Ｆｉｇ.３㊀Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃｍｏｄｅｌａｎｄｇｒｉｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅ本文计算状态如表１所示ꎬ取典型深空再入飞行器高超声速状态ꎬ高度/Ｍａｃｈ数组合关系分别为５２ｋｍ/Ｍａ２５ꎬ４９.３ｋｍ/Ｍａ２０ꎬ４５ｋｍ/Ｍａ１３ꎬ４２ｋｍ/Ｍａ１０ꎬ根据气动加热状态分别设定壁面温度为３４００ꎬ３０００ꎬ２５００ꎬ２１００Ｋꎬ考虑了１.５ꎬ３ｍｍ两种等效粗糙度高度ꎮ此外ꎬ由于返回舱采用自旋弹道式再入飞行ꎬ从宏观时间来看表面相同轴向位置的气动加热相等ꎬ另外考虑大钝头迎风面热流均匀化与三维烧蚀传热的拉平效应等ꎬ本文设置整个迎风大底表面采用相同的等效粗糙高度ꎮ表１㊀再入飞行器来流条件与壁面条件Ｔａｂｌｅ２㊀ＩｎｆｌｏｗａｎｄｗａｌｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｆｏｒｔｈｅｒｅｅｎｔｒｙｃａｐｓｕｌｅＮｏ.Ｈ/ｋｍＭａＲｅ/Ｄˑ１０－５/ｍ－１Ｔｗ/Ｋα/(ʎ)ｋｓ/ｍｍ１５２.０２５４.０３４０００/１０３２４９.３２０５.０３００００/１０３３４５.０１３５.８２５０００/１０１.５/３４４２.０１０６.０２１０００/１０１.５/３３㊀计算结果分析３.１㊀粗糙高度对转捩模拟影响分析采用ｋ￣ω￣γ转捩模式对１.５ꎬ３ｍｍ等效粗糙高度的几何模型迎风大底表面间歇因子γ进行模拟分析ꎬ图４和图５分别显示了０ʎ攻角下状态２和状态３对应等效粗糙高度ｋｓ＝１.５ꎬ３ｍｍ大底表面间歇因子γ的分布ꎮｋ￣ω￣γ模式计算将间歇因子γ开始显著增长的位置定义为转捩起始位置ꎬ将γ在(０.１~１)的范围定义为转捩区ꎬγ>１为湍流区ꎮ由两图对比可见ꎬ同样的来流状态下ꎬ随着等效粗糙６１第１期李齐ꎬ等:深空再入飞行器烧蚀粗糙表面高超声速转捩预测高度的增加ꎬ壁面间歇因子增长起始点逐渐由肩部向中心推进ꎮ当等效粗糙高度ｋｓ＝１.５ｍｍ时ꎬ两个状态的大底表面流动均为层流ꎻ当粗糙高度增长为３ｍｍ时ꎬ两状态的大底表面在球锥面交界处开始发生转捩ꎬ锥面大面积流动已发展为湍流ꎮ粗糙元高度通过增加当地边界层厚度而提高了当地Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数ꎬ从而促使大底表面转捩提前发生ꎮ图４㊀壁面间歇因子分布云图(ｋｓ＝１.５ｍｍꎬα＝０ʎ)Ｆｉｇ.４㊀γｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｎｔｈｅｗａｌｌ(ｋｓ＝１.５ｍｍꎬα＝０ʎ)图５㊀壁面间歇因子分布云图(ｋｓ＝３ｍｍꎬα＝０ʎ)Ｆｉｇ.５㊀γｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｎｔｈｅｗａｌｌ(ｋｓ＝３ｍｍꎬα＝０ʎ)３.２㊀来流Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数对转捩模拟影响分析采用ｋ￣ω￣γ转捩模式对不同来流Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数条件下３ｍｍ等效粗糙高度的几何模型迎风大底表面间歇因子γ进行模拟分析ꎬ图６显示了０ʎ攻角状态的间歇因子γ分布云图ꎮ整体来看ꎬ在粗糙高度３ｍｍ表面形貌下ꎬ当前计算的所有状态下大底表面均存在转捩与湍流区ꎮ随着飞行高度的减小ꎬ来流单位Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数逐渐增大ꎬ转捩起始位置由肩部逐渐向头部中心即上游移动ꎻ转捩区宽度随着来流Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数的增加而逐渐收缩ꎬ而湍流区则逐渐增大ꎮ与粗糙高度影响不同的是ꎬ来流Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数不是通过增加当地边界层厚度而是通过直接提高当地Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数水平诱导转捩提前ꎮ与粗糙高度相比ꎬ来流Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数对转捩起始位置与转捩区的影响线性度更强ꎮ(ａ)Ｒｅ/Ｄ＝４.０ˑ１０５/ｍ㊀㊀㊀㊀(ｂ)Ｒｅ/Ｄ＝５.０ˑ１０５/ｍ(ｃ)Ｒｅ/Ｄ＝５.８ˑ１０５/ｍ㊀㊀㊀㊀(ｄ)Ｒｅ/Ｄ＝６.０ˑ１０５/ｍ图６㊀不同来流Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数下壁面间歇因子分布云图(ｋｓ＝３ｍｍꎬα＝０ʎ)Ｆｉｇ.６㊀γｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｎｔｈｅｗａｌｌａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉｎｆｌｏｗＲｅｙｎｏｌｄｓｎｕｍｂｅｒｓ(ｋｓ＝３ｍｍꎬα＝０ʎ)３.３㊀攻角对转捩影响分析图７为状态４㊁１０ʎ攻角㊁等效粗糙高度ｋｓ＝３ｍｍ条件下返回舱壁面间歇因子分布云图ꎮ与图６(ｄ)对比可知ꎬ由于攻角的存在ꎬ转捩起始位置提前ꎬ驻点向迎风面移动ꎬ转捩区不再关于ｙ＝０对称ꎬ而是大部分位于迎风面ꎮ图８为状态４㊁１０ʎ攻角㊁等效粗糙高度ｋｓ＝３ｍｍ条件下层流与转捩模式计算所得大底子午线壁面热流分布曲线的对比ꎮ与图７相对应ꎬ由于攻角的存在ꎬ子午线壁面热流分布曲线结果没有关于ｙ＝０对称ꎬ转捩模式背风面热流值大于迎风面ꎬ转捩后背风肩部热流甚至与迎风肩部相当ꎬ可达当地层流热流的２倍以上ꎮ由上述结果分析可知ꎬ由于攻角的存在ꎬ大底背风面转捩位置提前ꎬ湍流区扩大ꎬ热流增长效应显著增加ꎮ在一般认识下ꎬ当有攻角存在时ꎬ大底迎风面密度应大于背风面密度(图９(ａ))ꎬ因而迎风面动量厚度Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数应大于背风面ꎮ但据上述计算结果可知ꎬ大底背风面反而转捩提前ꎮ从大底迎背风面动量厚度对比(图９(ｂ))可知ꎬ虽然大底迎风面的边界层外缘密度是背风面的２~３倍ꎬ但背风面的动量厚度为迎风面的３倍以上ꎬ且动量厚度增加导致背风面边界层外缘速度也远大于迎风面ꎬ由７１气体物理２０２４年㊀第９卷此导致背风面的动量厚度Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数是迎风面的１.５倍以上(图９(ｃ))ꎮ由此可见ꎬ有攻角情况下ꎬ大底背风面动量厚度大大增加ꎬ从而导致背风面动量厚度Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数增大ꎬ因此转捩位置提前ꎬ湍流区扩大ꎮ图７㊀壁面间歇因子分布云图(４２ｋｍ/Ｍａ１０ꎬα＝１０ʎꎬｋｓ＝３ｍｍ)Ｆｉｇ.７㊀γｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｎｔｈｅｗａｌｌ(４２ｋｍ/Ｍａ１０ꎬα＝１０ʎꎬｋｓ＝３ｍｍ)图８㊀大底子午线壁面热流分布曲线(４２ｋｍ/Ｍａ１０ꎬα＝１０ʎꎬｋｓ＝３ｍｍ)Ｆｉｇ.８㊀Ｗａｌｌｈｅａｔｆｌｏｗｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｌｏｎｇｔｈｅｍｅｒｉｄｉａｎｏｆｈｅａｔｓｈｉｅｌｄ(４２ｋｍ/Ｍａ１０ꎬα＝１０ʎꎬｋｓ＝３ｍｍ)(ａ)Ｄｅｎｓｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ(ｂ)Ｍｏｍｅｎｔｕｍｔｈｉｃｋｎｅｓｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ(ｃ)ＭｏｍｅｎｔｕｍｔｈｉｃｋｎｅｓｓＲｅｙｎｏｌｄｓｎｕｍｂｅｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ图９㊀有攻角下大底表面特征参数分布(４２ｋｍ/Ｍａ１０ꎬα＝１０ʎ)Ｆｉｇ.９㊀Ｆｅａｔｕｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｈｅａｔｓｈｉｅｌｄｗｉｔｈａｔｔａｃｋａｎｇｌｅ(４２ｋｍ/Ｍａ１０ꎬα＝１０ʎ)３.４ 化学非平衡对转捩模拟影响分析采用γ￣Ｒｅθ转捩模式ꎬ分别基于完全气体和化学非平衡两种气体模型的基本流ꎬ对不同高度状态下３ｍｍ等效粗糙高度的几何模型迎风大底表面的热流密度分布进行模拟计算ꎬ图１０给出了状态１和状态２不同气体模型对应的层流/转捩模式下粗糙大底表面热流密度分布曲线的对比ꎮ由图可见ꎬ在所计算状态下ꎬ完全气体基本流计算所得热流在球锥交界位置即开始高于层流热流ꎬ且随着高度的降低和来流Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数的增加ꎬ完全气体模型在转捩与湍流区的热流可达１.４倍以上的当地层流热流ꎻ而化学非平衡基本流所得热流在不同高度下与层流热流则没有明显变化ꎮ由此可见ꎬ化学非平衡基本流可有效抑制高超声速边界层转捩的发展及对热流的影响ꎮ８１第１期李齐ꎬ等:深空再入飞行器烧蚀粗糙表面高超声速转捩预测(ａ)５２ｋｍ/Ｍａ２５ｐｅｒｆｅｃｔｇａｓ(ｂ)５２ｋｍ/Ｍａ２５ｃｈｅｍｉｃａｌｎｏｎ￣ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ(ｃ)４９.３ｋｍ/Ｍａ２０ｐｅｒｆｅｃｔｇａｓ(ｄ)４９.３ｋｍ/Ｍａ２０ｃｈｅｍｉｃａｌｎｏｎ￣ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ图１０㊀不同气体模型下大底子午线壁面热流分布曲线(α＝０ʎꎬｋｓ＝３ｍｍ)Ｆｉｇ.１０㊀Ｗａｌｌｈｅａｔｆｌｏｗｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｌｏｎｇｔｈｅｍｅｒｉｄｉａｎｏｆｈｅａｔｓｈｉｅｌｄｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｇａｓｍｏｄｅｌｓ(α＝１０ʎꎬｋｓ＝３ｍｍ)４㊀结论本文以典型深空再入飞行器迎风大底外形为研究对象ꎬ以分布式粗糙元结构为表面特征ꎬ采用基于粗糙放大因子修正的γ￣Ｒｅθ与ｋ￣ω￣γ转捩模式ꎬ对深空再入高超声速典型状态开展了边界层转捩预测模拟研究ꎬ分析了粗糙高度㊁来流Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数㊁攻角以及化学非平衡基本流对深空再入飞行器高超声速边界层转捩位置与转捩热效应的影响规律ꎮ主要结论如下:１)对于本次研究的小尺寸大钝头迎风前体外形ꎬ分布式粗糙元与来流Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数的增加都会通过增大当地Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数从而诱导转捩ꎬ使转捩起始位置逐渐向上游发展ꎮ其中ꎬ粗糙元诱导转捩效应更为明显ꎬ非线性度更强ꎮ２)攻角可使得背风面动量厚度Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数大大增加ꎬ从而导致转捩位置提前ꎬ湍流区扩大ꎬ背风面热流显著增长ꎮ３)化学非平衡基本流可有效抑制高超声速边界层转捩的发展ꎮ后续ꎬ对于深空再入飞行器烧蚀粗糙表面高超声速边界层转捩预测与影响分析的研究ꎬ可围绕粗糙度对流动稳定性的影响机制分析㊁建立基于粗糙元感受的流动稳定性分析模型㊁建立多种分布式粗糙元等效粗糙因子数学模型等方面来开展ꎮ参考文献(Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ)[１]㊀叶培建ꎬ彭兢.深空探测与我国深空探测展望[Ｊ].中国工程科学ꎬ２００６ꎬ８(１０):１３￣１８.ＹｅＰＪꎬＰｅｎｇＪ.ＤｅｅｐｓｐａｃｅｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎａｎｄｉｔｓｐｒｏｓｐｅｃｔｉｎＣｈｉｎａ[Ｊ].ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅꎬ２００６ꎬ８(１０):１３￣１８(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ).[２]ＤｕｘｂｕｒｙＴＣ.ＮＡＳＡｓｔａｒｄｕｓｔｓａｍｐｌｅｒｅｔｕｒｎｍｉｓｓｉｏｎ[Ｃ].３５ｔｈＣＯＳＰＡＲＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＡｓｓｅｍｂｌｙ.Ｐａｒｉｓꎬ２００４.[３]ＬｏＭＷꎬＷｉｌｌｉａｍｓＢＧꎬＢｏｌｌｍａｎＷꎬｅｔａｌ.ＧＥｅｎｅｓｉｓｍｉｓｓｉｏｎｄｅｓｉｇｎ[Ｒ].ＡＩＡＡ１９９８￣４４６８ꎬ１９９８.[４]ＫａｗａｇｕｃｈｉＪＩ.ＴｈｅＨａｙａｂｕｓａｍｉｓｓｉｏｎ￣ｉｔｓｓｅｖｅｎｙｅａｒｓｆｌｉｇｈｔ[Ｃ].２０１１ＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＶＬＳＩＣｉｒｃｕｉｔｓ￣ＤｉｇｅｓｔｏｆＴｅｃｈｎｉｃａｌＰａｐｅｒｓ.Ｋｙｏｔｏ:ＩＥＥＥꎬ２０１１:２￣５.[５]杨孟飞ꎬ张高ꎬ张伍ꎬ等.探月三期月地高速再入返回飞行器技术设计与实现[Ｊ].中国科学:技术科学ꎬ２０１５ꎬ４５(２):１１１￣１２３.ＹａｎｇＭＦꎬＺｈａｎｇＧꎬＺｈａｎｇＷꎬｅｔａｌ.Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｄｅｓｉｇｎａｎｄｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｉｒｃｕｍｌｕｎａｒｒｅｔｕｒｎａｎｄｒｅｅｎｔｒｙｓｐａｃｅ￣ｃｒａｆｔｏｆ３ｒｄｐｈａｓｅｏｆｃｈｉｎｅｓｅｌｕｎａｒｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｐｒｏｇｒａｍ[Ｊ].ＳｃｉＳｉｎＴｅｃｈꎬ２０１５ꎬ４５(２):１１１￣１２３(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ).９１气体物理２０２４年㊀第９卷[６]李齐ꎬ魏昊功ꎬ张正峰ꎬ等.月地高速再入返回器弹道重建与气动力参数辨识[Ｊ].宇航学报ꎬ２０２１ꎬ４２(８):１０４３￣１０５０.ＬｉＱꎬＷｅｉＨＧꎬＺｈａｎｇＺＦꎬｅｔａｌ.Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃ￣ｔｉｏｎａｎｄａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｌｕｎａｒ￣ｅａｒｔｈｈｉｇｈ￣ｓｐｅｅｄｒｅｅｎｔｒｙｃａｐｓｕｌｅ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｓｔｒｏｎａｕ￣ｔｉｃｓꎬ２０２１ꎬ４２(８):１０４３￣１０５０(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ). [７]展鹏飞.重返月球一举多得 谈特朗普签署重返月球的航天政策令[Ｊ].太空探索ꎬ２０１８(２):２４￣２５.ＺｈａｎＰＦ.Ｒｅｔｕｒｎｉｎｇｔｏｔｈｅｍｏｏｎｋｉｌｌｓｍｕｌｔｉｐｌｅｂｉｒｄｓｗｉｔｈｏｎｅｓｔｏｎｅ￣ｔａｌｋａｂｏｕｔｔｒｕｍｐｓｉｇｎｉｎｇａｓｐａｃｅｐｏｌｉｃｙｏｒｄｅｒｔｏｒｅｔｕｒｎｔｏｔｈｅｍｏｏｎ[Ｊ].ＳｐａｃｅＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎꎬ２０１８(２):２４￣２５(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ).[８]中华人民共和国国务院新闻办公室.２０２１中国的航天[Ｊ].中国航天ꎬ２０２２(２):３６￣４５.ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｆｉｃｅｏｆｔｈｅｓｔａｔｅｃｏｕｎｃｉｌｏｆｔｈｅＰｅｏｐｌｅᶄｓＲｅ￣ｐｕｂｌｉｃｏｆＣｈｉｎａ.２０２１Ｃｈｉｎａᶄｓｓｐａｃｅ[Ｊ].ＡｅｒｏｓｐａｃｅＣｈｉ￣ｎａꎬ２０２２(２):３６￣４５(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ).[９]ＭｅｈｔａＲＣ.Ａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｄｒａｇｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｆｏｒｖａｒｉｏｕｓｒｅｅｎｔｒｙｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｓａｔｈｉｇｈｓｐｅｅｄ[Ｒ].ＡＩＡＡ２００６￣３１７３ꎬ２００６. [１０]ＴａｎｇＣＹꎬＷｒｉｇｈｔＭＪ.Ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｆｏｒｅｂｏｄｙａｅｒｏｈｅａｔ￣ｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｄｕｒｉｎｇｇｅｎｅｓｉｓｓａｍｐｌｅｒｅｔｕｒｎｃａｐｓｕｌｅｒｅ￣ｅｎｔｒｙ[Ｒ].ＡＩＡＡ２００７￣１２０７ꎬ２００７.[１１]ＦｏｕｓｔＪ.ＮｏｍａｊｏｒｉｓｓｕｅｓｆｏｕｎｄｗｉｔｈＡｒｔｅｍｉｓ１ｍｉｓｓｉｏｎ[ＥＢ/ＯＬ].(２０２３￣０３￣０７).Ｈｔｔｐ://ｓｐａｃｅｎｅｗｓ.ｃｏｍ/ｎｏ￣ｍａｊｏｒ￣ｉｓｓｕｅｓ￣ｆｏｕｎｄ￣ｗｉｔｈ￣ａｒｔｅｍｉｓ￣１￣ｍｉｓｓｉｏｎ/.[１２]ＯｌｙｎｉｃｋＤꎬＫｏｎｔｉｎｏｓＤꎬＡｒｎｏｌｄＪＯ.Ａｅｒｏｔｈｅｒｍａｌｅｆｆｅｃｔｓｏｆｃａｖｉｔｉｅｓａｎｄｐｒｏｔｕｂｅｒａｎｃｅｓｆｏｒｈｉｇｈ￣ｓｐｅｅｄｓａｍｐｌｅｒｅｔｕｒｎｃａｐｓｕｌｅｓ[Ｒ].ＰＲＯＪＥＣＴ:ＲＴＯＰ８６５￣１０￣０５ꎬ１９９８. [１３]杨武兵ꎬ沈清ꎬ朱德华ꎬ等.高超声速边界层转捩研究现状与趋势[Ｊ].空气动力学学报ꎬ２０１８ꎬ３６(２):１８３￣１９５.ＹａｎｇＷＢꎬＳｈｅｎＱꎬＺｈｕＤＨꎬｅｔａｌ.Ｔｅｎｄｅｎｃｙａｎｄｃｕｒ￣ｒｅｎｔｓｔａｔｕｓｏｆｈｙｐｅｒｓｏｎｉｃｂｏｕｎｄａｒｙｌａｙｅｒｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ[Ｊ].ＡｃｔａＡｅｒｏｄｙｎａｍｉｃａＳｉｎｉｃａꎬ２０１８ꎬ３６(２):１８３￣１９５(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ).[１４]ＫｒｕｓｅＲＬ.ＴｒａｎｓｉｔｉｏｎａｎｄｆｌｏｗｒｅａｔｔａｃｈｍｅｎｔｂｅｈｉｎｄａｎＡｐｏｌｌｏ￣ｌｉｋｅｂｏｄｙａｔＭａｃｈｎｕｍｂｅｒｓｔｏ９[Ｒ].ＮＡＳＡ￣ＴＮ￣Ｄ￣４６４５ꎬ１９６８.[１５]ＰａｒｋＣꎬＴａｕｂｅｒＭＥ.Ｈｅａｔｓｈｉｅｌｄｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｐｌａｎｅｔａｒｙｅｎｔｒｙ￣ａｒｅｖｉｅｗ[Ｒ].ＡＩＡＡ９９￣３４１５ꎬ１９９９.[１６]ＥｄｑｕｉｓｔＫＴꎬＬｉｅｃｈｔｙＤＳꎬＨｏｌｌｉｓＢＲꎬｅｔａｌ.Ａｅｒｏｈｅａｔｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓｆｏｒａｍａｒｓｓｍａｒｔｌａｎｄｅｒ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｐａｃｅｃｒａｆｔａｎｄＲｏｃｋｅｔｓꎬ２００６ꎬ４３(２):３３０￣３３９. [１７]ＥｄｑｕｉｓｔＫＴꎬＨｏｌｌｉｓＢＲꎬＣｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒＯ.Ｊｏｈｎｓｔｏｎ.ＭａｒｓＳｃｉｅｎｃｅＬａｂｏｒａｔｏｒｙＨｅａｔｓｈｉｅｌｄ[Ｒ].ＮＡＳＡＡｍｅｓＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒꎬＨｙｐｅｒｓｏｎｉｃＶｅｈｉｃｌｅＦｌｉｇｈｔＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＷｏｒｋｓｈｏｐꎬＪｕｎｅ２１ꎬ２０１７.[１８]ＨｏｒｖａｔｈＴＪꎬＢｅｒｒｙＳＡꎬＨｏｌｌｉｓＢＲꎬｅｔａｌ.Ｂｏｕｎｄａｒｙｌａｙｅｒｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｏｎｓｌｅｎｄｅｒｃｏｎｅｓｉｎｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌａｎｄｌｏｗｄｉｓｔｕｒｂ￣ａｎｃｅＭａｃｈ６ｗｉｎｄｔｕｎｎｅｌｓ[Ｒ].ＡＩＡＡ￣２００２￣２７４３ꎬ２００２. [１９]董维中.气体模型对高超声速再入钝体气动参数计算影响的研究[Ｊ].空气动力学学报ꎬ２００１ꎬ１９(２):１９７￣２０２.ＤｏｎｇＷＺ.Ｔｈｅｒｍａｌａｎｄｃｈｅｍｉｃａｌｍｏｄｅｌｅｆｆｅｃｔｏｎｔｈｅｃａｌ￣ｃｕｌａｔｉｏｎｏｆａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｆｏｒｈｙｐｅｒｓｏｎｉｃｒｅｅｎｔｒｙｂｌｕｎｔｂｏｄｙ[Ｊ].ＡｃｔａＡｅｒｏｄｙｎａｍｉｃａＳｉｎｉｃａꎬ２００１ꎬ１９(２):１９７￣２０２(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ).[２０]ＨｏｌｌｉｓＢＲ.Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｒｏｕｇｈｎｅｓｓｅｆｆｅｃｔｓｏｎｂｌｕｎｔ￣ｂｏｄｙｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｎｄｔｕｒｂｕｌｅｎｔｈｅａｔｉｎｇ[Ｒ].ＡＩＡＡ２０１４￣０２３８ꎬ２０１４.[２１]ＤｕｎｎＭＧꎬＫａｎｇＳ.Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｔｕｄｉｅｓｏｆｒｅｅｎｔｒｙｐｌａｓｍａｓ[Ｒ].ＮＡＳＡ￣ＣＲ￣２２３２ꎬ１９７３. [２２]苗文博ꎬ程晓丽ꎬ艾邦成.来流条件对热流组分扩散项影响效应分析[Ｊ].空气动力学学报ꎬ２０１１ꎬ２９(４):４７６￣４８０.ＭｉａｏＷＢꎬＣｈｅｎｇＸＬꎬＡｉＢＣ.Ｆｌｏｗｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｓｏｎｍａｓｓｄｉｆｆｕｓｉｏｎｐａｒｔｏｆｈｅａｔ￣ｆｌｕｘｉｎｔｈｅｒｍａｌ￣ｃｈｅｍｉｃａｌｆｌｏｗｓ[Ｊ].ＡｃｔａＡｅｒｏｄｙｎａｍｉｃａＳｉｎｉｃａꎬ２０１１ꎬ２９(４):４７６￣４８０(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ).[２３]ＬｉｏｕＭＳ.ＡｆｕｒｔｈｅｒｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅＡＵＳＭ＋ｓｃｈｅｍｅｔｏｗａｒｄｓｒｏｂｕｓｔａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｓｏｌｕｔｉｏｎｓｆｏｒａｌｌｓｐｅｅｄｓ[Ｒ].ＡＩＡＡ２００３￣４１１６ꎬ２００３.[２４]阎超.计算流体力学方法及应用[Ｍ].北京:北京航空航天大学出版社ꎬ２００６.ＹａｎＣ.Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｆｌｕｉｄｍｅｃｈａｎｉｃｓｍｅｔｈｏｄｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ[Ｍ].Ｂｅｉｊｉｎｇ:ＢｅｉｈａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓꎬ２００６(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ).[２５]ＬａｎｇｔｒｙＲＢꎬＭｅｎｔｅｒＦＲ.Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ￣ｂａｓｅｄｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｍｏｄ￣ｅｌｉｎｇｆｏｒｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｐａｒａｌｌｅｌｉｚｅｄｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｆｌｕｉｄｄｙ￣ｎａｍｉｃｓｃｏｄｅｓ[Ｊ].ＡＩＡＡＪｏｕｒｎａｌꎬ２００９ꎬ４７(１２):２８９４￣２９０６. [２６]ＬａｎｇｅｌＣＭꎬＣｈｏｗＲꎬＶａｎＤａｍＣＰꎬｅｔａｌ.Ａｃｏｍｐｕｔａ￣ｔｉｏｎａｌａｐｐｒｏａｃｈｔｏｓｉｍｕｌａｔｉｎｇｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｒｅａｌｉｓｔｉｃｓｕｒｆａｃｅｒｏｕｇｈｎｅｓｓｏｎｂｏｕｎｄａｒｙｌａｙｅｒｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ[Ｒ].ＡＩＡＡ２０１４￣０２３４ꎬ２０１４.[２７]ＷｉｌｃｏｘＤＣ.ＴｕｒｂｕｌｅｎｃｅｍｏｄｅｌｉｎｇｆｏｒＣＦＤ[Ｍ].３ｒｄｅｄ.ＤＣＷＩｎｄｕｓｔｒｉｅｓꎬ２００６.[２８]ＹａｎｇＭＣꎬＸｉａｏＺＸ.Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｒｏｕｇｈｎｅｓｓｉｎｄｕｃｅｄｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｏｎｗｉｎｄ￣ｔｕｒｂｉｎｅａｉｒｆｏｉｌｓｓｉｍｕｌａｔｅｄｂｙｆｏｕｒ￣ｅｑｕａ￣ｔｉｏｎｋ￣ω￣γ￣Ａｒｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｍｏｄｅｌ[Ｊ].ＲｅｎｅｗａｂｌｅＥｎｅｒｇｙꎬ２０１９ꎬ１３５:１１６６￣１１７７.[２９]ＢｏｓｅＤꎬＷｈｉｔｅＴꎬＭａｈｚａｒｉＭꎬｅｔａｌ.Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆａｅｒｏｔｈｅｒｍａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｈｅａｔｓｈｉｅｌｄｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｍａｒｓｓｃｉｅｎｃｅｌａｂｏｒａｔｏｒｙ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｐａｃｅｃｒａｆｔａｎｄＲｏｃｋｅｔｓꎬ２０１４ꎬ５１(４):１１７４￣１１８４.[３０]ＤａｓｓｌｅｒＰꎬＫｏžｕｌｏｖｉｃ'ＤꎬＦｉａｌａＡ.Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇｏｆｒｏｕｇｈｎｅｓｓ￣ｉｎｄｕｃｅｄｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｕｓｉｎｇｌｏｃａｌｖａｒｉａｂｌｅｓ[Ｃ].ＶＥｕｒｏｐｅａｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＦｌｕｉｄＤｙｎａｍｉｃｓ.Ｌｉｓｂｏｎ:ＥＣＣＯＭＡＳＣＦＤꎬ２０１０.０２。
基于CFD
第８卷㊀第６期２０２３年１１月气体物理ＰＨＹＳＩＣＳＯＦＧＡＳＥＳＶｏｌ.８㊀Ｎｏ.６Ｎｏｖ.２０２３㊀㊀ＤＯＩ:１０.１９５２７/ｊ.ｃｎｋｉ.２０９６￣１６４２.１０８８基于ＣＦＤ/ＣＳＤ耦合的火箭跨声速气动阻尼特性分析李泳德ꎬ㊀郭㊀力ꎬ㊀季㊀辰(中国航天空气动力技术研究院ꎬ北京１０００７４)ＣｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｏｆＴｒａｎｓｏｎｉｃＡｅｒｏｄｙｎａｍｉｃＤａｍｐｉｎｇｏｆＲｏｃｋｅｔｓＢａｓｅｄｏｎＣＦＤ/ＣＳＤＣｏｕｐｌｉｎｇＬＩＹｏｎｇ￣ｄｅꎬ㊀ＧＵＯＬｉꎬ㊀ＪＩＣｈｅｎ(ＣｈｉｎａＡｃａｄｅｍｙｏｆＡｅｒｏｓｐａｃｅＡｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｓꎬＢｅｉｊｉｎｇ１０００７４ꎬＣｈｉｎａ)摘㊀要:随着新型大推力火箭的发展ꎬ弯曲模态频率的不断降低ꎬ以及流动分离和跨声速飞行时产生的激波震荡等因素ꎬ其在跨声速飞行过程中更容易出现非定常振动发散ꎮ文章以某带助推的运载火箭模型为研究对象ꎬ通过数值计算获取火箭强迫振动时的气动阻尼ꎬ并对影响火箭气动阻尼的因素进行了分析ꎮ包括结构节点位置㊁振动振幅大小㊁脉动压力等ꎮ研究表明:助推主要起到增大气动阻尼的作用ꎻ前节点主要影响收缩段的气动阻尼ꎻ振动振幅大小和脉动压力对气动阻尼的影响可忽略不计ꎮ关键词:气动阻尼ꎻ数值计算ꎻ跨声速ꎻ气动弹性ꎻ运载火箭㊀㊀㊀收稿日期:２０２３￣０９￣２５ꎻ修回日期:２０２３￣１０￣２３第一作者简介:李泳德(１９９５￣)㊀男ꎬ工学硕士ꎬ助理工程师ꎬ主要研究方向为气动弹性分析ꎮＥ￣ｍａｉｌ:５６２０６４１６９＠ｑｑ.ｃｏｍ通信作者简介:季辰(１９８２￣)㊀男ꎬ工学博士ꎬ研究员ꎬ主要研究方向为气动弹性力学ꎮＥ￣ｍａｉｌ:ｊｉｃｈｅｎ１６７＠ｈｏｔｍａｉｌ.ｃｏｍ中图分类号:Ｖ４７５.１㊀㊀文献标志码:ＡＡｂｓｔｒａｃｔ:Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｎｅｗｈｉｇｈ￣ｔｈｒｕｓｔｒｏｃｋｅｔｓꎬｔｈｅｄｅｃｒｅａｓｉｎｇｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆｔｈｅｂｅｎｄｉｎｇｍｏｄｅｓｏｆｔｈｅｒｏｃｋｅｔꎬａｓｗｅｌｌａｓｔｈｅｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈａｓｆｌｏｗｓｅｐａｒａｔｉｏｎａｎｄｓｈｏｃｋｏｓｃｉｌｌａｔｉｏｎｓｇｅｎｅｒａｔｅｄｄｕｒｉｎｇｔｒａｎｓｏｎｉｃｆｌｉｇｈｔｍａｋｅｉｔｍｏｒｅｐｒｏｎｅｔｏｎｏｎ￣ｃｏｎｓｔａｎｔｖｉｂｒａｔｉｏｎ.Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒꎬａｌａｕｎｃｈｖｅｈｉｃｌｅｍｏｄｅｌｗｉｔｈｂｏｏｓｔｗａｓｔａｋｅｎａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｂｊｅｃｔꎬａｎｄｔｈｅａｅｒｏｄｙ￣ｎａｍｉｃｄａｍｐｉｎｇｏｆｔｈｅｒｏｃｋｅｔｄｕｒｉｎｇｆｏｒｃｅｄｖｉｂｒａｔｉｏｎｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄｔｈｒｏｕｇｈｎｕｍｅｒｉｃａｌｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ.Ｔｈｅｆａｃｔｏｒｓａｆｆｅｃｔｉｎｇｔｈｅａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｄａｍｐｉｎｇｏｆｔｈｅｒｏｃｋｅｔｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄꎬｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｎｏｄｅｓꎬｔｈｅｍａｇｎｉｔｕｄｅｏｆｖｉｂｒａｔｉｏｎａｍ￣ｐｌｉｔｕｄｅꎬｐｕｌｓａｔｉｎｇｐｒｅｓｓｕｒｅａｎｄｓｏｏｎ.Ｔｈｅｓｔｕｄｙｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｂｏｏｓｔｍａｉｎｌｙｐｌａｙｓｔｈｅｒｏｌｅｏｆｉｎｃｒｅａｓｉｎｇａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｄａｍｐ￣ｉｎｇａｎｄｔｈｅｆｒｏｎｔｎｏｄｅｍａｉｎｌｙａｆｆｅｃｔｓｔｈｅａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｄａｍｐｉｎｇｏｆｔｈｅｃｏｎｔｒａｃｔｉｏｎｓｅｃｔｉｏｎ.Ｔｈｅｖｉｂｒａｔｉｏｎａｍｐｌｉｔｕｄｅｓｉｚｅａｎｄｔｈｅｐｕｌｓａｔｉｎｇｐｒｅｓｓｕｒｅｈａｖｅａｎｅｇｌｉｇｉｂｌｅｅｆｆｅｃｔｏｎｔｈｅａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｄａｍｐｉｎｇ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｄａｍｐｉｎｇꎻｎｕｍｅｒｉｃａｌｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎꎻｔｒａｎｓｏｎｉｃꎻａｅｒｏｅｌａｓｔｉｃｉｔｙꎻｌａｕｎｃｈｖｅｈｉｃｌｅ引㊀言通常情况下人们认为气动力对火箭的振动起到阻尼作用ꎬ即气动阻尼为正值ꎮ然而随着大推力火箭发展ꎬ火箭的长细比逐渐加大ꎬ导致弯曲刚度越来越小ꎬ同时为了满足有效载荷的外形要求ꎬ火箭头部整流罩尺寸不断加大ꎬ后续箱体的直径却保持不变ꎬ形成了典型的锤头体外形ꎮ国内外大量的火箭研制经验表明[１￣９]ꎬ对于此类锤头体外形火箭的气动设计ꎬ必须要进行动态气动载荷与动态气弹稳定性分析ꎬ否则设计的疏忽可能会导致火箭结构出现毁灭性的破坏进而导致发射失败ꎮ目前常用的衡量气弹稳定性的方法是通过风洞试验来获取气动阻尼系数ꎮ早在１９６３年ꎬ美国国家航空航天局Ａｍｅｓ研究中心(ＮＡＳＡＡｍｅｓＲｅ￣ｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒ)采用半刚性模型开展试验研究[１０]ꎬ获取火箭头部的气动阻尼来评估其稳定性ꎬ但这只能用来模拟火箭弯曲振型前节点之前部分的结构动力学特性ꎮ直到兰利研究中心(ＮＡＳＡＬａｎｇｌｅｙＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒ)开发了全弹性模型气动阻尼试验气体物理２０２３年㊀第８卷技术ꎬ其可以模拟整体的结构动力学特性以及气动外形ꎬ并应用于多款运载火箭研制[１１￣１５]ꎮ国内ꎬ中国航天空气动力技术研究院对气动阻尼问题开展过较多的研究[１６￣２０]ꎬ从模型设计方法㊁模型制作工艺㊁试验机构设计和数据处理等诸多方面ꎬ逐步改进实现了从半刚性模型到全弹性模型的过渡ꎬ并在多个型号上得到验证ꎮ然而通过风洞试验研究气动弹性问题ꎬ技术难度大ꎬ试验成本高ꎬ同时几乎不可能开展全尺寸试验ꎮ因此通过数值计算的方法开展相关研究是另一种重要的手段ꎮ刘子强等[２１]实现了通过数值计算确定气动阻尼系数的技术和方法ꎬ并与试验结果进行对比ꎬ证实了该方法的可靠性ꎮ冉景洪等[２２]通过模态数据结合准定常理论的方法分析了减阻杆加后体这一弹性结构的气动阻尼ꎬ结果表明减阻杆造成的分离流会对后体的气动阻尼系数产生影响ꎮ朱剑等[２３]针对新一代捆绑式运载火箭发展了非结构网格下的气动阻尼计算方法ꎬ并分析了攻角㊁Ｍａｃｈ数等参数对气动阻尼的影响ꎮ本文在之前的计算方法[２３]的基础上采用ＩＤＤＥＳ模型ꎬ考虑脉动压力的影响ꎬ通过强迫振动的方式ꎬ针对捆绑式运载火箭的某一特定模态进行数值计算仿真ꎬ研究前节点位置ꎬ振动振幅ꎬ脉动压力等参数对气动阻尼的影响规律ꎮ１㊀计算方法图１为本文所用的捆绑式运载火箭的计算模型ꎬ是典型的锤头体结构ꎮ在跨声速阶段ꎬ其头部会产生激波造成激波边界层干扰ꎬ而在锤头体外形的过渡段会出现气流分离ꎮ为探究各部分气动阻尼的变化ꎬ将整个箭体分为头部㊁过渡段㊁弹身３个部分ꎮ图１㊀表面网格及区域划分Ｆｉｇ.１㊀Ｓｕｒｆａｃｅｇｒｉｄａｎｄｒｅｇｉｏｎｄｉｖｉｓｉｏｎ１.１㊀流场仿真模型本文分别用Ｒｅｙｎｏｌｄｓ平均法(Ｒｅｙｎｏｌｄｓ￣ａｖｅｒａｇｅｄＮａｖｉｅｒ￣ＳｔｏｋｅｓꎬＲＡＮＳ)和改进的延迟分离涡模拟(ｉｍｐｒｏｖｅｄｄｅｌａｙｅｄｄｅｔａｃｈｅｄ￣ｅｄｄｙｓｉｍｕｌａｔｉｏｎꎬＩＤ￣ＤＥＳ)[２４￣２５]进行计算ꎬ在ＲＡＮＳ方程中ꎬ将变量分为平均值和波动值两部分ꎬ对于速度分量有ｕｉ＝ｕｉ＋ｕᶄｉ其中ꎬｉ＝１ꎬ２ꎬ３ꎬｕｉ和ｕᶄｉ分别代表平均量和波动量ꎬ对于压强和其他标量也采用类似的形式ꎬ将这种形式代入连续性方程和动量方程中ꎬ并写成张量形式∂ρ∂ｔ＋∂∂ｘｉ(ρｕｉ)＝０(１)∂∂ｔ(ρｕｉ)＋∂∂ｘｊ(ρｕｉｕｊ)＝∂ｐ∂ｘｉ＋∂∂ｘｊμ∂ｕｉ∂ｘｊ＋∂ｕｊ∂ｘｉ－２３δｉｊ∂ｕｋ∂ｘｋæèçöø÷éëêêùûúú＋∂∂ｘｊ(－ρｕᶄｉｕᶄｊ)(２)其中ꎬｉꎬｊꎬｋ可分别取１ꎬ２ꎬ３ꎻρ是密度ꎻｔ是时间ꎻ当ｉ＝ｊ时δｉｊ取０ꎬ否则取１ꎮ式(１)㊁(２)是ＲＡＮＳ方程ꎬ由方程可知ＲＡＮＳ方法将湍流脉动对平均流动的作用模化为Ｒｅｙｎｏｌｄｓ应力项即－ρｕᶄｉｕᶄｊꎬ之后采用湍流模型进行封闭ꎬ本文采用的湍流模型为ＳＳＴｋ￣ω模型ꎬ其输运方程为∂∂ｔ(ρｋ)＋∂∂ｘｉ(ρｋｕｉ)＝∂∂ｘｊΓｋ∂ｋ∂ｘｊæèçöø÷＋Ｇｋ－Ｙｋ∂∂ｔ(ρω)＋∂∂ｘｉ(ρωｕｉ)＝∂∂ｘｊΓω∂ω∂ｘｊæèçöø÷＋Ｇω－Ｙω其中ꎬｋ和ω分别代表湍流动能和湍流耗散率ꎬΓｋ和Γω分别代表ｋ和ω的有效扩散系数ꎬＧｋ和Ｇω分别代表ｋ和ω的生成率ꎬＹｋ和Ｙω分别代表ｋ和ω的耗散率ꎮ因此ＲＡＮＳ方法只能计算大尺度的平均流动ꎬ本文采用ＩＤＤＥＳ方法计算脉动压力对气动阻尼的影响ꎮＩＤＤＥＳ方法是由分离涡模拟(ｄｅｔａｃｈｅｄ￣ｅｄｄｙｓｉｍｕｌａｔｉｏｎꎬＤＥＳ)方法改进而来ꎬ其本质思想与ＤＥＳ方法相同ꎬ是想以网格尺度和模型中的特征尺度隐式划分ＲＡＮＳ和大涡模拟(ｌａｒｇｅ￣ｅｄｄｙｓｉｍｕｌａｔｉｏｎꎬＬＥＳ)区域ꎬ使其既能处理ＲＡＮＳ方法无法得到的脉动场ꎬ也能降低ＬＥＳ方法在模拟高Ｒｅｙｎｏｌｄｓ数流动时所需的计算资源ꎮ区别在于当边界层较厚或者分离区域较窄时ꎬＤＥＳ方法会出现如模型应力损耗(ｍｏｄｅｌｅｄｓｔｒｅｓｓｄｅｐｌｅｔｉｏｎꎬＭＳＤ)ꎬ网格诱导分离(ｇｒｉｄ￣ｉｎｄｕｃｅｄｓｅｐａｒａｔｉｏｎꎬＧＩＳ)以及对数层不匹配(ｌｏｇａｒｉｔｈｍｉｃ￣ｌａｙｅｒｍｉｓｍａｔｃｈꎬＬＬＭ)问题[２４]ꎬ而ＩＤＤＥＳ模型通过改良计算区域划分ꎬ结合延迟分离涡模拟(ｄｅｌａｙｅｄｄｅｔａｃｈｅｄ￣ｅｄｄｙｓｉｍｕｌａｔｉｏｎꎬＤＤＥＳ)和０３第６期李泳德ꎬ等:基于ＣＦＤ/ＣＳＤ耦合的火箭跨声速气动阻尼特性分析壁面模型大涡模拟(ｗａｌｌ￣ｍｏｄｅｌｅｄｌａｒｇｅ￣ｅｄｄｙｓｉｍｕｌａ￣ｔｉｏｎꎬＷＭＬＥＳ)ꎬ定义新的长度尺度解决了这些问题ꎬ具体公式详见文献[２５]ꎮ流场网格如图２㊁图３所示ꎬ边界层采用棱柱层结构ꎬ并调整第１层网格高度使得ｙ＋小于１ꎬ远场部分采用六面体结构网格ꎬ与边界层的过渡层采用非结构网格ꎮ整体网格单元数量为４.２ˑ１０６ꎮ图２㊀ｙ方向截面网格示意图Ｆｉｇ.２㊀Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｃｒｏｓｓ￣ｓｅｃｔｉｏｎａｌｇｒｉｄｉｎｔｈｅｙ￣ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ图３㊀ｘ方向截面网格示意图Ｆｉｇ.３㊀Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｃｒｏｓｓ￣ｓｅｃｔｉｏｎａｌｇｒｉｄｉｎｔｈｅｘ￣ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ物面边界条件为无滑移壁面条件ꎬ远场采用压力远场边界条件ꎬ湍流模型采用ＳＳＴｋ￣ω模型ꎬ采用密度基求解ꎬ气体黏性采用Ｓｕｔｈｅｒｌａｎｄ定律ꎬ空间离散采用２阶迎风格式ꎬ对流通量采用Ｒｏｅ格式ꎮ１.２ 结构分析模型结构与流场耦合分析过程中ꎬ结构部分可以采用模态方法描述ꎮ结构模态可以通过有限元方法与结构模态试验方法获得ꎮ本文采用有限元分析结果获得的模态ꎬ图４所示为结构的前３阶模态ꎬ本文只分析计算结果中气动阻尼最小的第２阶模态ꎮ(ａ)ｆ＝１.２００Ｈｚ(ｂ)ｆ＝２.４６０Ｈｚ(ｃ)ｆ＝２.９５７Ｈｚ图４㊀结构的前３阶模态Ｆｉｇ.４㊀Ｆｉｒｓｔｔｈｒｅｅｍｏｄｅｓｏｆｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅ由于火箭结构外形简单ꎬ一般不考虑其扭转影响ꎬ因此可以将其简化为简单的梁模型ꎬ这样就可以给出其模态振动方程ｑ㊆ｉ＋２ｂｉωｉｑ˙ｉ＋ω２ｉｑｉ＝ｆｉ(３)式中ꎬｑｉ为第ｉ阶模态的广义位移ꎬｂｉ为第ｉ阶模态的结构阻尼系数ꎬωｉ为第ｉ阶模态的固有频率ꎬ１３气体物理２０２３年㊀第８卷ｆｉ为第ｉ阶模态下质量归一化的广义气动力ꎮ若将ｆｉ按照Ｔａｙｌｏｒ展开并略去高阶项ꎬ可以将其转化为气动阻尼项与气动刚度项的形式ꎬ则式(３)可写为ｑ㊆ｉ＋２(ｂｉ＋Ｂｉ)ωｉｑ˙ｉ＋(Ｋｉ＋１)ω２ｉｑｉ＝０(４)式中ꎬＢｉ为气动阻尼系数ꎬＫｉ为气动刚度系数ꎬ研究表明[２６]ꎬ气动刚度相对于结构刚度为小量可以忽略不计ꎬ而在计算中结构阻尼往往设置为０ꎬ因此气动阻尼可以直接反映其气弹稳定性ꎮ１.３㊀气动阻尼分析原理气动阻尼的分析可以采用强迫振动或者自由振动的方式进行ꎬ这两种方法获得的时域数据不同ꎬ提取气动阻尼的方式也不同ꎮ强迫振动方法初始演化过程较短ꎬ因此计算量较小ꎬ同时能够分析某一种振动形式的气动阻尼ꎬ明确该振动形式是收敛还是发散ꎮ分析过程中能够获得不同部位与部件的气动阻尼ꎮ但是对于多模态相互作用引起的发散(例如颤振)较难预测ꎮ自由振动方法需要一定的自由演化时间才能够对时域数据进行分析ꎬ不过自由振动方法能够获得最能够吸收能量的模态及其振动频率ꎮ对于本研究所关注的问题ꎬ气动载荷对结构振动的过程中气动阻尼的影响较大ꎬ而对气动刚度与气动质量影响较小ꎬ即结构的固有振动频率受到来流的影响较小ꎬ其稳定性问题主要由气动阻尼的正㊁负引起ꎬ所以采用强迫振动方法分析ꎮ强迫振动下结构做简谐模态振动ｑｉ(ｔ)＝Ａｓｉｎ(ωｉｔ)式中ꎬＡ表示振动的振幅ꎬ将其代入计算气动力的公式中[２１]并做正交积分可得Ｂｉ＝ʏｌ０Ｂｘ(ｘ)ｄｘ＝－１ＭｉＡω２ｉＴʏｌ０ʏｔ０＋Ｔｔ０Ｇ(ｘꎬｔ)ｃｏｓ(ωｉｔ)ｄｔｄｘ(５)式中ꎬＭｉ为第ｉ阶模态的模态质量ꎬＴ为整数倍周期ꎬＧ为广义气动力ꎮ根据式(５)便可以得到局部或分区域的气动阻尼ꎮ１.４㊀耦合计算流程首先进行模态分析ꎬ以确定结构的模态频率与振型ꎬ用以设计强迫振动的频率和振幅ꎮ非定常流场计算前先进行定常流场计算ꎬ来加快非定常计算的演化速度并增强收敛性ꎬ结构节点位移通过径向基函数(ＲＢＦ)插值方法[２７]映射到气动网格节点上ꎬ来进行网格的变形ꎬ这里径向基函数选用ＷｅｎｄｌａｎｄＣ２ꎬ如下所示φ(ｘ)＝(１－ｘ)４(４ｘ＋１)最后将计算出来的广义力提取出来ꎬ截取演化完毕的整数倍周期ꎬ进行气动阻尼计算ꎮ耦合计算流程图如图５所示ꎮ图５㊀耦合计算流程图Ｆｉｇ.５㊀Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｃｏｕｐｌｅｄｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ２㊀结果分析与讨论２.１㊀流场分析结果计算的来流Ｍａｃｈ数范围为０.７~１.２ꎮ其中中截面的压力分布如图６所示ꎮ可以看出在头部出现了膨胀波以及跨声速激波ꎬ在过渡段存在流动分离ꎬ随着Ｍａｃｈ数的增大ꎬ头部低压区域逐渐扩张ꎬ并且能明显看到ꎬ在流动再附的位置产生了再附激波ꎮ(ａ)Ｍａ＝０.７０２３第６期李泳德ꎬ等:基于ＣＦＤ/ＣＳＤ耦合的火箭跨声速气动阻尼特性分析(ｂ)Ｍａ＝０.７５(ｃ)Ｍａ＝０.８０(ｄ)Ｍａ＝０.８５(ｅ)Ｍａ＝０.８８(ｆ)Ｍａ＝０.９０(ｇ)Ｍａ＝０.９２(ｈ)Ｍａ＝０.９６(ｉ)Ｍａ＝０.９８３３气体物理２０２３年㊀第８卷(ｊ)Ｍａ＝１.００(ｋ)Ｍａ＝１.０５(ｌ)Ｍａ＝１.１０图６㊀不同Ｍａｃｈ数下的中截面压力分布Ｆｉｇ.６㊀ＰｒｅｓｓｕｒｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｉｎｔｈｅｍｉｄｄｌｅｓｅｃｔｉｏｎａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔＭａｃｈｎｕｍｂｅｒｓ２.２ 气动阻尼分布通过上述流场分析ꎬ可以看出火箭不同部位流动结构并不相同ꎬ在头部与箭身上ꎬ流动主要为附着流动ꎬ而在过渡段会出现较为复杂的波系结构以及流动分离ꎮ针对不同的流动结构随流向站位ｘ的变化ꎬ设该位置上广义力与广义位移的相位差为φ(ｘ)ꎬ并且简谐振动没有引入其他模态的广义力ꎬ则广义力的表达式为Ｇ(ｘꎬｔ)＝Ｆｇｅｎ ｓｉｎ[ωｔ＋φ(ｘ)]＋Ｆ０(６)其中ꎬＦｇｅｎ为广义力的振动幅度ꎬＦ０为广义力的常数偏移量ꎮ将式(６)代入到式(５)中得到Ｂ(ｘ)＝－ＦｇｅｎＭＡω２Ｔʏｔ０＋Ｔｔ０ｓｉｎ[ωｔ＋φ(ｘ)]ｃｏｓ(ωｔ)ｄｔ其中ꎬ广义力的常数偏移量Ｆ０的积分为０ꎬ因此省略ꎮ通过将等式中的正弦函数部分进行和差化积得到Ｂ(ｘ)＝－ＦｇｅｎＭＡω２Ｔʏｔ０＋Ｔｔ０ｓｉｎ(ωｔ)ｃｏｓ[φ(ｘ)]ｃｏｓ(ωｔ)ｄｔ＋[ʏｔ０＋Ｔｔ０ｓｉｎ[φ(ｘ)]ｃｏｓ(ωｔ)ｃｏｓ(ωｔ)ｄｔ](７)式(７)中第１部分在整个周期中的积分为０ꎬ只有第２部分保留ꎬ因此得到Ｂ(ｘ)＝－Ｆｇｅｎｓｉｎ[φ(ｘ)]ＭＡω２Ｔʏｔ０＋Ｔｔ０ｃｏｓ２(ωｔ)ｄｔ(８)式(８)中积分部分恒为正值ꎬ决定整个气动阻尼的部分只有相位角φ(ｘ)的正弦值ｓｉｎ[φ(ｘ)]ꎬ为了能够更加直观地获得相位角与气动阻尼Ｂ之间的关系ꎬ须将符号转化为对应的正弦函数转角ꎬ根据正弦关系ꎬ此转角为πꎬ因此得到Ｂ(ｘ)＝－Ｆｇｅｎ(ｘ)ｓｉｎ[φ(ｘ)＋π]ＭＡω２Ｔʏｔ０＋Ｔｔ０ｃｏｓ２(ωｔ)ｄｔ(９)图７为气动阻尼变化曲线ꎬ可以看出随着Ｍａｃｈ数的增大ꎬ整体气动阻尼先增大后减少ꎬ在Ｍａｃｈ数为０.９８时达到最大值ꎬ过渡段与箭体的气动阻尼变化趋势与整体基本相同ꎬ而头部区域则不同ꎬ是随着Ｍａｃｈ数的增大一直增大ꎬ只是增长速率变缓ꎮ图７㊀有助推时气动阻尼变化曲线Ｆｉｇ.７㊀Ａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｄａｍｐｉｎｇｃｈａｎｇｅｃｕｒｖｅｗｉｔｈｂｏｏｓｔ根据式(９)ꎬ得到相位角与气动阻尼Ｂ之间的关系为:当φ(ｘ)ɪ(－πꎬ０)时ꎬ相位角滞后ꎬ气动阻尼Ｂ为负值ꎻ当φ(ｘ)ɪ(０ꎬπ)ꎬ相位角提前ꎬ４３第６期李泳德ꎬ等:基于ＣＦＤ/ＣＳＤ耦合的火箭跨声速气动阻尼特性分析气动阻尼Ｂ为正值ꎻ为当φ(ｘ)＝０时ꎬ无相位角差别ꎬ气动阻尼Ｂ为０ꎮ在过渡段上ꎬ复杂的波系结构以及流动分离ꎬ使得气动力与结构位移之间会出现较为明显的迟滞现象ꎬ从而导致相位角φ(ｘ)ɪ(－πꎬ０)ꎬ由此在过渡段上产生了负的气动阻尼ꎮ计算过程中的广义力与广义位移随时间变化曲线如图８所示ꎬ可以看出所有工况计算结果都表现良好ꎬ需要注意的是在非定常计算初期ꎬ演化的不完全导致广义力存在一些突变异常的结果ꎬ计算气动阻尼时须剔除ꎬ选择后面演化完全的周期ꎮ本文计算了９个周期ꎬ剔除了第１个周期出现的错误结果ꎬ采用后８个周期进行气动阻尼分析ꎮ强迫运动振幅为芯级直径的０.５％ꎮ(ａ)Ｍａ＝０.７０㊀㊀㊀(ｂ)Ｍａ＝０.７５(ｃ)Ｍａ＝０.８０㊀㊀㊀(ｄ)Ｍａ＝０.８５(ｅ)Ｍａ＝０.８８㊀㊀㊀(ｆ)Ｍａ＝０.９０５３气体物理２０２３年㊀第８卷(ｇ)Ｍａ＝０.９２㊀㊀㊀(ｈ)Ｍａ＝０.９６(ｉ)Ｍａ＝０.９８㊀㊀㊀(ｊ)Ｍａ＝１.００(ｋ)Ｍａ＝１.０５㊀㊀㊀(ｌ)Ｍａ＝１.１０图８㊀不同工况下的广义力与广义位移随时间变化曲线Ｆｉｇ.８㊀Ｔｉｍｅｄｅｐｅｎｄｅｎｔｃｕｒｖｅｓｏｆｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｆｏｒｃｅａｎｄｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｏｐｅｒａｔｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ２.３㊀气动阻尼影响因素２.３.１㊀有无助推对气动阻尼的影响捆绑式运载火箭相比于传统的运载火箭ꎬ最大的区别就是在尾部四周捆绑了助推器ꎬ使得其流场特性变得复杂ꎬ因此须分析其对气动阻尼的影响ꎮ图７㊁图９分别为有无助推时气动阻尼变化曲线ꎬ可以看出随着Ｍａｃｈ数的增大整体气动阻尼先增大后减少ꎬ在Ｍａｃｈ数为０.９８时达到最大值ꎬ过６３第６期李泳德ꎬ等:基于ＣＦＤ/ＣＳＤ耦合的火箭跨声速气动阻尼特性分析渡段与箭体的气动阻尼变化趋势与整体基本相同ꎬ而头部区域则不同ꎬ是随着Ｍａｃｈ数的增大一直增大ꎬ只是增长速率变缓ꎮ对比两个图可知ꎬ助推主要起增大气动阻尼的作用ꎮ还可以看出有无助推情况下头部的气动阻尼变化很小ꎬ意味着在箭体尾部施加控制很难影响到头部的气动阻尼ꎬ特别是在超声速流场中ꎮ图９㊀无助推时气动阻尼变化曲线Ｆｉｇ.９㊀Ａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｄａｍｐｉｎｇｃｈａｎｇｅｃｕｒｖｅｗｉｔｈｏｕｔｂｏｏｓｔ２.３.２㊀前节点位置影响为了考察前节点位置变化对气动阻尼的影响ꎬ在保持振动频率不变㊁头部最大振型位置与振幅不变的条件下移动前节点ꎬ变化后的振型如图１０所示ꎮ(ａ)Ｆｒｏｎｔｎｏｄｅａｆｔｅｒｔｈｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｒｅｇｉｏｎ(ｂ)Ｆｒｏｎｔｎｏｄｅｉｎｔｈｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｒｅｇｉｏｎ(ｃ)Ｆｒｏｎｔｎｏｄｅｂｅｆｏｒｅｔｈｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｒｅｇｉｏｎ图１０㊀前节点变化后的振型Ｆｉｇ.１０㊀Ｖｉｂｒａｔｉｏｎｍｏｄｅａｆｔｅｒｔｈｅｃｈａｎｇｅｏｆｆｏｒｍｅｒｎｏｄｅ根据对计算结果的分析分别获得了不同前节点位置的整体气动阻尼对比与过渡段气动阻尼对比ꎬ如图１１㊁图１２所示ꎬ可以看出前节点位置的改变并没有影响整体气动阻尼随Ｍａｃｈ数增大而增大的趋势ꎬ且前节点在过渡段上与过渡段前的整体气动阻尼相差不大ꎬ而前节点在过渡段后的整体气动阻尼要高于另两种情况ꎬ因此过渡段与头部放在同一侧有助于提高气动阻尼ꎮ过渡段的气动阻尼会随着前节点的变化发生剧烈改变ꎬ前节点在过渡段前后随Ｍａｃｈ数增大的变化规律相反ꎬ节点前后的振动相位变化导致不同节点位置过渡段的振动相位不同ꎬ进而导致气动阻尼发生变化ꎮ图１１㊀不同节点位置的整体气动阻尼Ｆｉｇ.１１㊀Ｏｖｅｒａｌｌａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｄａｍｐｉｎｇａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｎｏｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎｓ图１２㊀不同节点位置的过渡段气动阻尼Ｆｉｇ.１２㊀Ａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｄａｍｐｉｎｇｏｆｔｈｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｒｅｇｉｏｎａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｎｏｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎｓ２.３.３㊀强迫振动振幅大小对气动阻尼的影响为了考察强迫振动振幅大小对气动阻尼的影响ꎬ在保证流场结构不发生改变的前提下ꎬ振动振幅分别为原来的一半和两倍ꎬ根据工程经验ꎬ如果振幅超过芯级直径的５％ꎬ则须考虑流场结构改变所造成的影响ꎮ图１３㊁图１４分别为不同振幅下的整体与头部气动阻尼ꎮ７３气体物理２０２３年㊀第８卷图１３㊀不同振幅下整体气动阻尼Ｆｉｇ.１３㊀Ｏｖｅｒａｌｌａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｄａｍｐｉｎｇａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｍｐｌｉｔｕｄｅｓ图１４㊀不同振幅下头部气动阻尼Ｆｉｇ.１４㊀Ａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｄａｍｐｉｎｇｏｆｔｈｅｈｅａｄｒｅｇｉｏｎａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｍｐｌｉｔｕｄｅｓ可以发现改变振幅无论是对整体气动阻尼还是头部气动阻尼来说变化都很小ꎬ这意味着气动阻尼的大小主要取决于气动力与结构振动的相位差ꎬ不依赖于振动幅度的大小ꎮ２.３.４㊀脉动压力对气动阻尼的影响为了模拟出脉动压力的影响ꎬ采用ＩＤＤＥＳ方法对火箭气动阻尼进行计算ꎬ计算来流Ｍａｃｈ数为０.９２ꎬ计算过程中的广义力与广义位移如图１５所示ꎬ相较于图８可以看出广义力随时间变化曲线并不光滑ꎬ脉动压力的存在导致广义力由多个频率叠加而成ꎮ由于第２阶模态的频率为２.４６Ｈｚꎬ而由分离流㊁激波振荡等引起的脉动压力频率往往远大于此频率ꎬ因此这里选择３.５Ｈｚ为分界ꎬ将高于３.５Ｈｚ的部分视为由抖振脉动压力引起的广义力ꎬ低于３.５Ｈｚ的部分视为强迫振动引起的广义力ꎬ通过低通滤波把高于３.５Ｈｚ的广义力滤掉ꎬ可以获得由强迫振动引起的广义力与广义位移变化曲线ꎬ如图１６所示ꎬ通过此广义力计算的气动阻尼为２.０８ɢꎮ同样地ꎬ进行高通滤波将低于３.５Ｈｚ的广义力滤掉ꎬ可以获得由抖振脉动压力引起的气动阻尼为(２.９４ˑ１０－３)ɢꎬ由此得到脉动压力引起的气动阻尼变化为０.１４％ꎬ可以忽略不计ꎮ同时使用ＲＡＮＳ方法计算的气动阻尼为２.０７ɢꎬ与ＩＤＤＥＳ的计算结果相比误差约为(２.９４ˑ１０－３＋２.０８－２.０７)/２.０７ʈ０.４８％ꎬ这说明针对气动阻尼的模拟ꎬ抖振引起的脉动压力对气动阻尼的计算结果影响很小ꎬ起主要作用的还是广义力的变化ꎬ该变化由强迫振动引起的结构边界变化所导致ꎮ图１５㊀基于ＩＤＤＥＳ的广义力与广义位移变化曲线Ｆｉｇ.１５㊀ＶａｒｉａｔｉｏｎｃｕｒｅｓｏｆｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｆｏｒｃｅａｎｄｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｂａｓｅｄｏｎＩＤＤＥＳ图１６㊀滤波后的广义力与广义位移变化曲线Ｆｉｇ.１６㊀Ｖａｒｉａｔｉｏｎｃｕｒｅｓｏｆｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｆｏｒｃｅａｎｄｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｖａｒｉａｔｉｏｎｃｕｒｖｅａｆｔｅｒｆｉｌｔｅｒｉｎｇ３㊀结论本文通过数值计算方法研究了火箭的气动阻尼特性ꎮ根据流动特征分析与理论推导ꎬ发现火箭过渡段几何外形的收缩导致该区域出现复杂的分离与激波结构ꎬ从而造成了气动力相对于结构振动８３第６期李泳德ꎬ等:基于ＣＦＤ/ＣＳＤ耦合的火箭跨声速气动阻尼特性分析相位的滞后ꎬ导致了该区域为气动负阻尼ꎬ即气动不稳定性的主要来源ꎮ在此机理的基础上ꎬ分析了前节点位置㊁振动振幅㊁脉动压力等因素对气动阻尼的影响规律ꎮ可以得出以下结论:１)助推增加了正阻尼区域的面积ꎬ从而相对于没有助推的构型起到了增加气动阻尼的作用ꎮ２)前节点位置的改变对过渡段气动阻尼影响很大ꎬ节点前后的振动方向相反ꎬ导致节点在过渡段前后的气动阻尼变化规律也截然相反ꎬ将过渡段与头部区域放在节点的同一侧有助于增加气动阻尼ꎮ３)在不改变流场结构的前提下ꎬ改变振动的振幅ꎬ气动力也会产生相应幅度的变化ꎬ因此结构振幅对气动阻尼的影响可忽略不计ꎮ４)高频部分的广义力对气动阻尼的贡献很小ꎬ即结构振动引起的广义力变化对气动阻尼起主要作用ꎬ而脉动压力对计算气动阻尼影响不大ꎬ可忽略不计ꎮ参考文献(Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ)[１]㊀ＣｏｅＣＦ.Ｓｔｅａｄｙａｎｄｆｌｕｃｔｕａｔｉｎｇｐｒｅｓｓｕｒｅｓａｔｔｒａｎｓｏｎｉｃｓｐｅｅｄｓｏｎｔｗｏｓｐａｃｅ￣ｖｅｈｉｃｌｅｐａｙｌｏａｄｓｈａｐｅ[Ｒ].ＮＡＳＡＴＭＸ￣５０３ꎬ１９６１.[２]ＣｏｌｅＳＲＪｒꎬＨｅｎｎｉｎｇＴＬꎬＲａｉｎｅｙＡＧ.ＮＡＳＡｓｐａｃｅｖｅ￣ｈｉｃｌｅｄｅｓｉｇｎｃｒｉｔｅｒｉａ[Ｒ].ＮＡＳＡＳＰ￣８００１(ＲＥＶ)ꎬ１９６４. 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[９]张贺ꎬ黄晓鹏.弹性细长旋转弹箭运动稳定性问题的研究进展[Ｃ].第九届(２００５年)全国空气弹性学术交流会论文ꎬ２００５.ＺｈａｎｇＨꎬＨｕａｎｇＸＰ.Ｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｎｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｅｌａｓｔｉｃｓｌｅｎｄｅｒｒｏｔａｔｉｎｇｐｒｏｊｅｃｔｉｌｅｓ[Ｃ].９ｔｈＮａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＡｅｒｏｅｌａｓｔｉｃｉｔｙꎬ２００５(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ). [１０]ＣｏｌｅＨＡＪｒ.Ｄｙｎａｍｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｈａｍｍｅｒｈｅａｄｌａｕｎｃｈｖｅｈｉｃｌｅｓｔｏｔｒａｎｓｏｎｉｃｂｕｆｆｅｔｉｎｇ[Ｒ].ＮＡＳＡＴＮＤ￣１９８２ꎬ１９６３.[１１]ＢａｒｔｅｌｓＲＥꎬＷｉｅｓｅｍａｎＣＤꎬＭｉｎｅｃｋＲＥ.ＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌａｅｒｏｅｌａｓｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅＡｒｅｓｌａｕｎｃｈｖｅｈｉｃｌｅｄｕｒｉｎｇａｓ￣ｃｅｎｔ[Ｒ].ＡＩＡＡ２０１０￣４３７４ꎬ２０１０.[１２]ＡｚｅｖｅｄｏＪＬＦ.Ａｅｒｏｅｌａｓｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｆｌａｕｎｃｈｖｅｈｉｃｌｅｓｉｎｔｒａｎｓｏｎｉｃｆｌｉｇｈｔ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｐａｃｅｃｒａｆｔａｎｄＲｏｃｋｅｔｓꎬ１９８９ꎬ２６(１):１４￣２３.[１３]ＳｉｎｃｌａｉｒＡꎬＦｌｏｗｅｒｓＧ.Ｌｏｗ￣ｏｒｄｅｒａｅｒｏｅｌａｓｔｉｃｍｏｄｅｌｏｆｌａｕｎｃｈ￣ｖｅｈｉｃｌｅｄｙｎａｍｉｃｓ[Ｒ].ＡＩＡＡ２０１０￣７７２５ꎬ２０１０. [１４]ＤｏｔｓｏｎＫＷ.Ｔｒａｎｓｉｅｎｔｃｏｕｐｌｉｎｇｏｆｌａｕｎｃｈｖｅｈｉｃｌｅｂｅｎｄｉｎｇｒｅｓｐｏｎｓｅｓｗｉｔｈａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｆｌｏｗｓｔａｔｅｖａｒｉａｔｉｏｎｓ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｐａｃｅｃｒａｆｔａｎｄＲｏｃｋｅｔｓꎬ２００１ꎬ３８(１):９７￣１０４.[１５]ＣｏｌｅＳＲꎬＨｅｎｎｉｎｇＴＬ.Ｂｕｆｆｅｔｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆａｈａｍｍｅｒｈｅａｄｌａｕｎｃｈｖｅｈｉｃｌｅｗｉｎｄ￣ｔｕｎｎｅｌｍｏｄｅｌ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｐａｃｅｃｒａｆｔａｎｄＲｏｃｋｅｔｓꎬ１９９２ꎬ２９(３):３７９￣３８５.[１６]崔尔杰.流固耦合力学研究与应用进展[Ｃ].钱学森科学贡献暨学术思想研讨会论文集ꎬ２００１.ＣｕｉＥＪ.Ｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｆｌｕｉｄ￣ｓｔｒｕｃ￣ｔｕｒｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｃｓ[Ｃ].ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＳｅｍｉｎａｒｏｆＱｉａｎＸｕｅｓｅｎＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＣｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓａｎｄＡｃａｄｅｍｉｃＴｈｏｕｇｈｔｓꎬ２００１(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ).[１７]冯明溪ꎬ王志安.火箭跨音速动导数和抖振实验[Ｊ].宇航学报ꎬ１９８７(１):５５￣６３.ＦｅｎｇＭＸꎬＷａｎｇＺＡ.Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｏｆｔｒａｎｓｏｎｉｃｄｅｒｉｖａ￣ｔｉｖｅｓａｎｄｂｕｆｆｅｔｉｎｇｏｆｒｏｃｋｅｔ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓꎬ１９８７(１):５５￣６３(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ).[１８]白葵ꎬ冯明溪.弹性模型实验技术[Ｊ].流体力学实验与测量ꎬ１９９９ꎬ１３(１):３８￣４２.ＢａｉＫꎬＦｅｎｇＭＸ.Ａｅｒｏｅｌａｓｔｉｃｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｂｕｆｆｅｔｅｘ￣ｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｔｅｃｈｎｉｑｕｅ[Ｊ].ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓａｎｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｉｎＦｌｕｉｄＭｅｃｈａｎｉｃｓꎬ１９９９ꎬ１３(１):３８￣４２(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ). [１９]ＪｉＣꎬＲａｎＪＨꎬＬｉＦꎬｅｔａｌ.Ｔｈｅａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｄａｍｐｉｎｇ９３气体物理２０２３年㊀第８卷ｔｅｓｔｏｆｅｌａｓｔｉｃｌａｕｎｃｈｖｅｈｉｃｌｅｍｏｄｅｌｉｎｔｒａｎｓｏｎｉｃｆｌｏｗ[Ｃ].Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ６４ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃａｌＣｏｎ￣ｇｒｅｓｓꎬ２０１３.[２０]季辰ꎬ吴彦森ꎬ何岗ꎬ等.运载火箭气动阻尼风洞试验研究[Ｃ].第十二届全国空气弹性学术交流会论文集ꎬ２０１１.ＪｉＣꎬＷｕＹＳꎬＨｅＧꎬｅｔａｌ.Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｔｕｄｙｏｎａｅｒｏ￣ｄｙｎａｍｉｃｄａｍｐｉｎｇｗｉｎｄｔｕｎｎｅｌｏｆｌａｕｎｃｈｖｅｈｉｃｌｅ[Ｃ].Ｐｒｏ￣ｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ１２ｔｈＮａｔｉｏｎａｌＡｅｒｏｅｌａｓｔｉｃｉｔｙＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅꎬ２０１１(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ).[２１]刘子强ꎬ白葵ꎬ毛国良ꎬ等.锤头体弹性振动跨音速气动阻尼系数的确定[Ｊ].宇航学报ꎬ２００２ꎬ２３(６):１￣７.ＬｉｕＺＱꎬＢａｉＫꎬＭａｏＧＬꎬｅｔａｌ.Ｔｈｅｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｏｆａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｄａｍｐｉｎｇｏｎｈａｍｍｅｒｈｅａｄｌａｕｎｃｈｖｅｈｉｃｌｅｓａｔｔｒａｎｓｏｎｉｃｓｐｅｅｄｓ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓꎬ２００２ꎬ２３(６):１￣７(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ).[２２]冉景洪ꎬ刘子强ꎬ胡静ꎬ等.减阻杆气动阻尼研究[Ｊ].力学学报ꎬ２０１４ꎬ４６(４):６３６￣６４１.ＲａｎＪＨꎬＬｉｕＺＱꎬＨｕＪꎬｅｔａｌ.Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｆａｅｒｏ￣ｄａｍｐｉｎｇｆｏｒｂｌｕｎｔｗｉｔｈｓｐｉｋｅ[Ｊ].ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｈｅ￣ｏｒｅｔｉｃａｌａｎｄＡｐｐｌｉｅｄＭｅｃｈａｎｉｃｓꎬ２０１４ꎬ４６(４):６３６￣６４１(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ).[２３]朱剑ꎬ冉景洪ꎬ吴彦森ꎬ等.捆绑式运载火箭的气动阻尼数值计算方法[Ｃ].第十三届全国空气弹性学术交流会论文集.哈尔滨:中国力学学会ꎬ中国空气动力学会ꎬ２０１３.ＺｈｕＪꎬＲａｎＪＨꎬＷｕＹＳꎬｅｔａｌ.Ｎｕｍｅｒｉｃａｌｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｄａｍｐｉｎｇｏｆｂｕｎｄｌｅｌａｕｎｃｈｖｅｈｉｃｌｅｓ[Ｃ].Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ１３ｔｈＮａｔｉｏｎａｌＡｅｒｏｅｌａｓｔｉｃｉｔｙＣｏｎ￣ｆｅｒｅｎｃｅ.Ｈａｒｂｉｎ:ＣｈｉｎｅｓｅＳｏｃｉｅｔｙｏｆＴｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎｄＡｐ￣ｐｌｉｅｄＭｅｃｈａｎｉｃｓꎬＣｈｉｎａＡｅｒｏｍｅｃｈａｎｉｃｓＳｏｃｉｅｔｙꎬ２０１３(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ).[２４]ＳｐａｌａｒｔＰＲ.Ｄｅｔａｃｈｅｄ￣ｅｄｄｙｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ[Ｊ].ＡｎｎｕａｌＲｅｖｉｅｗｏｆＦｌｕｉｄＭｅｃｈａｎｉｃｓꎬ２００９ꎬ４１:１８１￣２０２. [２５]ＧｒｉｔｓｋｅｖｉｃｈＭＳꎬＧａｒｂａｒｕｋＡＶꎬＳｃｈüｔｚｅＪꎬｅｔａｌ.Ｄｅｖｅｌ￣ｏｐｍｅｎｔｏｆＤＤＥＳａｎｄＩＤＤＥＳｆｏｒｍｕｌａｔｉｏｎｓｆｏｒｔｈｅｋ￣ωｓｈｅａｒｓｔｒｅｓｓｔｒａｎｓｐｏｒｔｍｏｄｅｌ[Ｊ].ＦｌｏｗꎬＴｕｒｂｕｌｅｎｃｅａｎｄＣｏｍｂｕｓｔｉｏｎꎬ２０１２ꎬ８８(３):４３１￣４４９.[２６]季辰ꎬ吴彦森ꎬ侯英昱ꎬ等.捆绑式运载火箭跨声速气动阻尼特性试验研究[Ｊ].实验流体力学ꎬ２０２０ꎬ３４(６):２４￣３１.ＪｉＣꎬＷｕＹＳꎬＨｏｕＹＹꎬｅｔａｌ.Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｔｕｄｙｏｆａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｄａｍｐｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆａｌａｕｎｃｈｖｅｈｉｃｌｅｗｉｔｈｂｏｏｓｔｅｒｓｉｎｔｒａｎｓｏｎｉｃｆｌｏｗ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｉｎＦｌｕｉｄＭｅｃｈａｎｉｃｓꎬ２０２０ꎬ３４(６):２４￣３１(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ). [２７]ＡｌｌｅｎＣꎬＲｅｎｄａｌｌＴＣＳ.ＵｎｉｆｉｅｄａｐｐｒｏａｃｈｔｏＣＦＤ￣ＣＳＤｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎａｎｄｍｅｓｈｍｏｔｉｏｎｕｓｉｎｇｒａｄｉａｌｂａｓｉｓｆｕｎｃｔｉｏｎｓ[Ｒ].ＡＩＡＡ２００７￣３８０４ꎬ２００７.０４。
基于 Transformer 的多特征融合的航空发动机剩余使用寿命预测
基于 Transformer 的多特征融合的航空发动机剩余使用寿命预测作者：马依琳陶慧玲董启文王晔来源：《华东师范大学学报（自然科学版）》2022年第05期摘要：發动机作为飞机的核心部件，对飞机运行起着至关重要的作用.对航空发动机做准确的剩余使用寿命预测，能够提前进行维护诊断，预防重大事故的发生，节约维护成本.针对现有的方法缺乏对不同时间步长的考虑以及不同传感器和操作条件之间关系的研究，提出了一种基于 Transformer 的多编码器特征输出融合的航空发动机剩余使用寿命预测方法.该方法选取两个不同时间长度的输入数据，使用排列熵对传感器之间的关系进行分析，并将操作条件数据独立提取特征.在广泛使用的航空发动机 CMAPSS （Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation）数据集上进行了实验验证.实验结果表明，该方法优于现有的先进预测方法，可有效提高预测精度.关键词：深度学习; 剩余使用寿命; 航空发动机; Transformer中图分类号： TP399 文献标志码： A DOI：10.3969/j.issn.1000-5641.2022.05.018Prediction of remaining useful life of aeroengines based on the Transformer with multi-feature fusionMA Yilin， TAOHuiling， DONG Qiwen， WANG Ye（School of Data Science and Engineering， East China Normal University， Shanghai 200062， China）Abstract： As the core components of aircraft， engines play a vital role during flight. Accurate prediction of the remaining useful life of the aeroengine can help prognostics and health management， thus preventing major accidents and saving maintenance costs. In view of the lack of consideration of different time steps and the relationship between different sensors and operating conditions in existing methods， a remaining useful life prediction method based on the Transformer was proposed， which fuses multi-feature outputs from different encoder layers. This method selects two input data with different time steps， analyzes the relationship between the sensors using permutation entropy， and extracts features independently from the operating condition data. The experimental results on the public aeroengine dataset CMAPSS （Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation） show that the proposed method is superior to other advanced remaining useful life prediction methods.Keywords： deep learning; remaining useful life; aeroengine; Transformer0 引言随着在线购物的日益普及，我国物流行业蓬勃发展.航空物流作为现代物流的重要组成部分，具有高时效性的显著特点，能够满足人们对物流速度更高的需求.在近两年全球疫情形势下，航空物流更是表现出了其重要的战略作用.我国航空物流的体量较大，2020年我国航空货邮周转量完成了240.2亿吨公里，规模稳居全球第二[1].但相比发达国家，我国航空物流发展的起点较晚，存在前期投入高、运营成本高等问题.根据国际咨询机构 Armstrong & Associates 估算的数据，2019年中国物流费用约占 GDP 的14.50%，相比美国8.00%的占比，仍有很大的发展潜力[2].在复杂多变的国际形势下，如何降低航空物流的成本，提高服务质量，保障国内国际双循环，是我国航空物流下一阶段发展的挑战[1].确保飞机安全运行是整个运输流程中首要保证的环节，一旦飞机发生意外事故，不仅会造成巨大的财产损失，更会造成不可挽回的人员伤亡，后果不堪设想.对飞机进行维护和修理的费用在航空公司运营成本中占据了很大部分，单机单次检修的成本高达100万元至800万元[3].发动机作为飞机最核心的部件，它的可靠性和安全性在飞机整体运行中起着至关重要的作用.由于航空发动机的结构十分复杂，零部件众多，又经常处于高温、高压、高速旋转的高负荷工作环境，不可避免地会出现性能退化或故障的情况.有资料显示[4]，航空发动机的维修成本占飞机总维修成本的1/3以上.传统的发动机维修方式可以分为基于故障的维修和基于时间的维修[4].基于故障的维修是指当故障发生以后，对特定的故障零部件进行维修或更换，这种事后的维修方式无法对未来可能发生的故障起到预防的作用.基于时间的维修是指根据发动机制造商所提供的维修时间表，定期地对发动机进行检查和修理，是一种预防性维修方式.但是定期维修没有考虑到发动机的个体差异，无法对每个发动机制定科学合理的维修时间间隔，过度维修会加重维修成本负担，而缺乏维护则会导致严重的事故发生.如何在降低维修成本的同时，确保航空发动机的安全性和可靠性，是航空发动机发展中所遇到的难题.故障预测和健康管理（Prognostics and Health Management， PHM）是美国等航空发达国家所提出的一种健康管理技术[5]，旨在推动维修保障模式改革，提高发动机的安全性和经济性.其中，剩余使用寿命（Remaining Useful Life， RUL）预测是指根据设备当前的健康状态、工作环境和传感器监测信息等，结合物理模型、历史数据，对未来故障发生的时间进行预测，估计设备的剩余使用寿命，是故障预测技术中最具挑战性和最核心的部分.根据所预测发动机的剩余使用寿命，可以合理地制订飞行计划和检修计划，及时地发现隐蔽的故障，预防事故的发生，进行健康管理.目前，国内外对 RUL 预测的研究大致分为3类：基于物理模型的方法、数据驱动的方法和两者混合的方法.基于物理模型的方法是指根据发动机的失效机理或损伤法则、设备的结构特点以及专家经验等多方面因素，对研究对象构建相应的物理模型，该物理模型能够具体地解释产品退化规律，如 Paris 等[6]针对机械材料疲劳裂纹扩展问题而建立的 Paris-Erdogan 模型，经过不断的改进和更新，得到了广泛的应用[7-9].虽然基于物理模型的方法准确性较高，但它对研究对象的先验知识要求非常高，而且对于航空发动机这类结构特别复杂的设备，通常难以构建准确、全面的物理失效模型，适用性较低.数据驱动的方法是指对大量的监测数据直接建模，从数据中得到设备的潜在退化规律，从而预测设备的 RUL.数据驱动的方法不要求研究者具备大量关于设备运行原理的先验知识，而且从数据中更能发现一些难以人工发现的、比较隐蔽的故障特征.因此，数据驱动的方法在航空发动机 RUL 预测问题中被广泛研究.根据所使用的算法不同，数据驱动的方法又可以细分为基于统计分析的方法、基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法.基于统计分析的方法将传感器数据拟合为某一用来模拟产品退化过程的随机过程模型，如基于维纳过程的模型[10-11]、基于伽马过程的模型[12]和基于逆高斯过程的模型[13]等，以此估计产品的剩余使用寿命.此类方法通常对产品的退化过程做了一定的限制和假定，在实际过程中很难被保证，从而限制了其实用性和可靠性.与之相比，机器学习的方法不对设备的退化过程做任何前提假设，直接建立从输入数据到 RUL 的映射模型，对发动机这类复杂设备来说，此类方法更具有实用意义.一些早期的研究使用了传统机器学习的方法，如 Nieto 等[14]实现了基于混合粒子群优化支持向量机参数的模型对发动机 RUL 进行预测、Khelif等[15]使用支持向量回归拟合RUL.传统机器学习方法只能以标量的形式独立地处理时序数据，在特征处理方面具有一定的局限性;而基于深度学习的方法不需要进行繁琐的特征工程，且更适合处理大量的、高维度的数据.因此，基于深度学习的方法在航空发动机 RUL 预测问题上具有更广阔的应用前景，受到了更多的关注.循环神经网络（Recurrent Neural Network， RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）是在 RUL 预测中最常使用的两种深度学习神经网络.由于 RNN 存在梯度消失和梯度爆炸的问题，其变体长短期记忆网络（Long Short Term Memory， LSTM）和门控循环單元（Gated Recurrent Unit， GRU）通过门控制单位对其做了改进，得到了更广泛的应用，例如： Shuai 等[16]提出了基于 LSTM 的 RUL 估计方法，并在3个广泛使用的公开数据集上进行了验证; Ren 等[17]使用多尺度全连接 GRU 网络对轴承的 RUL 进行了预测; Wang 等[18]提出了基于双向长短期记忆（Bidirectional Long Short Term Memory， BiLSTM）的方法，实现了RUL 预测; Hu 等[19]等提出的双向递归神经网络（Deep Bidirectional Recurrent Neural Network， DBRNN）集成方法，构建了几种不同的 DBRNN，将得到的一系列 RUL 值重新封装，从而得到最终的结果; Li 等[20]首先利用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）对传感器数据进行降维，然后利用 LSTM 对提取的时间序列数据进行预测，建立 RUL 预测模型; Li 等[21]提出的基于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，DCNN）的 RUL 预测模型，沿时间维度进行卷积运算; Li 等[22]采用时间卷积网络（Temporal Convolutional Network， TCN）来估计 RUL; Zeng 等[23]提出了一种新的深度注意力残差神经网络模型用于 RUL 预测; Abderrezek等[24]提出了卷积自动编码器（Convolutional Auto-Encoder， CAE）和BiLSTM网络混合的模型来预测 RUL; Remadna等[25]提出的使用 CNN 提取空间特征和BiLSTM网络提取时间特征的混合 RUL 预测模型.然而，基于 RNN 的方法由于本身结构的限制，无法充分利用并行计算，存在运行效率低的问题.基于 CNN 的模型在处理时序特征上视野受卷积核大小的限制，存在无法捕获远距离特征的问题. Transformer 模型是由 Vaswani 等[26]提出的一种基于自我注意力机制的网络，该模型既能有效处理随时间变化的长期依赖关系，又能通过并行计算提高运行效率，在自然语言处理等领域取得了巨大的成功.最近，已有学者将 Transformer 模型应用到 RUL 预测问题上，例如： Mo 等[27]将 Transformer 编码器作为模型的主干，并使用1个门卷积单元合并每个时间步局部上下文的信息，实现了 RUL 的预测; Zhang 等[28]使用完全基于自注意力的编码器解码器结构，提出了由传感器特征和时间步长特征作为输入的双编码器 Transformer 结构，取得了不错的预测结果.故障预测和健康管理（Prognostics and Health Management， PHM）是美国等航空发达国家所提出的一种健康管理技术[5]，旨在推动维修保障模式改革，提高发动机的安全性和经济性.其中，剩余使用寿命（Remaining Useful Life， RUL）预测是指根据设备当前的健康状态、工作环境和传感器监测信息等，结合物理模型、历史数据，对未来故障发生的时间进行预测，估计设备的剩余使用寿命，是故障预测技术中最具挑战性和最核心的部分.根据所预测发动机的剩余使用寿命，可以合理地制订飞行计划和检修计划，及时地发现隐蔽的故障，预防事故的发生，进行健康管理.目前，国内外对 RUL 预测的研究大致分为3类：基于物理模型的方法、数据驱动的方法和两者混合的方法.基于物理模型的方法是指根据发动机的失效机理或损伤法则、设备的结构特点以及专家经验等多方面因素，对研究对象构建相应的物理模型，该物理模型能够具体地解释产品退化规律，如 Paris 等[6]针对机械材料疲劳裂纹扩展问题而建立的 Paris-Erdogan 模型，经过不断的改进和更新，得到了广泛的应用[7-9].虽然基于物理模型的方法准确性较高，但它对研究对象的先验知识要求非常高，而且对于航空发动机这类结构特别复杂的设备，通常难以构建准确、全面的物理失效模型，适用性较低.数据驱动的方法是指对大量的监测数据直接建模，从数据中得到设备的潜在退化规律，从而预测设备的 RUL.数据驱动的方法不要求研究者具备大量关于设备运行原理的先验知识，而且从数据中更能发现一些难以人工发现的、比较隐蔽的故障特征.因此，数据驱动的方法在航空发动机 RUL 预测问题中被广泛研究.根据所使用的算法不同，数据驱动的方法又可以细分为基于统计分析的方法、基于傳统机器学习的方法和基于深度学习的方法.基于统计分析的方法将传感器数据拟合为某一用来模拟产品退化过程的随机过程模型，如基于维纳过程的模型[10-11]、基于伽马过程的模型[12]和基于逆高斯过程的模型[13]等，以此估计产品的剩余使用寿命.此类方法通常对产品的退化过程做了一定的限制和假定，在实际过程中很难被保证，从而限制了其实用性和可靠性.与之相比，机器学习的方法不对设备的退化过程做任何前提假设，直接建立从输入数据到 RUL 的映射模型，对发动机这类复杂设备来说，此类方法更具有实用意义.一些早期的研究使用了传统机器学习的方法，如 Nieto 等[14]实现了基于混合粒子群优化支持向量机参数的模型对发动机 RUL 进行预测、Khelif等[15]使用支持向量回归拟合RUL.传统机器学习方法只能以标量的形式独立地处理时序数据，在特征处理方面具有一定的局限性;而基于深度学习的方法不需要进行繁琐的特征工程，且更适合处理大量的、高维度的数据.因此，基于深度学习的方法在航空发动机 RUL 预测问题上具有更广阔的应用前景，受到了更多的关注.循环神经网络（Recurrent Neural Network， RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）是在 RUL 预测中最常使用的两种深度学习神经网络.由于 RNN 存在梯度消失和梯度爆炸的问题，其变体长短期记忆网络（Long Short Term Memory， LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit， GRU）通过门控制单位对其做了改进，得到了更广泛的应用，例如： Shuai 等[16]提出了基于 LSTM 的 RUL 估计方法，并在3个广泛使用的公开数据集上进行了验证; Ren 等[17]使用多尺度全连接 GRU 网络对轴承的 RUL 进行了预测; Wang 等[18]提出了基于双向长短期记忆（Bidirectional Long Short Term Memory， BiLSTM）的方法，实现了RUL 预测; Hu 等[19]等提出的双向递归神经网络（Deep Bidirectional Recurrent Neural Network， DBRNN）集成方法，构建了几种不同的 DBRNN，将得到的一系列 RUL 值重新封装，从而得到最终的结果; Li 等[20]首先利用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）对传感器数据进行降维，然后利用 LSTM 对提取的时间序列数据进行预测，建立 RUL 预测模型; Li 等[21]提出的基于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，DCNN）的 RUL 预测模型，沿时间维度进行卷积运算; Li 等[22]采用时间卷积网络（Temporal Convolutional Network， TCN）来估计 RUL; Zeng 等[23]提出了一种新的深度注意力残差神经网络模型用于 RUL 预测; Abderrezek等[24]提出了卷积自动编码器（Convolutional Auto-Encoder， CAE）和BiLSTM网络混合的模型来预测 RUL; Remadna等[25]提出的使用 CNN 提取空间特征和BiLSTM网络提取时间特征的混合 RUL 预测模型.然而，基于 RNN 的方法由于本身结构的限制，无法充分利用并行计算，存在运行效率低的问题.基于 CNN 的模型在处理时序特征上视野受卷积核大小的限制，存在无法捕获远距离特征的问题. Transformer 模型是由 Vaswani 等[26]提出的一种基于自我注意力机制的网络，该模型既能有效处理随时间变化的长期依赖关系，又能通过并行计算提高运行效率，在自然语言处理等领域取得了巨大的成功.最近，已有学者将 Transformer 模型应用到 RUL 预测问题上，例如： Mo 等[27]将 Transformer 编码器作为模型的主干，并使用1个门卷积单元合并每个时间步局部上下文的信息，实现了 RUL 的预测; Zhang 等[28]使用完全基于自注意力的编码器解码器结构，提出了由传感器特征和时间步长特征作为输入的双编码器 Transformer 结构，取得了不错的预测结果.故障预测和健康管理（Prognostics and Health Management， PHM）是美国等航空发达国家所提出的一种健康管理技术[5]，旨在推动维修保障模式改革，提高发动机的安全性和经济性.其中，剩余使用壽命（Remaining Useful Life， RUL）预测是指根据设备当前的健康状态、工作环境和传感器监测信息等，结合物理模型、历史数据，对未来故障发生的时间进行预测，估计设备的剩余使用寿命，是故障预测技术中最具挑战性和最核心的部分.根据所预测发动机的剩余使用寿命，可以合理地制订飞行计划和检修计划，及时地发现隐蔽的故障，预防事故的发生，进行健康管理.目前，国内外对 RUL 预测的研究大致分为3类：基于物理模型的方法、数据驱动的方法和两者混合的方法.基于物理模型的方法是指根据发动机的失效机理或损伤法则、设备的结构特点以及专家经验等多方面因素，对研究对象构建相应的物理模型，该物理模型能够具体地解释产品退化规律，如 Paris 等[6]针对机械材料疲劳裂纹扩展问题而建立的 Paris-Erdogan 模型，经过不断的改进和更新，得到了广泛的应用[7-9].虽然基于物理模型的方法准确性较高，但它对研究对象的先验知识要求非常高，而且对于航空发动机这类结构特别复杂的设备，通常难以构建准确、全面的物理失效模型，适用性较低.数据驱动的方法是指对大量的监测数据直接建模，从数据中得到设备的潜在退化规律，从而预测设备的 RUL.数据驱动的方法不要求研究者具备大量关于设备运行原理的先验知识，而且从数据中更能发现一些难以人工发现的、比较隐蔽的故障特征.因此，数据驱动的方法在航空发动机 RUL 预测问题中被广泛研究.根据所使用的算法不同，数据驱动的方法又可以细分为基于统计分析的方法、基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法.基于统计分析的方法将传感器数据拟合为某一用来模拟产品退化过程的随机过程模型，如基于维纳过程的模型[10-11]、基于伽马过程的模型[12]和基于逆高斯过程的模型[13]等，以此估计产品的剩余使用寿命.此类方法通常对产品的退化过程做了一定的限制和假定，在实际过程中很难被保证，从而限制了其实用性和可靠性.与之相比，机器学习的方法不对设备的退化过程做任何前提假设，直接建立从输入数据到 RUL 的映射模型，对发动机这类复杂设备来说，此类方法更具有实用意义.一些早期的研究使用了传统机器学习的方法，如 Nieto 等[14]实现了基于混合粒子群优化支持向量机参数的模型对发动机 RUL 进行预测、Khelif等[15]使用支持向量回归拟合RUL.传统机器学习方法只能以标量的形式独立地处理时序数据，在特征处理方面具有一定的局限性;而基于深度学习的方法不需要进行繁琐的特征工程，且更适合处理大量的、高维度的数据.因此，基于深度学习的方法在航空发动机 RUL 预测问题上具有更广阔的应用前景，受到了更多的关注.循环神经网络（Recurrent Neural Network， RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）是在 RUL 预测中最常使用的两种深度学习神经网络.由于 RNN 存在梯度消失和梯度爆炸的问题，其变体长短期记忆网络（Long Short Term Memory， LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit， GRU）通过门控制单位对其做了改进，得到了更广泛的应用，例如： Shuai 等[16]提出了基于 LSTM 的 RUL 估计方法，并在3个广泛使用的公开数据集上进行了验证; Ren 等[17]使用多尺度全连接 GRU 网络对轴承的 RUL 进行了预测; Wang 等[18]提出了基于双向长短期记忆（Bidirectional Long Short Term Memory， BiLSTM）的方法，实现了RUL 预测; Hu 等[19]等提出的双向递归神经网络（Deep Bidirectional Recurrent Neural Network， DBRNN）集成方法，构建了几种不同的 DBRNN，将得到的一系列 RUL 值重新封装，从而得到最终的结果; Li 等[20]首先利用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）对传感器数据进行降维，然后利用 LSTM 对提取的时间序列数据进行预测，建立 RUL 预测模型; Li 等[21]提出的基于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，DCNN）的 RUL 预测模型，沿时间维度进行卷积运算; Li 等[22]采用时间卷积网络（Temporal Convolutional Network， TCN）来估计 RUL; Zeng 等[23]提出了一种新的深度注意力残差神经网络模型用于 RUL 预测; Abderrezek等[24]提出了卷积自动编码器（Convolutional Auto-Encoder， CAE）和BiLSTM网络混合的模型来预测 RUL; Remadna等[25]提出的使用 CNN 提取空间特征和BiLSTM网络提取时间特征的混合 RUL 预测模型.然而，基于 RNN 的方法由于本身结构的限制，无法充分利用并行计算，存在运行效率低的问题.基于 CNN 的模型在处理时序特征上视野受卷积核大小的限制，存在无法捕获远距离特征的问题. Transformer 模型是由 Vaswani 等[26]提出的一种基于自我注意力机制的网络，该模型既能有效处理随时间变化的长期依赖关系，又能通过并行计算提高运行效率，在自然语言处理等领域取得了巨大的成功.最近，已有学者将 Transformer 模型应用到 RUL 预测问题上，例如： Mo 等[27]将 Transformer 编码器作为模型的主干，并使用1个门卷积单元合并每个时间步局部上下文的信息，实现了 RUL 的预测; Zhang 等[28]使用完全基于自注意力的编码器解码器结构，提出了由传感器特征和时间步长特征作为输入的双编码器 Transformer 结构，取得了不错的预测结果.故障预测和健康管理（Prognostics and Health Management， PHM）是美国等航空发达国家所提出的一种健康管理技术[5]，旨在推动维修保障模式改革，提高发动机的安全性和经济性.其中，剩余使用寿命（Remaining Useful Life， RUL）预测是指根据设备当前的健康状态、工作环境和传感器监测信息等，结合物理模型、历史数据，对未来故障发生的时间进行预测，估计设备的剩余使用寿命，是故障预测技术中最具挑战性和最核心的部分.根据所预测发动机的剩余使用寿命，可以合理地制订飞行计划和检修计划，及时地发现隐蔽的故障，预防事故的发生，进行健康管理.目前，国内外对 RUL 预测的研究大致分为3类：基于物理模型的方法、数据驱动的方法和两者混合的方法.基于物理模型的方法是指根据发动机的失效机理或损伤法则、设备的结构特点以及专家经验等多方面因素，对研究对象构建相应的物理模型，该物理模型能够具体地解释产品退化规律，如 Paris 等[6]针对机械材料疲劳裂纹扩展问题而建立的 Paris-Erdogan 模型，经过不断的改进和更新，得到了广泛的应用[7-9].虽然基于物理模型的方法准确性较高，但它对研究对象的先验知识要求非常高，而且对于航空发动机这类结构特别复杂的设备，通常难以构建准确、全面的物理失效模型，适用性较低.数据驱动的方法是指对大量的监测数据直接建模，从数据中得到设备的潜在退化规律，从而预测设备的 RUL.数据驱动的方法不要求研究者具备大量关于设备运行原理的先验知识，而且从数据中更能发现一些难以人工发现的、比较隐蔽的故障特征.因此，数据驱动的方法在航空发动机 RUL 预测问题中被广泛研究.根据所使用的算法不同，数据驱动的方法又可以细分为基于统计分析的方法、基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法.基于统计分析的方法将传感器数据拟合为某一用来模拟产品退化過程的随机过程模型，如基于维纳过程的模型[10-11]、基于伽马过程的模型[12]和基于逆高斯过程的模型[13]等，以此估计产品的剩余使用寿命.此类方法通常对产品的退化过程做了一定的限制和假定，在实际过程中很难被保证，从而限制了其实用性和可靠性.与之相比，机器学习的方法不对设备的退化过程做任何前提假设，直接建立从输入数据到 RUL 的映射模型，对发动机这类复杂设备来说，此类方法更具有实用意义.一些早期的研究使用了传统机器学习的方法，如 Nieto 等[14]实现了基于混合粒子群优化支持向量机参数的模型对发动机 RUL 进行预测、Khelif等[15]使用支持向量回归拟合RUL.传统机器学习方法只能以标量的形式独立地处理时序数据，在特征处理方面具有一定的局限性;而基于深度学习的方法不需要进行繁琐的特征工程，且更适合处理大量的、高维度的数据.因此，基于深度学习的方法在航空发动机 RUL 预测问题上具有更广阔的应用前景，受到了更多的关注.。
对F—23及Cy—27飞机系统的分析
对F—23及Cy—27飞机系统的分析
夏英明
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2000(000)003
【摘要】介绍了两种先进飞机系统分类与结构特点，以及对航空了与火力控制的看法。
【总页数】6页(P28-33)
【作者】夏英明
【作者单位】中国航空工业第六一三研究所,洛阳
【正文语种】中文
【中图分类】V271.41
【相关文献】
1.CY-CY或CY-DOOR条件下NVOCC的海运整箱出口运作流程及其分析 [J], 汪逸丰;赵一飞
2.主成分分析法评价储层层间渗透率非均质性——以王官屯油田王23-王27断块为例 [J], 张翔宇;侯加根;胡晨彬;刘烨;王喜鑫;季岭
3.小麦条锈菌国际鉴别寄主Lee对中国条锈菌系CY23的抗性遗传分析 [J], 姚占军;蔺瑞明;徐世昌;李在峰;马峙英
4.糖尿病肾病患者血清中IL-27水平与CREA、UREA、Cys-C的相关性研究 [J], 原平玫;张爱萍;王卓亚;唐菁;栾希英
5.系统内可重编程时钟发生器CY27EE16 [J],
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螺旋环阻尼器在航空发动机锥齿轮减振中的应用
2023年第47卷第12期Journal of Mechanical Transmission螺旋环阻尼器在航空发动机锥齿轮减振中的应用王艳丰郜伟强徐勇强欧代松（中国航空发动机集团有限公司四川燃气涡轮研究院，四川成都610500）摘要针对某型航空发动机中央传动从动锥齿轮振动应力超出齿轮许用应力的问题，介绍了一种应用于锥齿轮的螺旋环摩擦阻尼器。
在齿轮轮缘内侧开一个凹槽，将螺旋阻尼环旋入凹槽中；工作时，齿轮轮缘和螺旋阻尼环因周向变形不协调而产生相互摩擦，从而消耗振动能量。
将这种阻尼器应用于某型航空发动机锥齿轮减振方案中，试验结果表明，螺旋环阻尼器能够有效降低锥齿轮的振动应力水平；阻尼器安装前后该型锥齿轮的4节径1阶后行波共振应力降幅比高达70.7%，3节径1阶前行波共振应力降幅比为53.4%，减振后的齿轮振动应力水平低于齿轮的许用应力。
此外，该型阻尼器还具有安装拆卸方便、附加不平衡量小等优点，在航空发动机齿轮减振中具有广阔的应用前景。
关键词锥齿轮螺旋环阻尼器摩擦阻尼减振振动应力Application of Spiral Ring Dampers in Vibration Reduction of Aeroengine Bevel GearsWang Yanfeng Gao Weiqiang Xu Yongqiang Ou Daisong(AECC Sichuan Gas Turbine Establishment, Chengdu 610500, China)Abstract In view of the problem that the vibration stress of the axle driven bevel gear of an aeroengine exceeds the permissible stress, a spiral ring friction damper is designed for the bevel gear. In detail, a concave groove is fabricated on the inside rim of gear wheels, in which the designed spiral damping ring is embedded. The circumferential deformation of the spiral damping ring is inconsistent with the gear rim under working conditions; thus the mutual friction is induced and the vibration energy could be consumed. The designed spiral damper is applied to the vibration reduction scheme of an aeroengine bevel gear. The test results show that the spiral damping ring can effectively reduce the vibration stress level of the bevel gear.The vibration reduction efficiency of the first-order, 4-pitch diameter backward traveling wave resonant vibration is about 70.7%, and that of the first-order, 3-pitch diameter forward traveling wave resonant vibration is about 53.4%. Then the vibration stress level of the gear after vibration reduction satisfies the allowable stress. Moreover, the spiral damper enjoys convenience in installation and disassembly, and possesses small additional imbalance, which leads to a promising and broad application for vibration reduction of aeroengine gears.Key words Bevel gear Spiral ring damper Friction damping Vibration reduction Vibration stress0 引言航空发动机传动系统锥齿轮是发动机设计关键件，为发动机各油泵及飞机系统输出必要的传动功率，维持发动机及飞机的正常运转。
第27届中国飞行器测控学术会议论文集StateTrendPredictionofSpacecraftUsingPSO-SVR
Chapter29Comparative Research on Modelsof Refractive Index in the Troposphereover XiamenXiaodong Ding,Lusha Wang,Hailong Yan,Hongxing Zhuand Yanhua LuAbstract Considering the fact that refraction effect of radio wave in atmosphere becomes a main error source of data quality from ground ing the pre-vious ground data and actual meteorological sounding data of Xiamen region,it builds a vertical distribution model of atmospheric parameters and calculates height vertical distribution data of atmospheric refraction in this region.Then it analyzes the characteristics of changes of meteorological factors in troposphere over this region and their effect on the refractive index.To be specific,it compares the forecast accuracy of three models including ITR-U Model,segmented model,and Hopfield Model with the measured atmospheric refractive index data in this region. The forecast accuracy of different refractive index models applied in the same region is comparatively analyzed.Finally,the effect of the models is measured by using the root-mean-square error so as to denote the useable ranges of three models, which shed a certain light on studying measure-control precision of TT&C systems in China.Keywords Atmospheric parametersÁTroposphereÁRefraction index model29.1IntroductionWith the development of aerospace experiment techniques,requirements for satellite launching and high precision orbit tracking are increasingly demanding. Therefore,it is necessary to correct atmospheric refractive error which is one of the main sources of error affecting the accuracy of ground-based monitoring system. X.Ding(&)State Key Laboratory of Astronautic Dynamics,Xi’an710043,Chinae-mail:dingxd04@X.DingÁL.WangÁH.YanÁH.ZhuÁY.LuXi’an Satellite Control Center,Xi’an710043,China©Tsinghua University Press,Beijing and Springer-Verlag Berlin Heidelberg2015313 R.Shen and W.Qian(eds.),Proceedings of the27th Conference of SpacecraftTT&C Technology in China,Lecture Notes in Electrical Engineering323,DOI10.1007/978-3-662-44687-4_29314X.Ding et al. Currently,the main methods of atmospheric refraction error correction can be divided into the following categories[1,2].1.Ray tracing method[3,4].This method is based on the assumption of sphericalatmosphere,starting from geometrical optics formula for calculating each refractive error,which not only adapts to a variety of elevation but also has higher precision,so this method has been widely used in practice.However,due to its large amount of calculation and the need to provide real-time measure-ments of the refractive index of the data path,this method is mainly used for post-processing and data validation.2.Radiometer method[5].Such methods can achieve high-precision real-timecorrection of refractive error,but it has limited application because of its high cost.3.Simplified correction method[1,6–8].It is characterized by fast calculation,butlower precision,and generally used for real-time correction,such as the equivalent radius of the Earth,linear regression method,empirical correction method,structural modeling,and so on.Regardless of any correction method,the precondition is obtaining atmospheric refractive index distribution as most accurately as possible.At present,the vertical structure of the refractive index is obtained from the refractive index model of atmospheric structure,which is accomplished generally through the use of sounding instruments to measure atmospheric parameters.The actual atmospheric structure is complex and changeable,and it changes in a certain order,such as seasonal vari-ations,it also changes randomly such as irregular diurnal variation,and change significantly with regional variations.So it is difficult to obtain an accurate model of the atmospheric structure,which largely limits the accuracy of error correction of refractive index.Based on the characteristics of the coastal atmosphere in China, empirical model of the atmosphere is established in Xiamenfield area by using sounding environmental data in recent years.This research studied the changes of meteorological factors in thefield area troposphere and their impact on the refractive index,and made comparative analysis of the forecast accuracy of dif-ferent refractive index model,then provided the applicable conditions for different models,which provides a theoretical basis for refractive error correction method.29.2Atmospheric Refractive IndexRadio wave propagation velocity in the medium is affected by the magnetic per-meability and permittivity of the medium,and it is generally less than velocity of light.c represents the speed of light in vacuum,and define the ratio of c to v(radio wave propagation velocity in the medium)as refractive index of air,denoted by n.Atmospheric refraction index n is close to1,for ease of analysis and calculation, usually the refractive index N is defined to represent the refraction index。
不平衡电网下双dq坐标变换的M3C微分平坦控制策略
第28卷㊀第1期2024年1月㊀电㊀机㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报Electri c ㊀Machines ㊀and ㊀Control㊀Vol.28No.1Jan.2024㊀㊀㊀㊀㊀㊀不平衡电网下双dq 坐标变换的M3C 微分平坦控制策略程启明,㊀杜婷伟,㊀赖宇生(上海电力大学自动化工程学院,上海200090)摘㊀要:针对目前模块化多电平矩阵变换器(M3C )研究中常用的双αβ坐标变换解耦不彻底㊁传统PID 控制方法效果差㊁不平衡工况研究少等问题,在分析拓扑结构和数学模型的基础上,采用双dq 坐标变换对电气量进行解耦,建立了M3C 的输入输出侧数学模型,分别对电压㊁电流进行正负序分离,并结合微分平坦理论,推导了输入侧㊁输出侧的微分平坦控制(DFC ),最后模拟了两种不平衡工况下的运行情况㊂仿真结果表明,与线性PID 控制相比,非线性的微分平坦控制提高了内环电流的跟踪速度和精度,更适用于非线性的M3C 系统㊂在电网平衡或电网出现不对称故障时,微分平坦控制下M3C 系统的动态稳定性与快速性更好,电能质量更高,电流谐波含量最多可以降低1.42%,能够更有效地抑制负序电流㊂关键词:海上风力发电;模块化多电平矩阵变换器;不平衡电网;双dq 坐标变换;微分平坦控制;PID 控制DOI :10.15938/j.emc.2024.01.005中图分类号:TM762文献标志码:A文章编号:1007-449X(2024)01-0049-12㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀收稿日期:2022-12-09基金项目:国家自然科学基金(62303301);上海市电站自动化技术重点实验室资助项目(13DZ2273800)作者简介:程启明(1965 ),男,博士,教授,研究方向为电力系统自动化㊁发电过程控制㊁先进控制及应用;杜婷伟(2000 ),女,硕士研究生,研究方向为新能源发电控制㊁海上风力发电控制;赖宇生(1996 ),男,硕士研究生,研究方向为新能源发电控制㊁电力电子控制㊂通信作者:杜婷伟Differential flatness control strategy of modular multilevel matrix converter based on double dq coordinate transformation underunbalanced grid conditionsCHENG Qiming,㊀DU Tingwei,㊀LAI Yusheng(College of Automation Engineering,Shanghai University of Electric Power,Shanghai 200090,China)Abstract :Aiming at the problems of incomplete decoupling of double αβcoordinate transformation com-monly used in modular multilevel matrix converter (M3C)research,on the basis of the analysis of topol-ogical structure and mathematical model,poor effect of traditional PID control method,and little research on unbalanced working conditions,etc.,double dq coordinate transformation was adopted to decouple the electrical quantity.The mathematical model of M3C s input and output side was established,the voltage and current were separated in positive and negative order,and the differential flatness control (DFC)of the input side and the output side was derived by combining the differential flatness theory.Finally,the operation under two unbalanced conditions was pared with linear PID control,the simula-tion results show that nonlinear differential flat control improves the tracking speed and accuracy of innerloop current,and is more suitable for nonlinear M3C system.When the power grid balance or asymmetricfault occurs,M3C system under differential flat control has better dynamic stability and rapidity,higher power quality,and can suppress negative sequence current more effectively.The current THD can be re-duced by up to1.42%.Keywords:offshore wind power;modular multilevel matrix converter;unbalanced grid;double dq coor-dinate transformation;differential flatness control;PID control0㊀引㊀言随着气候变暖㊁环境恶化等导致能源危机,新型清洁能源已成为了国家经济发展的方向之一[1-2]㊂其中海上风电由于具备稳定性强㊁可再生㊁受环境影响小等优势,极具开发前景㊂但如何将海上发电厂并入主电网正成为国内外海上风电领域的研究重点[3-4]㊂与常规的50Hz的高压交流输电[5]和高压直流输电[6]相比,50/3Hz的低频交流输电,又称分频传输系统,具有显著优势:可以提高交流海缆输电能力,只需一个AC/AC换流站,且设备投资成本少[7-9]㊂在现有的AC/AC变换设备中,模块化多电平矩阵变换器(modular multilevel matrix converter, M3C)[10]由Erickson R.和AI-Naseem O.于2001年提出,作为直接AC/AC变换器具有高电压㊁大容量的优点㊂M3C拓扑由9条桥臂构成,以3ˑ3矩阵形式排布,每条桥臂的电压㊁电流分量均包含两种不同频率的交流分量,存在强耦合现象,控制难度大㊂目前国内外学者已经对M3C的控制策略开展了一些研究,最为普遍应用的是基于双αβ0坐标变换的解耦控制方法㊂文献[11]的αβ0变换方法仅能将M3C的输入电流和输出电流解耦㊂文献[12-14]提出双αβ0变换,能将桥臂电流中的输入电流㊁输出电流和环流完全解耦,同时增加了两个对角维度的平衡控制,控制桥臂能量均衡分布㊂文献[15]将预测控制用于M3C中,然而M3C包含大量的状态变量,导致参数复杂㊁计算量庞大不具有实用性㊂文献[16-17]研究了双αβ0变换的非线性无源控制和微分平坦控制,系统跟踪速度有很大提升㊂尽管双αβ0变换被广泛采纳,但是这种控制方案也存在缺点,其被控量都是交流量,物理概念易混淆,且功率分量计算复杂㊂文献[18]提出了双dq坐标变换的方法,采用直流量作为内环被控量,但其采用的PID控制不仅调参复杂,而且是线性控制方法,作用在非线性的M3C上并不能使系统迅速稳定㊂到目前为止,采用双dq解耦方法的研究较少,并且其中未有文献考虑在发生不平衡故障时的非线性控制方案㊂非线性的微分平坦控制(differential flatness control,DFC)对系统稳定性的提升,超调量的降低等方面颇具优势,在电力电子领域和清洁能源领域已成为了研究热点[19-20]㊂与线性PID控制相比, DFC控制能使M3C系统稳定运行,避免因内外部扰动而发生动态特性变差的现象,提高内环电流的跟踪速度和精度㊂本文首次提出在不平衡电网下将微分平坦控制策略应用到基于双dq坐标变换的M3C控制中㊂首先给出M3C的拓扑结构与工作原理,建立M3C在双dq坐标变换下的数学模型,然后在输入侧与输出侧出现不对称故障时,将电压电流正负序分离,进一步运用微分平坦理论,设计输入侧㊁输出侧的DFC控制器㊂最后,在MATLAB/Simulink平台上建立两种不平衡工况,分别模拟DFC控制和传统PID控制,通过仿真验证在电网电压不平衡条件下,采用DFC控制能使系统稳定运行,且效果优于传统PID 控制㊂1㊀M3C的电路结构及数学模型M3C变换器的主电结构如图1所示㊂M3C以H全桥子模块(用SM表示,由T1~T44个IGBT和1个电容组成)为基本单元,等效电阻R㊁电感L以及n个子模块级联构成1个换流桥臂,共有9个桥臂,可分为3个子换流器㊂M3C的输入侧是低频三相交流电源,输出侧是工频三相交流电源㊂图1中:输入侧交流电压为u su㊁u sv㊁u sw,电流为i u㊁i v㊁i w;输出侧交流电压为u1a㊁u1b㊁u1c,电流为i a㊁i b㊁i c;桥臂电流为i xy,桥臂总电容电压为u c xy(x=u㊁v㊁w,y=a㊁b㊁c),u NO为共模电压㊂可以将每个桥臂的子模块视为受控电压源,得到图2所示的简化结构图㊂05电㊀机㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第28卷㊀图1㊀M3C 拓扑结构Fig.1㊀Topology ofM3C图2㊀M3C 的简化结构图Fig.2㊀Simplified structure diagram of M3C分析图2所示的输入侧㊁输出侧的电压㊁电流关系,由Kirchhoff 定律建立回路电压方程可得:u su =Ri uy +L d iuy d t +u uy +u 1y +u NO ;u sv =Ri vy +L d i vyd t +u vy +u 1y +u NO ;u sw =Ri wy +L d i wyd t+u wy +u 1y +u NO ㊂üþýïïïïïï(1)i a +i b +i c =0;i u +i v +i w =0㊂}(2)对式(1)进行αβ0坐标变换,可将两种频率分量解耦,得到3个子换流器的电压电流关系为:u s αu s βéëêêùûúú=R +L d d t ()i αa i βa éëêêùûúú+u αa u βa éëêêùûúú;u s αu s βéëêêùûúú=R +L d d t ()i αb i βb éëêêùûúú+u αb u βb éëêêùûúú;u s αu s βéëêêùûúú=R +L d d t ()i αc i βc éëêêùûúú+u αc u βc éëêêùûúú㊂üþýïïïïïïïï(3)u so u so u so éëêêêùûúúú=R +L d d t ()i oa i ob i oc éëêêêùûúúú+u oa u ob u oc éëêêêùûúúú+3u 1a u 1b u 1c éëêêêùûúúú+3u NO u NO u NO éëêêêùûúúú㊂(4)当输入输出系统三相对称时,可忽略零序分量,对式(4)进行第2次αβ0坐标变换可得0[]=R +Ld d t()i o αi b βéëêêùûúú+u o αu o βéëêêùûúú+3u 1αu 1βéëêêùûúú㊂(5)式(3)与式(5)为M3C 在αβ坐标系下的数学模型㊂其中:式(3)为输入侧电压㊁电流αβ分量,其频率仅与输入侧频率相同;式(5)为输出侧电压㊁电流αβ分量,其频率仅与输出侧频率相同㊂由此实现了桥臂电压电流的解耦㊂对式(3)㊁式(5)分别采用各自频率的dq 坐标变换,可得M3C 在双dq 坐标系下的数学模型为:u da u qa éëêêùûúú=u sd u sq éëêêùûúú-R +L d d t ()i da i qa éëêêùûúú-ωs L -i qa i da éëêêùûúú;u db u qb éëêêùûúú=u sd u sq éëêêùûúú-R +L d d t ()i db i qb éëêêùûúú-ωs L -i qb i db éëêêùûúú;u dc u qc éëêêùûúú=u sd u sq éëêêùûúú-R +L d d t ()i dc i qc éëêêùûúú-ωs L -i qc i dc éëêêùûúú;u od u oq éëêêùûúú=-3u 1d u 1q éëêêùûúú-R +L d d t ()i od i oq éëêêùûúú-ω1L -i oq i od éëêêùûúú㊂üþýïïïïïïïïïïïï(6)式中:ωs 表示输入侧频率;ω1表示输出侧频率㊂由M3C 换流器稳态工作时的对称性可知i da i qa éëêêùûúú=i db i qb éëêêùûúú=i dc i qc éëêêùûúú=13i sd i sq éëêêùûúú㊂(7)式中i sd ㊁i sq 分别为输入侧电流的d㊁q 分量㊂由坐标变换原理可得,桥臂电流在dq 坐标下的输出侧频率分量满足下式:i 1d i 1q éëêêùûúú=3i od i oq éëêêùûúú㊂(8)式中i 1d ㊁i 1q 分别为输出侧电流的d㊁q 分量㊂对输出侧电压d㊁q 分量进行逆坐标变换,可得桥臂电压的输出侧频率分量如下:u oau ob u oc éëêêêùûúúú=T αβ/abc T dq /αβ-1u od u oqéëêêùûúú㊂(9)式中T dq /αβ㊁T dq /αβ-1为输出侧的逆坐标变换矩阵㊂15第1期程启明等:不平衡电网下双dq 坐标变换的M3C 微分平坦控制策略将桥臂电压中的输入㊁输出频率分量叠加,可将桥臂电压表示如下:u ua u va u wa éëêêêùûúúú=T αβ/abc T dq /αβ-s u da u qa éëêêùûúú+u oa u oa u oa éëêêêùûúúú;u ub u vb u wb éëêêêùûúúú=T αβ/abc T dq /αβ-s u db u qb éëêêùûúú+u ob u ob u ob éëêêêùûúúú;u uc u vc u wc éëêêêùûúúú=T αβ/abc T dq /αβ-s u dc u qc éëêêùûúú+u oc u oc u oc éëêêêùûúúú㊂üþýïïïïïïïïïïïïïï(10)式中T dq /αβ-s 为输入侧的逆坐标变换矩阵㊂2㊀不平衡电网下微分平坦控制策略在不平衡工况下,M3C 系统中会出现负序分量,导致过电流和非特征谐波的产生,影响控制效果,甚至烧毁元器件,对系统的安全稳定运行造成威胁,所以本文旨在研究基于M3C 系统在不对称故障条件下的控制策略㊂图3为不平衡电网下M3C 的总体控制结构图,其控制策略包括输入侧控制㊁输出侧控制㊁正负序分离㊁功率控制㊁桥臂分层直流稳压控制以及载波移相调制㊂图3㊀M3C 的整体控制结构图Fig.3㊀General control structure diagram of M3C1)正负序分离:运用双dq 坐标变换对输入侧和输出侧的电压㊁电流进行解耦,然后分别计算出正㊁负序电压电流分量;2)功率控制:根据不平衡工况下M3C 的运行要求,引入功率控制来求解期望电流值;3)输入/输出侧控制:基于微分平坦理论,推导出输入侧㊁输出侧的DFC 控制器;4)子模块独立均压控制:用于平衡桥臂的子模块电容电压,此控制有利于保证系统的安全稳定运行㊂2.1㊀正负序分离当三相系统不对称时,系统中将会出现负序分量,导致系统出现过电流,会严重威胁整个系统的安全稳定运行[21]㊂因此,需要分离电气量中的正㊁负序分量,分别提取电压㊁电流的正序分量和负序分量,再设计相应的正㊁负序的控制策略㊂由于篇幅限制,本文仅以输入侧为例,系统的电压㊁电流可表示为f uvw=f u f v f w éëêêêùûúúú=f +cos βf +(cos β-2π/3)f +(cos β+2π/3)éëêêêùûúúú+f-cos γf -(cos γ+2π/3)f-(cos γ-2π/3)éëêêêùûúúú+f 0f 0f 0éëêêêùûúúú㊂(11)式中:β=ω+t +α+,ω+=ωs ;γ=ω-t +α-,ω-=-ωs ;α+㊁α-分别为正㊁负序分量的初相角;f uvw 表示输入侧系统的电压或电流;f +㊁f -分别为正㊁负序分量的幅值;f 0为零序分量㊂本文系统为三相三线制,无零序回路,所以可以忽略零序分量㊂三相坐标系向两相旋转坐标系转换的正负序矩阵分别为:T +=23cos ωt cos(ωt -2π/3)cos(ωt +2π/3)-sin ωt -sin(ωt -2π/3)-sin(ωt +2π/3)[];T -=23cos ωt cos(ωt +2π/3)cos(ωt -2π/3)sin ωtsin(ωt +2π/3)sin(ωt -2π/3)[]㊂üþýïïïï(12)对式(11)进行正负序dq 变换可得:f ᶄ+d f ᶄ+q éëêêùûúú=f +cos α+f +sin α+éëêêùûúú+f -cos(2ω+t +α-)-f -sin(2ω+t +α-)éëêêùûúú;f ᶄ-d f ᶄ-qéëêêùûúú=f -cos α-f -sin α-éëêêùûúú+f +cos(2ω-t +α+)-f +sin(2ω-t +α+)éëêêùûúú㊂üþýïïïïïï(13)将式(13)延迟π/2,可得25电㊀机㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第28卷㊀f ᶄ+d f ᶄ+q f ᶄ-d f ᶄ-qéëêêêêêùûúúúúúe -jπ2=-f +sin α+-f -sin(2ω+t +α-)f +cos α+-f -cos(2ω+t +α-)-f -sin α--f +sin(2ω-t +α+)f -cos α--f +cos(2ω-t +α+)éëêêêêêùûúúúúú㊂(14)联立式(13)和式(14)可将正负序分离如下:f +d f +q f -d f -q éëêêêêêùûúúúúú=12f ᶄ+d +f ᶄ+q exp(-jπ/2)f ᶄ+q-f ᶄ+d exp(-jπ/2)f ᶄ-d +f ᶄ-q exp(-jπ/2)f ᶄ-q-f ᶄ-dexp(-jπ/2)éëêêêêêùûúúúúú㊂(15)2.2㊀功率控制根据瞬时无功功率理论,可将瞬时有功功率和无功功率表示为:P =P 0+P s2sin(2ωt )+P c2cos(2ωt );Q =Q 0+Q s2sin(2ωt )+Q c2cos(2ωt )㊂}(16)式中:P 0是有功功率的直流分量;Q 0是无功功率的直流分量;P s2为有功功率的正弦2倍频分量;P c2为有功功率的余弦2倍频分量;Q s2为无功功率的正弦2倍频分量;Q c2为无功功率的余弦2倍频分量㊂将式(16)整理后,其矩阵形式如下:P 0P s2P c2Q 0Q s2Q c2éëêêêêêêêêùûúúúúúúúú=u +sd u +squ -sdu -sq u -sq -u -sd -u +sq u +sd u -sd u -sq u +sd u +sq u +sq -u +sd u -sq -u -sd -u -sd-u -sq u +sd u +squ -sq-u -sdu +sq -u +sdéëêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúi +sdi +sq i -sd i -sq éëêêêêêùûúúúúú㊂(17)根据常见不平衡工况的负面影响,可将系统控制目标设为:1)平衡电网电流;2)消除有功功率纹波;3)消除无功功率纹波㊂对应的电流期望值分别如下:i +sdref =u +sdP 0+u +sqQ 0u +2sd+u +2sq ,i -sdref =0;i +sqref=u +sq P 0-u +sd Q 0u +2sd +u +2sq,i -sqref =0㊂üþýïïïï(18)i +sdref i +sqref i -sdref i -sqref éëêêêêêùûúúúúú=u +sd u +squ -sd u -sq u +sq -u +sdu -sq-u -sd -u -sd -u-squ+sdu +sq u -sq-u -sdu +sq-u +sdéëêêêêêùûúúúúú-1P 0Q 0Q s2Q c2éëêêêêêùûúúúúú;(19)i +sdref i +sqref i -sdref i -sqref éëêêêêêùûúúúúú=u +sdu +sq u -sd u -sq u +sq -u +sd u -sq-u -sd u -sq -u -sd -u +sq u +sd u -sdu -squ +sdu +sqéëêêêêêùûúúúúú-1P 0Q 0P s2P c2éëêêêêêùûúúúúú㊂(20)2.3㊀输入/输出侧平坦控制微分平坦控制多用于连续时间的非线性控制系统中,能快速㊁准确地跟踪参考值,主要由前馈期望量和误差反馈补偿量组成,其理论框图如图4所示㊂首先分析微分平坦理论的基本原理㊂图4㊀微分平坦控制策略框图Fig.4㊀Block diagram of DFC control strategy设非线性系统为:x ㊃=f (x ,u ),x ɪR n ,u ɪR m ;y =g (x ),y ɪR n ㊂}(21)式中u ㊁y ㊁x 分别为系统的输入变量㊁输出变量和状态变量㊂微分平坦理论的判断条件为:x =x (y ,y ㊃, ,y (λ1));u =u (y ,y ㊃, ,y(λ2))㊂}(22)式中λ1㊁λ2均为正整数,它们分别为状态变量㊁输入变量的微分阶数㊂微分平坦控制策略框图如图4所示:u ref,c 为前馈控制量;u ref,b 为误差反馈补偿值;u ref 为参考输入量;y 为输出实际值;y ref 为其期望值;Δy 为两者误值;Δy ref 为Δy 的期望值㊂由于3个子换流器的结构相同,控制器也相同,本文仅以a 相的子换流器为例具体分析㊂另外,正㊁负序分量的控制类似,在此仅推导正序分量的控制过程㊂根据式(6),可以推出输入侧正序的平坦控制器的前馈控制量为u +da_ref,c u +qa_ref,c éëêêùûúú=u +sd u +sq éëêêùûúú-R +L d d t ()i +da_ref i +qa_ref éëêêùûúú-ωs L -i +qa_ref i +da_ref éëêêùûúú㊂(23)35第1期程启明等:不平衡电网下双dq 坐标变换的M3C 微分平坦控制策略式中u +da_ref,c ㊁u +qa_ref,c 分别为输入电流参考值i +da_ref ㊁i +qa_ref 生成的前馈控制量㊂将系统状态变量误差表示为:Δi +da =i +da -i +da_ref ;Δi+qa=i+qa-i+qa_ref㊂}(24)将式(24)代入式(6),可得误差模型如下:Δu +da Δu +qa éëêêùûúú=-R +L d d t()Δi +da Δi +qa éëêêùûúú-ωs L -Δi +qa Δi +da éëêêùûúú㊂(25)由式(25)可得相应误差反馈补偿值为Δu +da_ref,b Δu +qa_ref,b éëêêùûúú=-k DFp +k DFi s ()Δi +da_ref -Δi +da Δi +qa_ref -Δi +qa éëêêùûúú-ωs L -Δi +qa Δi +da éëêêùûúú㊂(26)式中:k DFp ㊁k DFi 为PI 参数;u +da_ref,b ㊁u +qa_ref,b 分别为Δi +da㊁Δi +qa与参考值生成的误差反馈补偿值㊂令Δi +da_ref =0,Δi +qa_ref =0,可得Δu +da_ref Δu +qa_ref éëêêùûúú=Δu +da_ref,b Δu +qa_ref,b éëêêùûúú+Δu +da_ref,c Δu +qa_ref,c éëêêùûúú㊂(27)联立式(6)和式(27)可得(R +Ls )Δi +da_refΔi +qa_ref éëêêùûúú-k DFp +k DFis ()i +da-i +da_refi +qa -i +qa_ref éëêêùûúú=(R +Ls )i +dai +qa éëêêùûúú㊂(28)由式(28)可得d㊁q 轴电流的闭环传递函数如下:H d (s )H q (s )éëêêùûúú=i+dai+da_refi+qai +qa_ref[]T=11[]㊂(29)因此,上述设计的M3C 平坦控制器能实现电气量的解耦,响应速度快,跟踪效果好㊂类似地,可以推导出输入侧b 相子换流器㊁c 相子换流器以及输出侧的正序前馈控制量㊁误差反馈补偿量和平坦控制器分别为:u +db_ref,c u +qb_ref,c éëêêùûúú=u +sd u +sq éëêêùûúú-R +L d d t ()i +db_ref i +qb_ref éëêêùûúú-ωs L -i +qb_ref i +db_ref éëêêùûúú;(30)Δu +db_ref,b Δu +qb_ref,b éëêêùûúú=-k DFp +k DFis ()Δi +db_ref -Δi +db Δi +qb_ref -Δi +qb éëêêùûúú-ωs L -Δi +qb Δi +db éëêêùûúú;(31)Δu +db_ref Δu +qb_ref éëêêùûúú=Δu +db_ref,b Δu +qb_ref,b éëêêùûúú+Δu +db_ref,c Δu +qb_ref,c éëêêùûúú;(32)u +dc_ref,c u +qc_ref,c éëêêùûúú=u +sd u +sq éëêêùûúú-R +L d d t ()i +dc_ref i +qc_ref éëêêùûúú-ωs L -i +qc_ref i +dc_ref éëêêùûúú;(33)Δu +dc_ref,b Δu +qc_ref,b éëêêùûúú=-k DFp +k DFis ()Δi +dc_ref -Δi +dc Δi +qc_ref -Δi +qc éëêêùûúú-ωs L -Δi +qc Δi +dc éëêêùûúú;(34)Δu +dc_ref Δu +qc_ref éëêêùûúú=Δu +dc_ref,b Δu +qc_ref,b éëêêùûúú+Δu +dc_ref,c Δu +qc_ref,c éëêêùûúú;(35)u +od_ref,c u +oq_ref,c éëêêùûúú=-3u +1d u +1q éëêêùûúú-R +L d d t ()i +od_ref i +oq_ref éëêêùûúú-ω1L -i +oq_ref i +od_ref éëêêùûúú;(36)Δu +od_ref,b Δu +oq_ref,b éëêêùûúú=-k DFp +k DFi s ()Δi +od_ref -Δi +od Δi +oq_ref -Δi +oq éëêêùûúú-ωs L -Δi +oq Δi +od éëêêùûúú;(37)Δu +od_ref Δu +oq_ref éëêêùûúú=Δu +od_ref,b Δu +oq_ref,b éëêêùûúú+Δu +od_ref,c Δu +oq_ref,c éëêêùûúú㊂(38)M3C 输入侧㊁输出侧正序平坦控制的详细框图如图5所示㊂2.4㊀子模块独立均压控制本文采用子模块独立均压控制使各子模块的电容电压达到稳定㊁均衡,其具体原理为:通过每个桥臂上的电流㊁对应桥臂的直流电压㊁单个子模块的电容电压,结合输入侧㊁输出侧的平坦控制信号,得出最终的桥臂控制信号,再送入载波移相调制,以此保证子模块电容电压的稳定㊂控制框图见图6㊂以桥臂u a 为例,其总电容电压u Cua ,子模块平均电容电压为u -Cua ,调制信号为u ∗ua ,第j 个子模块的45电㊀机㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第28卷㊀电容电压为u Cua j㊂图5㊀M3C 系统的微分平坦控制框图Fig.5㊀DFC control block diagram of M3Csystem图6㊀子模块独立均压控制Fig.6㊀Independent and average voltage control ofsub-module3㊀仿真实验分析本文在MATLAB /Simulink 仿真平台上对图1所示M3C 系统进行了模拟㊂由此设计了两种不平衡故障工况,分别仿真了微分平坦控制与传统的PID 控制,并对比仿真效果㊂系统仿真参数如表1所示㊂表1㊀系统仿真实验参数Table 1㊀Parameters of system simulation experiment㊀㊀参数数值输入侧电压幅值/kV 10输出侧电压幅值/kV 10输入侧频率/Hz 50/3输出侧频率/Hz 50桥臂子模块数/个7子模块电容/mF 10子模块电容电压/V 3000桥臂电感/mH203.1㊀工况1实验分析在工况1下,由控制目标1(平衡电网电流)变为控制目标2(消除有功功率纹波)再变回控制目标1㊂具体如下:1)0~0.1s 内,电网电压无故障,系统正常运行,此时输入侧㊁输出侧均选择控制目标1,且P 0=12MW,Q 0=0;2)0.1~0.2s 内,输出侧电压a 相跌落20%,构造输出侧三相电压不对称工况,此时输出侧选择控制目标2,且P 0=6MW,Q 0=0,输入侧无变化;3)0.2~0.3s 内,输入侧电压u 相跌落20%,构造输入侧㊁输出侧三相电压均不对称的工况,输入侧输出侧均选择控制目标2;4)0.3~0.4s 内,设定输入侧㊁输出侧电压恢复原值,交流系统对称,回到无故障正常运行工况㊂图7和图8为工况1下PID 控制策略与微分平坦控制策略的仿真波形,包括输入侧电压u su /u sv /u sw ㊁输入侧电流i su /i sv /i sw ㊁输出侧电压u 1a /u 1b /u 1c ㊁输出侧电流i 1a /i 1b /i 1c ㊁输入侧有功无功功率P s /Q s ㊁输出侧有功无功功率P 1/Q 1㊂表2分别列出了工况1下PID 控制策略与微分平坦控制策略的输入侧电流㊁输出侧电流的性能指标,并从稳定时间与总谐波畸变率(total harmonic distortion,THD)两个方面来进行对比分析㊂由于篇幅有限,本文截取了0.1~55第1期程启明等:不平衡电网下双dq 坐标变换的M3C 微分平坦控制策略0.2s 内输出侧电流的THD 值制成图9,其余THD 值将直接表示在表2中㊂图7㊀工况1下PID 控制的仿真结果Fig.7㊀Simulation results of PID control under workingcondition 1分析图7㊁图8㊁图9和表2可知,在电网出现不对称故障时,传统PID 控制策略与本文所提的微分平坦控制策略均能达到控制要求,保证系统稳定运行,且微分平坦控制策略下各电气量的性能指标均优于传统PID 控制㊂图8㊀工况1下微分平坦控制(DFC )的仿真结果Fig.8㊀Simulation results of DFC control under workingcondition 165电㊀机㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第28卷㊀图9㊀工况1下输出侧电流谐波分析(0.1~0.2s) Fig.9㊀Output current spectrums of M3C on working condition1(0.1~0.2s)表2㊀工况1下输入侧㊁输出侧电流性能指标分析Table2㊀Analysis of current performance index of input side and output side under working condition1两侧电流性能指标分析时间段/ms0~100100~200200~300300~400输入侧稳定时间/ms(PID)59100238339输入侧稳定时间/ms(DFC)34100225320输入侧THD/%(PID) 1.970.240.52 1.29输入侧THD/%(DFC)0.620.140.290.15输出侧稳定时间/ms(PID)21118200330输出侧稳定时间/ms(DFC)14107190313输出侧THD/%(PID) 1.710.870.480.99输出侧THD/%(DFC)0.290.220.240.11 1)0~0.1s内,系统处于无故障正常运行状态,在控制目标1下,两种控制方法下的输入侧㊁输出侧电流都具有较好的三相对称性,系统在微分平坦控制下的稳定速度较PID控制稍快,电能质量较高;2)0.1~0.2s内,输出侧出现不对称故障,a相电压跌落20%,输出侧控制目标为消除有功功率纹波,两种控制方法下的输出侧电流,在不对称故障与功率改变后都能达到新的稳定值㊂PID控制下系统的输出侧电流i abc与输出侧功率P1/Q1在0.118s后稳定,输出侧电流THD值为0.87%;微分平坦控制下系统的输出侧电流i abc与输出侧功率P1/Q1在0.107s后稳定,输出侧电流THD值为0.22%,对比可知微分平坦控制下输出侧电流能够更快达到稳定,系统的谐波污染更低;3)0.2~0.3s内,输入侧和输出侧均出现不对称故障,控制目标均为消除有功功率纹波,PID控制和微分平坦控制下系统的输入侧电流i uvw的THD值分别为0.52%和0.29%,说明微分平坦控制下系统的电能质量高;4)0.3~0.4s内,输入侧㊁输出侧均恢复无故障正常运行状态,由表2可知,微分平坦控制下系统的能更快达到稳态,谐波含量更低,电能质量更高,能够更有效地抑制负序电流㊂3.2㊀工况2实验分析在工况2下,由控制目标1变为控制目标3再变回控制目标1㊂工况2具体如下:1)0~0.1s内,电网电压无故障,系统正常运行,此时输入侧㊁输出侧均选择控制目标1,且P0= 12MW,Q0=0㊂2)0.1~0.2s内,输入侧电压u相跌落20%,构造输入侧三相电压不对称工况,此时输出侧选择控制目标3,且P0=6MW,Q0=0,输出侧无变化;3)0.2~0.3s内,输出侧电压a相跌落20%,构造输入侧㊁输出侧三相电压均不对称的工况,输入侧输出侧均选择控制目标3;4)0.3~0.4s内,设定输入侧㊁输出侧电压恢复原值,交流系统对称,回到无故障正常运行工况㊂图10和图11为工况2下PID控制策略与微分平坦控制策略的仿真波形,包括输入侧电压u su/u sv/ u sw㊁输入侧电流i su/i sv/i sw㊁输出侧电压u1a/u1b/u1c㊁输出侧电流i1a/i1b/i1c㊁输入侧有功无功功率P s/Q s㊁输出侧有功无功功率P1/Q1㊂由于篇幅有限,本文截取了0.1~0.2s内输出侧电流的THD值制成图12,其余THD值将直接表示在表中㊂表3分别列出了工况2下两种控制策略的输入侧电流㊁输出侧电流的性能指标,便于进一步对比分析㊂75第1期程启明等:不平衡电网下双dq坐标变换的M3C微分平坦控制策略图10㊀工况2下PID控制的仿真结果Fig.10㊀Simulation results of PID control under working condition2分析图10㊁图11㊁图12和表3可知,在工况2下,微分平坦控制策略的控制效果优于传统PID控制㊂具体分析如下:1)0~0.1s内,系统为无故障正常运行状态;2)0.1~0.2s内,输入侧出现不对称故障,u相电压跌落20%,输入侧控制目标为消除无功功率纹波,两种控制方法下的输入侧㊁输出侧电流,在不对称故障与功率改变后都能迅速稳定;图11㊀工况2下微分平坦控制(DFC)的仿真结果Fig.11㊀Simulation results of DFC control under working condition285电㊀机㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第28卷㊀图12㊀工况2下输出侧电流谐波分析(0.2~0.3s) Fig.12㊀Output current spectrums of M3C on working condition2(0.2~0.3s)表3㊀工况2下输入侧㊁输出侧电流性能指标分析Table3㊀Analysis of current performance index of input side and output side under working condition2两侧电流性能指标分析时间段/ms0~100100~200200~300300~400输入侧稳定时间/ms(PID)65134200327输入侧稳定时间/ms(DFC)29126200311输入侧THD/%(PID) 1.970.940.48 1.28输入侧THD/%(DFC)0.620.490.290.16输出侧稳定时间/ms(PID)24100214325输出侧稳定时间/ms(DFC)151********输出侧THD/%(PID)0.970.670.89 1.04输出侧THD/%(DFC)0.370.120.270.953)0.2~0.3s内,输入侧和输出侧均出现不对称故障,控制目标均为消除无功功率纹波,PID控制下系统的输出侧电流i abc与输出侧功率P1/Q1在0.214s后稳定,输出侧电流THD值为0.89%;微分平坦控制下系统的输出侧电流i abc与输出侧功率P1/Q1在0.207s后稳定,输出侧电流THD值为0.27%,对比可知微分平坦控制下动态稳定性与快速性更好,谐波污染更低;4)0.3~0.4s内,输入侧㊁输出侧均恢复无故障正常运行状态,由表3可知,微分平坦控制下系统的稳定速度㊁动态性能㊁控制效果均优于传统PID 控制㊂通过对比上述两种运行工况的仿真结果,不难得知无论是在正常运行工况下,或是系统出现单侧㊁双侧不对称故障的工况下,微分平坦控制的效果均优于PID控制㊂4㊀结㊀论本文对电网不平衡下的M3C微分平坦控制进行了深入研究㊂首先,根据双dq坐标变换建立了M3C的输入输出侧解耦模型,提取电压电流的正负序分量,基于微分平坦理论,设计出了输入侧㊁输出侧的微分平坦控制器,最后在MATLAB/Simulink平台上设计了两种不平衡工况,分别模拟了微分平坦控制和传统PID控制的运行效果,验证了本文所提控制策略的先进性㊂且通过理论分析和仿真对比可以得到以下结论:1)双dq坐标变换中所有的受控量均为直流量,控制结构较双αβ更简单,实现容易,同时也具备优良的稳态和动态性能㊂2)与传统的线性PID控制相比,非线性的平坦控制更适用于非线性的M3C系统㊂在平衡电网或电网出现不对称故障时,微分平坦控制下的控制效果均优于PID控制,其动态稳定性与快速性更好,谐波污染更低㊂参考文献:[1]㊀YOU Shutang,ZHAO Jiecheng,YAO Wenxuan,et al.FNET/grideye for future high renewable power grids-applications overview[C]//2018IEEE PES Transmission&Distribution Conferenceand Exhibition-Latin America(T&D-LA),September18-21, 2018,Lima,Peru.2018:1-5.[2]㊀WU Jiahui,WANG Haiyun,WANG Weiqing,et al.Performanceevaluation for sustainability of wind energy project using improved multi-criteria decision-making method[J].Journal of Modern Power Systems and Clean Energy,2019,7(5):1166. [3]㊀KAWAMUR W,CHEN Kuanliang,HAGIWARA M,et al.Alow-speed,high-torque motor drive using a modular multi-level cascade converter based on triple-star bridge cells(MMCC-TSBC)[J].IEEE Transactions on Industry Applications,2015,51(5): 3966.[4]㊀HOSSAIN M I,ABIDO M A.Positive-negative sequence cur-rentcontroller for LVRT improvement of wind farms integrated MMC-HVDC network[J].IEEE Access,2020,8:193314. [5]㊀杨硕,郭春义,王庆,等.分层接入特高压直流输电系统协调95第1期程启明等:不平衡电网下双dq坐标变换的M3C微分平坦控制策略控制策略研究[J].中国电机工程学报,2019,39(15):4357YANG Shuo,GUO Chunyi,WANG Qing,et al.Coordinated con-trol approach for UHVDC system under hierarchical connection mode[J].Proceedings of the CSEE,2019,39(15):4357.[6]㊀邓银秋,汪震,韩俊飞,等.适用于海上风电接入的多端柔直网内不平衡功率优化分配控制策略[J].中国电机工程学报, 2020,40(8):2406.DENG Yinqiu,WANG Zhen,HAN Junfei,et al.A novel chopper topology for grid side fault ride through in VSC-HVDC based off-shore wind power connection[J].Proceedings of the CSEE, 2020,40(8):2406.[7]㊀LUO Jiajie,ZHANG Xiaoping,XUE Ying,et al.Harmonic anal-ysis of modular multilevel matrix converter for fractional frequency transmission system[J].IEEE Transactions on Power Delivery, 2020,35(3):1209.[8]㊀Al-TAMEEMI M,MIURA Y,LIU J,et al.A novel controlscheme for multi-terminal low-frequency AC electrical energy transmission systems using modular multilevel matrix converters and virtual synchronous generator concept[J].Energies,2020, 13(3):748.[9]㊀MENG Yongqing,SHANG Shuonan,ZHANG Haitao,et al.IDA-PB control with integral action of Y-connected modular multilevel converter for fractional frequency transmission application[J].IET Generation Transmission&Distribution,2018,12(14):3386.[10]㊀ERICKSON R W,Al-NASEEM O A.A new family of matrixconverters[C]//27th Annual Conference of the IEEE IndustrialElectronics Society,November29-December2,2001,Denver,USA.2001:1515-1520.[11]㊀OATES C.A methodology for developing Chainlink converters[C]//13th European Conference on Power Electronics and Ap-plications,September8-10,2009,Barcelona,Spain.2009:1-10.[12]㊀KAMMERER F,KOLB J,BRAUN M.Fully decoupled currentcontrol and energy balancing of the modular multilevel matrixconverter[C]//15th International Power Electronics and MotionControl Conference(EPE/PEMC),September4-6,2012,Novi Sad,Serbia.2012:LS2a.3-1-LS2a.3-8. 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[20]㊀SHAHIN A,MOUSSA H,FORRISI I,et al.Reliability im-provement approach based on flatness control of parallel-connect-ed inverters[J].IEEE Transactions on Power Electronics,2017,32(1):682.[21]㊀张翀.模块化多电平矩阵换流器在AC/AC系统应用中的关键技术研究[D].杭州:浙江大学,2020.(编辑:刘琳琳)06电㊀机㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第28卷㊀。
一种航天伺服作动器载荷试验台的结构设计
固定夹块通过螺栓与光栅尺部件固定ꎬ夹块与连接板
５—联轴器ꎻ６—装夹工装ꎻ７—作动器ꎻ８—力传感器ꎻ
之间安装滚珠ꎮ 活动夹块与固定夹块接触部分加工成楔
图 ２ 航天伺服作动器载荷试验台布置图
形ꎬ安装在固定夹块的槽中ꎬ二者之间通过螺栓连接ꎮ 在
９—位移传感器ꎻ１０—加载器ꎮ
在试验操控系统界面上设定试验参数ꎬ由工控机控制
９
１１
１３
６
１.５
３.５
２) 直线导轨设计
为了实现多种尺寸的作动器通用检测ꎬ在输入端设置
直线导轨ꎮ 待检测航天伺服作动器输入输出轴平行且同
侧分布ꎬ其中心距最小为 ４８ ｍｍꎬ最大为 ８７.５ ｍｍꎮ
直线导轨组件结构如图 ５ 所示ꎮ
1
2
3
D
D2
D1
l0
l1
d
图 ４ 滚珠弹簧夹块尺寸示意图
如图 ４ 所示ꎬ设钢珠到活动夹块支点的距离为 ｌ ０ ꎬ螺
１.１ 主要指标及设计要求
用 [１－４] ꎮ 国内对精密作动器性能的评估和改进需要更为
计研究等具有重要的借鉴作用 [８－１１] ꎮ
近些年来ꎬ国内许多高校和研究所对传动系统的固有
特性、传动装置的运动特性、健康管理等均进行了研究ꎬ在
多种类型试验台的研究工作上取得先进成果ꎮ
航天飞行器自身体积较小ꎬ承载质量有限ꎬ所以舵机
ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｍｕｌｔｉ－ ｓｉｚｅ ａｃｔｕａｔｏｒｓ. Ｔｈｅ ｌｉｆｅ － ｓｐａｎ ａｄａｐｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｌｅａｄ ｓｃｒｅｗ ａｎｄ ｌｅａｄ ｓｃｒｅｗ ｂｅａｒｉｎｇ ａｒｅ
ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ. ＡＮＳＹＳ Ｗｏｒｋｂｅｎｃｈ ｉｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｃｈｅｃｋ ｔｈｅ ｋｅｙ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓꎬ ａｄｊｕｓｔ ａｎｄ ｏｐｔｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｔｅｓｔ
面向“总师型”人才培养的航天飞行器设计课程创新建设
面向“总师型”人才培养的航天飞行器设计课程创新建设作者：时圣波龚春林苟建军谷良贤粟华吴蔚楠来源：《高教学刊》2024年第19期基金項目：教育部产学合作协同育人项目“校企协同实践教学体系与模式师资培训”（220602608103420）第一作者简介：时圣波（1985-），男，汉族，山东菏泽人，博士，副教授，博士研究生导师。
研究方向为飞行器总体及结构设计。
DOI：10.19980/23-1593/G4.2024.19.013摘要：航天飞行器设计是航空宇航科学与技术相关专业本科生的专业核心课程，以培养“总师型”后备人才基本能力和素养为教学目标。
航天飞行器设计涉及要素多、概念多、学科耦合强，强调综合性、系统性和创造性。
该文讨论航天飞行器设计课程的四个主要教学难点，结合西北工业大学办学目标，详尽地阐述课程创新建设思路。
课程在知识体系、教学方法、教学资源方面持续改革，构建“国防战略牵引-航天思政引入-工程案例分析-虚拟仿真强化”的创新教学模式，论述课程创新建设具体实施过程。
通过多维度评价与反馈，课程创新建设效果良好，有力支撑总体专业骨干和总师后备人选培养。
关键词：航天飞行器设计；“总师型”人才培养；系统工程思维；航天特色思政；全过程评价中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2024）19-0050-04Abstract： Space Vehicle Design is a core course for undergraduates majoring in aeronautical and astronautical science and technology. The aim of the course is to cultivate the basic ability and quality of "chief designer" candidate talents. Space Vehicle Design involves many elements，concepts， and coupling multi-disciplines. Comprehensiveness， systematism and creativity can be emphasized in this course. The four main teaching difficulties of this course are discussed. The ideas of innovation construction are carefully explained in combination with the educational goals of Northwestern Polytechnical University. The knowledge system， teaching methods and teaching resources are persistently improved. An innovative teaching model of 'motivation of national defense strategy - introduction of aerospace ideological and political education - analysis of engineering cases - strengthening of virtual simulation' is constructed. The specific implementation process of innovation construction of this course is described. The innovation construction of this course has a good effect through multi-dimensional evaluation and feedback， which could strongly support the cultivation of the space vehicle conceptual design talents and chief designer candidates.Keywords： Space Vehicle Design; cultivation of 'chief designer' talents; system engineering thinking; aerospace ideological and political education; whole process evaluation发展航天、探索宇宙承载着人类几千年不懈的追逐，航天飞行器寄托着人类拓展时空运用的希望。
太阳诱导叶绿素荧光卫星遥感技术研究进展
第43卷第2期航天返回与遥感2022年4月SPACECRAFT RECOVERY & REMOTE SENSING45太阳诱导叶绿素荧光卫星遥感技术研究进展仝迟鸣鲍云飞黄巧林王钰（北京空间机电研究所，北京100094）摘要陆地植被生态系统碳汇能力的定量评估对更好的理解全球碳循环，实现碳达峰、碳中和目标至关重要。
卫星反演的太阳诱导叶绿素荧光（SIF）作为一种快速、直接、非侵入性的植被光合性能指标应用日益广泛，为估算区域到全球尺度陆地植被生态系统的碳汇水平提供了一种新的光学手段。
文章首先回顾了用于卫星SIF反演的传感器及其反演SIF产品的特点；其次，综述了卫星SIF在陆地植被生态系统碳汇监测中的研究进展；最后，针对陆地碳循环遥感的应用需求，讨论分析了未来卫星SIF遥感发展的难点与重点。
文章对卫星SIF遥感在陆地植被生态系统碳汇监测中的应用分析，可为生态系统碳源/汇管理、气候预测和卫星研制提供一定参考。
关键词总初级生产力太阳诱导叶绿素荧光碳循环卫星遥感中图分类号: V19文献标志码: A 文章编号: 1009-8518(2022)02-0045-11DOI: 10.3969/j.issn.1009-8518.2022.02.005Progress on Solar-induced Chlorophyll Fluorescence of SatelliteRemote SensingTONG Chiming BAO Yunfei HUANG Qiaolin WANG Yu（Beijing Institute of Space Mechanics & Electricity, Beijing 100094, China）Abstract Quantifying terrestrial vegetation ecosystem carbon sink is essential for better understanding the global carbon cycle and achieving the goals of peak carbon dioxide emissions as well as carbon neutrality. Solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF) is widely used as a rapid, direct and non-invasive indicator of the function and status of vegetation. Satellite SIF provides a new optical method for estimating carbon sink of terrestrial vegetation ecosystems at scales from regions to the globle. Firstly, we review the characteristics of satellite platforms/sensors for SIF retrieval and its products. Secondly, we present an overview of the application of satellite SIF in the terrestrial ecosystem carbon sink. At last, we discuss the challenges of satellite SIF remote sensing in terrestrial carbon cycle according to their needs. This comprehensive review on terrestrial vegetation ecosystem carbon monitoring of satellite SIF application can benefit carbon management, climate projections, and satellite design.Keywords gross primary production (GPP); solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF); carbon cycle; satellite remote sensing收稿日期：2022-01-18基金项目：国际（地区）合作与交流项目（41611530544）引用格式：仝迟鸣, 鲍云飞, 黄巧林, 等. 太阳诱导叶绿素荧光卫星遥感技术研究进展[J]. 航天返回与遥感, 2022, 43(2): 45-55.TONG Chiming, BAO Yunfei, HUANG Qiaolin, et al. Progress on Solar-induced Chlorophyll Fluorescence of46航天返回与遥感2022年第43卷0 引言工业革命导致CO2、CH4等温室气体排放增加，气候变暖进程加快，将造成极端气象事件频发、冰川融化、海平面上升等灾害性后果。
一种改善单脉冲二次雷达跟踪器的预测误差的β值方法的分析
一种改善单脉冲二次雷达跟踪器的预测误差的Β值方法的分析霍 君,冯永浩,姚启仓(空军工程大学电讯工程学院 陕西西安 710077)摘 要:介绍了目前应用于单脉冲二次雷达的跟踪器,主要对其预测精度和多径效应对跟踪效果的影响进行了分析,并在此基础上给出一种减少预测误差的方法。
关键词:单脉冲二次雷达;跟踪器;预测精度;多径效应中图分类号:TN 958196 文献标识码:B 文章编号:1004373X (2003)2203402A M ethod of I m prove Pred ition Error of Tracker for M onopulse SSRHUO Jun ,FEN G Yonghao ,YAO Q icang(Telecomm unicati on Engineering Institute ,A ir Fo rce Engineering U niversity ,X i ′an ,710077,Ch ina )Abstract :T h is paper in troduces the app licati on of the cu rren t generati on of trackers emp loyed in monopu lse secondary su rveillance radars 1P redicti on accu racy and the effect of m u lti path are analyzed 1A t last ,a m ethod of li m iting the p redicti on erro rs is given 1Keywords :SSR ;tracker ;p redicti on accu racy ;m u lti path收稿日期:20030810 在当今空中交通管制系统中,二次监视雷达实际上是最主要的雷达传感器,尤其是在高性能的单脉冲二次雷达出现之后。
ACF旋翼主动控制技术的现状与发展
DOI：10.15913/ki.kjycx.2024.01.004ACF旋翼主动控制技术的现状与发展朱棣文，胡和平（中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学重点实验室，江西景德镇333001）摘要：直升机的振动抑制一直是直升机设计和研究的重难点，围绕直升机主动控制技术中的主动控制后缘襟翼（Actively Controlled Flap，ACF）技术介绍了相对于其他方法的优点。
从内外2个部分梳理归纳了ACF的发展历程，由内主要总结了几种国外设计验证的不同构型的压电驱动器，向外则归纳了几种常用的外环减振控制算法发展过程，通过对比分析论证了不同算法的优点和缺点。
最后结合ACF旋翼主动控制技术现状与发展脉络阐述分析了ACF振动控制方法的技术潜力及进一步发展过程中亟待解决的几个关键点。
关键词：主动控制；控制算法；直升机；旋翼动力学中图分类号：V214.1 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）01-0015-04直升机的振动直接影响飞行员、机组人员和乘客的舒适度，并对机械、结构和电子部件的疲劳寿命有很大的影响。
因此，直升机振动的抑制问题一直是研究的重点。
从直升机发展的早期开始，振动问题就一直受到人们的关注。
在早期的研究中，研究人员确定了3类不同的减振方法，即降低旋翼激振力（振源控制）、在旋翼产生的振动到达机身之前减轻振动（传）递路径隔振和降低在一定激振力作用下的机体响应（响应控制）。
在此基础上，可以采用被动减振和主动减振2种方式进行减振。
传统的被动系统是针对特定的飞行状态和动力学特性进行调整或优化的，因此，如果飞行条件、旋转频率或系统动力学发生变化，被动系统很可能出现减振效率降低的问题，无法适应新时代越来越高的减振要求。
而主动振动控制属于有源控制，系统能够适应多种飞行条件，减振效果明显。
目前基于主动控制技术的研究已经成为未来的主要趋势。
主动振动控制技术结合不同的控制方法在运用上已经日趋成熟，其减振频带范围宽而且能够对控制律进行修改，满足性能指标。
SOGI级联SFNF的高频注入无传感器电机控制方法
第28卷㊀第3期2024年3月㊀电㊀机㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报Electri c ㊀Machines ㊀and ㊀Control㊀Vol.28No.3Mar.2024㊀㊀㊀㊀㊀㊀SOGI 级联SFNF 的高频注入无传感器电机控制方法李东昇,㊀袁杰,㊀王坤东(上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海200240)摘㊀要:针对传统脉振高频电压注入法同时应用带通滤波器和低通滤波器导致相位偏移和位置估计误差大的问题,提出一种级联二阶广义积分器(SOGI )和单频陷波器(SFNF )的改进方法,实现位置误差信号的精确和实时提取㊂研究了脉振高频电压注入法位置观测闭环传递函数的幅频特性,利用SOGI 的选频特性提取高频交轴响应电流,并利用SFNF 的陷波特性滤除注入信号二次谐波,替代了传统误差信号提取环节中的带通滤波器和低通滤波器,参数整定简便,具备兼顾滤波精度和带宽的优势㊂搭建实验平台对传统误差信号提取策略和所提SOGI 级联SFNF 策略进行对比,实验结果表明,本文所提改进方法的响应速度和位置估计精度相比传统方法均有提高:在转速突变过程中转速估计误差降低5.9r /min ,转子位置误差降低0.11rad ;在突加负载时,转速估计误差降低3r /min ,转子位置误差降低0.08rad ,响应调节时间缩短42%,有效提高了位置观测精度和系统的动态响应性能㊂关键词:高频注入法;无刷直流电机;无传感器控制;矢量控制;二阶广义积分器;陷波器DOI :10.15938/j.emc.2024.03.003中图分类号:TM351文献标志码:A文章编号:1007-449X(2024)03-0024-09㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀收稿日期:2023-10-08基金项目:国家重点研发计划(2021YFB3203104)作者简介:李东昇(1999 ),男,硕士研究生,研究方向为永磁无刷电机控制技术;袁㊀杰(1991 ),男,博士研究生,研究方向为电感传感器建模分析与设计;王坤东(1978 ),男,博士,副教授,博士生导师,研究方向为机器人技术及应用㊂通信作者:王坤东High frequency injection sensor-less motor control method withcascade of SOGI and SFNFLI Dongsheng,㊀YUAN Jie,㊀WANG Kundong(School of Electronic Information and Electrical Engineering,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,China)Abstract :In order to solve the problem of phase deviation and position estimation error caused by the simultaneous application of band-pass filter and low-pass filter in traditional high frequency pulsating volt-age injection,an improved strategy of cascaded second order generalized integrator (SOGI)and single frequency notch filter (SFNF)was proposed for accurate and real-time extraction of position error sig-nals.The amplitude-frequency characteristics of the position observation closed-loop transfer function were studied.The frequency selection characteristic of SOGI was used to extract the high-frequency cross-axis response current,and the second harmonic of the injected signal was filtered by the notch wave prop-erty of SFNF,which replaces the bandpass filter and low pass filter.It has the advantages of both filtering accuracy and bandwidth.An experimental platform was built to compare the traditional error signal ex-traction strategy with the proposed strategy.The experimental results show that the speed estimation error is reduced by 5.9r /min and the position error is reduced by 0.11rad under speed step condition.The speed estimation error is reduced by 3r /min and the position error is reduced by 0.08rad when load issuddenly applied,and the response time is shortened by 42%,which effectively improves the positionobservation accuracy and the dynamic response performance of the system.Keywords:high frequency injection;brushless DC motor;sensor-less control;vector control;second-or-der generalized integrator;notch filter0㊀引㊀言近年来,随着稀土永磁新材料的开发研究,以及电力电子和自动控制技术的发展,永磁无刷电机的性能不断提升㊂该类型电机一般采用电子换向方式,具有功率密度高和效率高等优点,已逐步推广到军事装备㊁航空航天㊁工业自动化等需要高性能控制的领域中[1-4]㊂目前,无刷直流电机(brushless DC motor,BLDCM)多采用磁场定向控制方式(field-ori-ented control,FOC),FOC能准确控制磁场方向和大小,转矩和转速连续稳定可调[5],动态响应快㊂但坐标变换需要实时转子位置角度信息做反馈,需要安装霍尔传感器或光电式编码器等机械式位置传感器,这不仅增加了电机的制造费用和尺寸[6],而且降低了系统在高温㊁振动和电磁干扰等复杂工况下的稳定性[7]㊂因此,针对位置传感器的缺陷,电机无传感器转子位置辨识技术成为当前电机控制领域的重点研究方向之一㊂无位置传感器控制基于数学模型和电磁特性,研究间接检测转子位置的方法[8]㊂基于基波模型的方法通过反电动势或者与基波激励相关的磁通量测算出转子位置信息,包括龙伯格观测器法[9],滑模观测器法[10-11],模型参考自适应法[12]和扩展卡尔曼滤波法[13-14]等,这些方法在电机运行中高速时有较好表现,但低速时由于反电动势微弱,信号信噪比较低,位置估计误差显著增大,启动时通常依赖开环拖动[15]㊂为了将无传感器控制延伸到零低速区间,研究者提出了基于电机凸极性跟踪的高频注入法,主要分为旋转高频注入法[16-18]和脉振高频注入法[19-22]㊂前者一般用于凸极率较大的磁片内埋式电机的转子位置检测,后者将适用范围拓展至隐极性的磁片表贴式电机,且工程上易于实现,具有较高的应用价值㊂位置估计精度是电机无传感器控制性能的重要保障㊂脉振高频注入法从高频电流响应中提取出有用信号并解调得到位置误差信号,这一过程是影响位置辨识误差和动态性能的关键㊂传统的脉振高频电压注入法采用带通滤波器(band pass filter,BPF)提取交轴电流响应,并用低通滤波器(low pass fil-ter,LPF)解调出包含位置误差信号的分量,但这两个滤波器的引入不仅增加了转速电流双闭环环路以及位置辨识环路参数整定的难度,而且导致了相关信号的相位延迟,限制了位置观测环带宽,严重影响无感控制的动态性能和位置辨识准确度㊂为此,文献[23]基于双频陷波器改善了误差信号提取方法,提高了带宽和滤波能力,但由于直接调制交轴电流,仍需使用LPF去除逆变器开关频率次谐波,导致系统延时增大;文献[24]提出基于递推离散傅里叶变换解调电流,从而克服滤波器延时缺陷,但硬件计算负担增大;文献[25]采用方波注入,提取信号时无需低通滤波器,动态特性好,但随着注入频率升高,电感损耗和谐波有所增大㊂本文基于脉振高频电压注入法,结合FOC实现BLDCM低速域无位置传感器控制,分析传统误差信号提取策略的不足,提出一种级联二阶广义积分器(second-order generalized integrator,SOGI)和单频陷波器(single frequency notch filter,SFNF)的改进型误差信号提取策略,兼顾位置观测环的动态性能和估计精度,解决传统方法中误差信号提取环节滤波精度低和动态响应慢的问题,提高脉振高频电压注入法的性能,最终通过搭建实物平台,与传统高频注入法进行实验比对,证明本文提出的方法有效可行㊂1㊀无刷直流电机的脉振高频电压注入法㊀㊀基于脉振高频电压注入法的电机控制系统如图1所示㊂本文所研究的电机为磁片表贴式隐极三相无刷直流电机,在直轴方向注入一个高频正弦电压信号以激发电机的饱和凸极性效应,从交轴提取响应电流并经过信号调制解调实现转速和位置的估计,估计出的转子角度反馈于FOC的坐标变换中㊂永磁无刷电机在d-q同步旋转坐标系上的电压方程为:u d=R s i d+L dd i dd t-ωe L q i q;u q=R s i q+L qd i qd t+ωe L d i d+ωeψf㊂üþýïïïï(1)式中:u d㊁u q分别为d㊁q轴电压;i d㊁i q为d㊁q轴电52第3期李东昇等:SOGI级联SFNF的高频注入无传感器电机控制方法流;R s 为定子电阻;L d ㊁L q 分别为d㊁q 轴的电感;ωe 为转子的电角速度;ψf 为电机永磁体磁链㊂图1㊀基于脉振高频电压注入的BLDCM 无位置传感器控制系统Fig.1㊀Structure of BLDCM sensor-less control systemusing high frequency pulsating voltage injection在低速工况下,由于注入的正弦电压频率远高于ωe ,可以忽略式(1)中与电角速度相关的反电势项和交叉耦合项,高频条件下电阻对感抗也可不计㊂从而高频激励下的三相BLDCM 电压方程可化简为u dh ʈL d d i dh d t ;u qh ʈL q d i qh d t ㊂üþýïïïï(2)式中:u dh ㊁u qh 为d㊁q 轴电压的高频分量;i dh ㊁i qh 为d㊁q 轴电流的高频分量㊂构建估计的d ^-q ^同步旋转坐标系,与两相静止α-β坐标系间相差的角度θ为实际的转子电角度,相应的θ^为估计的电角度,Δθ=θ-θ^为角度估计误差㊂在估计的直轴方向注入高频电压信号U h cos(ωh t ),结合高频电压方程,根据坐标系间的映射关系可得高频电流响应:i ^dh i ^qh éëêêùûúú=U h (L -+ΔL cos2Δθ)ωh (L -2-ΔL 2)sin ωh t U hΔL sin2Δθωh (L -2-ΔL 2)sin ωh t éëêêêêêùûúúúúú㊂(3)式中:i ^dh ㊁i ^qh 为d ^-q ^坐标系的高频电流分量;U h 和ωh 为注入高频电压信号的幅值和频率;半差电感L -=L d +L q 2;互差电感ΔL =L q -L d 2㊂分析式(3)可知,q 轴高频电流的幅值与位置估计误差Δθ联系密切,通过BPF 将i q 中的基频分量与开关谐波分量滤除,单独提取出i ^qh ,乘以sin ωh t 进行调制,并用LPF 滤除调制后的注入信号二倍频谐波,得到带有位置误差信息的分量为f (Δθ)=LPF(i ^qh ˑsin ωh t )=LPFU h (1-cos2ωh t )ΔL sin2Δθ2ωh (L -2-ΔL 2)()=U h ΔL sin2Δθ2ωh (L -2-ΔL 2)=U h (L q -L d )sin2Δθ4ωh L d L q㊂(4)在Δθ足够小的情况下,sin2Δθʈ2Δθ,可以将f (Δθ)近似线性化,利用f (Δθ)和PI 调节器设计位置锁相环(phase-locked loop,PLL),将误差信号调节至0,从而获取估计转子转速ω^e ,最终对其积分获取转子位置角度估计值,如图2所示㊂图2㊀采取BPF 和LPF 提取位置误差信号的流程框图Fig.2㊀Flow diagram of position error signal extractionby BPF and LPF2㊀位置误差信号提取策略2.1㊀传统误差信号提取方法的不足传统的信号提取方法为了获得高频电流响应并从中解调出位置误差信息,分别采用了BPF 及LPF 滤波器,但使用BPF 进行特定信号的提取将不可避免地导致相应信号的相位滞后以及幅值衰减,从而降低信噪比并影响位置估计精度㊂在本文的实验中,注入的正弦电压信号频率f h =500Hz,逆变器开关频率设定为10kHz,采用的BPF 为通带450~550Hz 的二阶巴特沃斯滤波器,而LPF 采用一阶巴特沃斯低通滤波器,其截止频率为100Hz㊂图3(a)㊁图3(b)分别为BPF 和LPF 的特性曲线,可见BPF 在所需提取的注入频率500Hz 处,产生了约3.32ʎ的相位延迟,这一延迟是导致位置辨识误差的重要来源,而LPF 虽然在通带内有较好的平坦特性,但在1000Hz 频率处,对f (Δθ)幅值调制产生的二次注入谐波分量幅值为-20.3dB,仅衰减为约原来的1/10,滤除效果并不好,这将导致位置观测器估计的位置与转速产生一定的波动,从而导致辨识精度的降低㊂62电㊀机㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第28卷㊀图3㊀传统误差信号提取中BPF 和LPF 的特性Fig.3㊀Characteristics of BPF and LPF in traditionalerror signal extraction2.2㊀SOGI 级联SFNF 的位置误差信号提取策略为了弥补传统误差信号提取方法的不足,本文将二阶广义积分器和单频陷波滤波器应用于位置观测环路,取代传统的BPF +LPF 模式,提出一种基于SOGI 级联SFNF 的位置误差提取策略,如图4所示㊂电机三相电流经克拉克变换和帕克变换得到同步旋转坐标系下的i ^q ,经脉振高频注入后,i ^q 实际上包括基频直流分量i ^q0,高频响应分量i ^qh 和由于逆变器非线性引起的开关频率次谐波分量i ^qc ,表示为i ^q =i ^q0+i ^qh +i ^qc ㊂(5)在SOGI 级联SFNF 进行误差信号提取的过程中,由SOGI 替代BPF,滤除i ^q0和i ^qc ,对i ^qh 进行相位无偏提取,提取出的i ^qh 经幅值调制后仅留下有用信号f (Δθ)和二倍ωh 注入谐波,再利用SFNF 精准滤除谐波得到f (Δθ)输入位置观测器得到估计的转速和位置㊂图4㊀采取SOGI 和SFNF 提取位置误差信号的流程框图Fig.4㊀Flow diagram of position error signal extractionby SOGI and SFNF本文所采用二阶广义积分器的结构框图如图5所示,其能跟踪特定频率的交流分量或进行移相,传递函数为G d (s )=νᶄ(s )ν(s )=kωᶄss 2+kωᶄs +ωᶄ2㊂(6)式中:νᶄ为输出信号;ν为输入信号;ωᶄ代表SOGI 的中心频率,即待跟踪信号的角频率;k 为阻尼系数,决定闭环系统的带宽㊂图5㊀SOGI 的结构框图Fig.5㊀SOGI s structural block diagram由式(6)可知,中心频率ωᶄ一定时,SOGI 的参数整定只需调整k 值,相比BPF 的整定更简便㊂ωᶄ为500Hz 时,不同k 值的G d (s )环路幅相特性曲线如图6所示㊂由图可知,无论k 取何值,中心频率处的幅值和相位都没有误差,而其余频率处的信号均有较大的衰减,可以满足提取含有位置误差信息的500Hz 信号的需求㊂相比BPF,SOGI 参数整定更加简便,仅需调节k 的大小㊂随着k 值减小,滤波提取效果越好,但相应的系统带宽也会变窄,实际应用中可以综合考虑系统的滤波精度和动态响应速度确定合适的阻尼系数㊂在幅相特性上,SOGI 对提取信号的幅值和相位均无影响,可以有效改善使用BPF 带来的幅值衰减和相位延迟问题㊂图6㊀SOGI 的幅相特性曲线Fig.6㊀SOGI s amplitude-frequency and phase-fre-quency characteristic curves陷波滤波器则可看作一种特殊的带阻滤波器,72第3期李东昇等:SOGI 级联SFNF 的高频注入无传感器电机控制方法不同的是它的阻带更狭窄,可以在特定位置快速衰减对应特征频率的谐波信号,而几乎不影响该频率点以外的成分㊂单频陷波滤波器的传递函数为G SFNF (s )=s 2+ω2ns 2+ξωn s +ω2n㊂(7)式中:ξ为陷波因子;ωn 为陷波频率㊂取陷波频率为1000Hz,单频陷波器的幅频响应曲线如下图所示,陷波因子ξ分别取0.1㊁0.5㊁1,可以看到ξ仅影响陷波宽度,陷波频率处的幅值绝对值始终为0,且相移为90ʎ,说明陷波器能够完全滤除指定频率的谐波成分,对指定频率的滤波效果远优于LPF㊂图7㊀SFNF 的幅相特性曲线Fig.7㊀SFNF ’s amplitude-frequency and phase-fre-quency characteristic curves基于上述分析,为了得到位置误差信号f (Δθ),SOGI 的中心频率和SFNF 的陷波频率分别取值为ωh 和2ωh ,结合SOGI 的选频特性和SFNF 的陷波特性可以同时实现交轴电流高频响应分量的提取和注入频率二倍频谐波分量的滤除㊂相比BPF,SOGI 可以实现对高频电流响应无衰减无相移提取,而SFNF 比起LPF 则能更好地滤除谐波分量,从而提高高频注入位置观测闭环对转子转速和位置的估计精度,改善系统的稳定性㊂为了对比两种方法的性能,对各自的位置观测闭环传递函数进行仿真绘制幅频特性曲线㊂对于位置观测等效环路中的PI 调节器,增大比例系数K P 有助于提高系统带宽,而积分系数K i 则主要与闭环谐振峰值有关,对带宽无影响,因此给出K i 为定值,比例系数K P 分别为30㊁60㊁120时采取BPF 结合LPF 方法的幅频特性曲线,SOGI 结合SFNF 方法的比例系数则取120,如图8所示㊂设置LPF 的截至频率为100Hz,SFNF 的陷波因子为0.1㊂为了方便进行比较,以幅值增益-60dB 为谐波滤除性能评判参考,即将谐波分量降低至0.1%㊂从图中可以看到,随着K P 的提高,BPF +LPF 策略的带宽增大,但滤波精度下降,在满足滤波性能的前提下,带宽被限制在30Hz 以内㊂在比例系数同为120时,传统误差信号提取策略的带宽来到约104Hz,但谐波幅值衰减下降到-42dB,而SOGI +SFNF 策略在带宽扩展至78Hz 的同时,1kHz 谐波分量幅值增益绝对值始终为0,可以兼顾滤波精度与动态性能㊂图8㊀两种位置观测闭环传递函数的幅频特性方法下曲线的比较Fig.8㊀Comparison of amplitude-frequency characteris-tic curves of position observation closed-loop transfer function by two methods3㊀实验分析为了验证本文所提SOGI 级联SFNF 策略的有效性,以stm32F407IGT6为主控单元,构造用于实现BLDCM 无位置传感器控制的试验平台,如图9所示㊂该平台主要包括表贴式BLDCM,其参数见表1㊂加载用磁粉制动器及其数显控制器KTC800A,以及两者间传动轴上搭载的DYN -200电机动态转速及功率传感器,用于实时测量转子传动轴的转速和电机功率,通过电机内置的霍尔式位置传感器和DYN -200传感器分别获取电机转子的实际位置和转速信息,用于和高频注入估计结果进行比较㊂试验过程中产生的数据由单片机控制器通过串口通信实时发送至上位机进行显示并保存,在停机后导出分析㊂82电㊀机㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第28卷㊀图9㊀实验平台Fig.9㊀Experimental platform表1㊀无刷直流电机参数Table1㊀Parameters of BLDCM㊀㊀参数数值额定功率P/W105额定电压U dc/V24线电阻R/Ω0.8线电感L/mH0.0015极对数p2反电势/(V/(kr㊃min-1)) 6.6额定转速n/(r/min)3000实验中,通过stm32高级定时器设置逆变器的开关频率为10kHz,死区时间为2μs,由高级定时器触发ADC采样中断服务程序,在每个PWM周期完成一次电流采样㊁电流环计算和PWM占空比更新,转速环更新频率1kHz,在Systick中断服务程序里完成㊂母线电压24V,注入的脉振高频电压信号频率为500Hz,幅值为4V㊂SOGI阻尼系数取0.7,SFNF陷波因子0.5,用于进行比较的传统误差信号提取方法中的BPF和LPF参数与2.1节中相同㊂3.1㊀转速阶跃性能验证为了验证本文所提策略的转速和位置估计效果,分别进行传统脉振高频注入法和本文所提方法在给定电机转速120r/min时,进行两次加速至180r/min的实验,结果如图10和图11所示(FOC 的转速环以转子机械转速为参考转速,图中的转子位置及误差为电角度,下同)㊂其中转子转速及转速误差如图10(a)所示,转子角度及其误差见图10(b)㊂可以看到由于BPF加LPF的误差信号提取策略存在滤波器相位延迟和带宽不足的问题,估计转速的变化显然相比实际转速有落后,跟踪效果并不理想㊂对转速从120r/min阶跃到150r/min这一段的曲线进行分析,突变时的转速偏差约升高至10.2r/min,估计位置同样有约0.19rad的偏离;而在同样的转速阶跃条件下,本文所提方法消除了BPF的相位延迟,并扩展了位置观测环的带宽,在转速突变过程中误差减少至约4.3r/min,转子位置误差减少至0.08rad㊂说明改进后的SOGI级联SFNF误差信号提取策略在电机变速过程中跟踪性能更好,且在两次阶跃之间,电机稳定运行时转速曲线更趋于平稳,稳态时转子的平均转速误差也低于采取BPF和LPF时的平均转速误差㊂图10㊀基于BPF和LPF提取位置误差信号方法的转速阶跃工况实验结果Fig.10㊀Experimental results of speed step condition when BPF and LPF are used to extract posi-tion error signal为了对比两种策略的滤波精度,分别取转子转速稳定时交轴电流经过两种误差信号提取环节输出92第3期李东昇等:SOGI级联SFNF的高频注入无传感器电机控制方法的f (Δθ)进行频域上的观察㊂图12(a)㊁图12(b)分别为两种误差信号提取策略相对应的FFT 分析结果,本文实验注入的电压频率为500Hz,因此重点关注1000Hz 的二次谐波信号,从图中可见采取SOGI +SFNF 策略后,谐波信号幅值相比采取BPF +LPF 策略降低约94%,说明本文所提策略的滤波性能更加优越㊂图11㊀基于SOGI 和SFNF 提取位置误差信号方法的转速阶跃工况实验结果Fig.11㊀Experimental results of speed step conditionwhen SOGI and SFNF are used to extract po-sition error signal3.2㊀突加负载抗扰动性能验证为了验证本文所提策略的抗扰动性能,在电机以120r /min 的转速运行时,通过磁粉制动器突然施加大小为电机额定转矩50%的负载,分别使用传统脉振高频注入法和本文所提方法得到的实验结果如图13和图14所示㊂从图中可以看出,在负载转矩突变时,采用传统方法的电机转速跌至约79r /min,且估计转速和位置均产生较明显的偏差和波动,由于位置观测环中辨识得到的转子位置由估计转速积分而来,位置误差曲线以同样方式振荡,两者波动调节时间基本一致,约为600ms,这一过程中最大转速误差和位置误差分别为11.6r /min 和0.22rad,当位置偏差过大时电机将有失步乃至停转的风险㊂而使用本文所提方法,电机转速跌幅削弱,最低约90r /min,转速波动情况明显改善且误差调节时间缩短至约350ms,最大转速误差降低至约8.6r /min,最大位置误差约0.14rad㊂图12㊀误差信号f (Δθ)FFT 分析结果Fig.12㊀FFT analysis results of error signal f (Δθ)综上所述,相较传统高频注入中用BPF 加LPF 提取位置误差信号的方法,采用本文所提的SOGI 加SFNF 方法后,脉振高频电压注入法的位置和转速估计精度均有所提高,动态性能和抗扰动能力得到改善㊂03电㊀机㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第28卷㊀图13㊀两种策略突加负载工况转子转速实验结果Fig.13㊀Experiment results of rotor speed under loadtorque change circumstance based on twostrategies图14㊀两种策略突加负载工况位置误差实验结果Fig.14㊀Experiment results of position error under loadtorque change circumstance based on two strategies4㊀结㊀论基于凸极性跟踪的高频注入法对于研究无刷直流电机低速无传感器控制具有重要意义,为了改善传统脉振高频电压注入法采用带通滤波器和低通滤波器进行信号提取和解调带来的位置估计精度不高㊁动态性能难以兼顾㊁参数整定困难等问题,本文分析了传统误差信号提取方法的缺陷,并创新了一种级联二阶广义积分器和单频陷波器提取位置误差信号的改进方法,充分利用二阶广义积分器的选频特性代替带通滤波器,有效避免了滤波器相位滞后效应,并利用单频陷波器的陷波特性滤除高频注入谐波分量㊂实验结果表明,在转速阶跃和突加负载等工况下,本文所提改进方法的响应速度和位置估计精度相比传统方法均有提高,并具有良好的动态性能,同时参数整定简单,对于提升脉振高频电压注入法的可靠性有一定价值㊂在本文研究的基础上,将进一步通过改进自适应中心频率的SOGI 提高动态条件下脉振高频电压注入法的估计精度,并结合基于反电动势的观测器拓展该方法的应用范围㊂参考文献:[1]㊀DE Viaene J,CEULEMANS D,DERAMMELA-ERE S,et al.Sensorless load angle control for energy optimal sinusoidal driven BLDC motor applications [J ].IEEE /ASME Transactions on Mechatronics,2022,27(4):2290.[2]㊀DU B,WU S,HAN S,et al.Application of linear active disturb-ance rejection controller for sensorless control of internal perma-nent-magnet synchronous motor[J].IEEE Transactions on Indus-trial Electronics,2016,63(5):3019.[3]㊀SASHIDHAR S,GURU PRASAD REDDY V,FERNANDES BG.A single-stage sensorless control of a PV-based bore-well sub-mersible BLDC motor[J].IEEE Journal of Emerging 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基于轨道角动量的雷达关联成像技术研究
Ｖ０１．２６ Ｎｏ．６
电子 设计 工程
Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｄｅｓｉ￣ｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉ
２０１８年 ３月
Ｍ ａｒ．２０１８
基 于 轨 道 角动 量 的 雷达 关 联 成像技 术研 究
陈亚 南 ，董 晓龙
（１．中 国科 学院 国 家空 间科 学 中心 北 京 １００１９０；２．中国科 学院 大学 北京 １００１９０）
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ；ｒｏｏｔ ｍ ｅａｎ ｓｑｕａｒｅ ｅｒｒｏｒ
角 动 量 （ＯＡＭ，ｏｒｂｉｔａｌ ａｎｇｕｌａｒｍｏｍｅｎｔｕｍ），等相 位
电磁 场 携 带 着 能 量 ห้องสมุดไป่ตู้动 量 ，它 的 总角 动 量 可 以
面 为螺 旋 的结 构 ，波前 具 有空 间 差异 化分 布 ，可使 得 表 示为 式 （１）。
Ａ ｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｔｈｅｓｉｓ ｓｔｕｄｉｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｌｅｃｔｒ０ｍ ａｇｎｅｔｉｃ ｖｏｒｔｅｘ ｗｉｔｈ ｏｒｂｉｔａｌ ａｎｇｕｌａｒ ｍｏｍｅｎｔｕｍ ｉｎ ｒａｄａｒ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｉｍ ａｇｉｎｇ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｈｏｌｌｏｗ ｆｅａｔｕｒｅ ｏｆ ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ ｖｏｒｔｅｘ， ｔｈｅ ｓｉｄｅ—ｖｉｅｗ ｉｍ ａｇｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｃｈｏｓｅｎ，ｔｈｅ ｉｍ ａｇｉｎｇ ｍ ｏｄｅｌ ｉｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ，ａｎｄ ｔｈｅ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ａｃｑｕｉｒｅ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ．Ｔｈｅ ｓｉｍ ｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆ ｅｌｅｃｔｒｏｍ ａｇｎｅｔｉｃ ｖｏｒｔｅｘ ｃａｎ ｂｅ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ １．８ ｔｉｍｅｓ ｃｏｍ ｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｓｉｇｎａｌ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｓａｍ ｅ ｐａｒａｍ ｅｔｅｒｓ．Ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｉｍ ａｇｉｎｇ ｒｅｓｕｌｔｓ ａｒｅ ｅｖａｌｕａｔｅｄ．Ｄｕｅ ｔｏ ｔｈｅ ｃｉｒｃｕｌａｒ ｓｙｍ ｍｅｔｒｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｈｏｌｌｏｗ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｅｌｅｃｔｒ０ｍａｇｎｅｔｉｃ ｖｏｒｔｅｘ，ｔｈｅ ｓｕｐｅｒ—ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｉｍａｇｉｎｇ ａｂｉｌｉｔｙ ｉｓ ｌｉｍ ｉｔｅｄ．Ｗ ｉｔｈ ｔｈｅ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｏｆ ｓｉｇｎａｌ ｔｏ ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ，ｔｈｅ ｒｏｏｔ ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅ ｅｒｒｏｒ ｃａｎ ｂｅ ｒｅｄｕｃｅｄ．Ｗ ｈｅｎ ｔｈｅ ＳＮＲ ｉｎｃｒｅａｓｅｓ ｆｒｏｍ －２０ ｄＢ ｔｏ ２０ ｄＢ．ｔｈｅ ｒｏｏｔ ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅ ｅｒｒｏｒ ｒｅｄｕｃｅｓ ｆｒｏｍ ２７ ｄＢ ｔ０ ２１ ｄＢ． Ｋ ｅｙ ｗ ｏｒｄｓ：ｏｒｂｉｔａｌ ａｎｇｕｌａｒ ｍ ｏｍｅｎｔｕｍ ； ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ ｖｏｒｔｅｘ；ｒａｄａｒ ｃｏｒｅｌａｔｅｄ ｉｍａｇｉｎｇ；ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ
首颗脉冲星导航试验卫星及其观测结果
第27卷第3期中国惯性技术学报Vol.27 No.3 文章编号：1005-6734(2019)03-0281-07 doi: 10.13695/ki.12-1222/o3.2019.03.001 首颗脉冲星导航试验卫星及其观测结果帅平1，刘群1，黄良伟1，张新源1，陈绍龙1，薛力军4，丁强强4，邓楼楼2，陈建武2，胡慧君3（1. 钱学森空间技术实验室，北京100094；2. 北京控制工程研究所，北京100094；3. 山东航天电子技术研究所，烟台264043；4. 深圳航天东方红海特卫星有限公司，深圳518057）摘要：2016年，中国成功发射全球首颗脉冲星导航专用试验卫星——X射线脉冲星导航1号（XPNA V-1）。
该卫星是一颗重量为243kg的小卫星，其主要任务是测试X射线探测器性能，观测典型脉冲星和尝试验证脉冲星导航系统体制。
目前，XPNA V-1卫星在轨运行状态良好，已实施4颗典型X射线脉冲星和4颗X射线双星观测，以及相关科学试验。
主要观测结果包括三个方面：首先，通过观测数据处理，获得X射线光子的流量、能谱分布、时间间隔、周期特征和脉冲轮廓等重要观测结果，并建立蟹状星云（Crab）脉冲星的计时模型，其计时精度达到55.14μs；其次，XPNA V-1卫星捕捉到Crab脉冲星于2017年11月发生的一次巨大周期跃变事件，并对其恢复过程进行了长达4个月的监测；最后，采用新提出的基于法平面几何约束的脉冲星自主导航算法得到轨道确定精度为38.4km。
结果表明XPNA V-1卫星空间飞行试验达到预期目标，初步验证了脉冲星导航系统体制的可行性。
关键词：X射线脉冲星；空间导航试验；任务设计；脉冲星观测；计时模型；周期跃变中图分类号：U666.13文献标志码：BPulsar navigation test satellite XPNA V-1 and its observation resultsSHUAI Ping1, LIU Qun1, HUANG Liangwei1, ZHANG Xinyuan1, CHEN Shaolong1, XUE Lijun4,DING Qiangqiang4, DENG Loulou2, CHEN Jianwu2, HU Huijun3(1. Qian Xuesen Laboratory of Space Technology, Beijing 100094, China; 2. Beijing Institute of Control Engineering,Beijing 100094, China; 3. Shandong Institute of Space Electronic Technology, Yantai 264043, China;4. Aerospace Dongfanghong Development Ltd., Shenzhen 518057, China)Abstract:The world’s first dedicated pulsar navigation test satellite, X-ray Pulsar-based Navigation-1 (XPNA V-1), was successfully launched by China in 2016. XPNA V-1 is a small satellite with 243kg, and its mission is to test the performance of X-ray detectors, observes the typical pulsars, and preliminarily verifies the pulsar navigation system. At present, XPNA V-1 normally works in the orbit, and has made the observations of 4 typical X-ray pulsars and 4 X-ray binary systems as well as the relative scientific tests. The main observation results include the following three aspects: Firstly, some significant results, including the fluxes, energy spectrums, time intervals, periodic characteristics and pulse profiles of X-ray photons, has obtained by the observation data processing. Meanwhile, a timing model of Crab pulsar, whose timing accuracy gets to 55.15µs, has been established by using XPNA V-1 observation data. Secondly, the astrono- mical event, which is a large periodic glitch of Crab pulsar happened in November 2017, was caught by XPNA V-1, and the recovery process of the glitch had been completely monitored for four months. Finally, an automatic pulsar navigation algorithm based on ranging plane geometric restriction was presented to avoid the divergence of extended Kalman filtering, by which the orbital determination accuracy of XPNA V-1 achieves收稿日期：2019-05-22；修回日期：2019-05-31基金项目：国家自然科学基金（61803373，61403391）作者简介：帅平（1971—），男，研究员，博士生导师，从事卫星导航、脉冲星导航系统技术研究。
基于动态估计反馈的灰色理论航迹关联算法
第４６卷 第４期２０２４年４月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４６ Ｎｏ．４Ａｐｒｉｌ２０２４文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２４）０４ １４０１ １１ 网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２３０５２５；修回日期：２０２３０９１１；网络优先出版日期：２０２３１０２４。
网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２３１０２４．１３３２．０１６．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金（６１５０２５２２）资助课题 通讯作者．引用格式：邱建杰，蔡益朝，李浩，等．基于动态估计反馈的灰色理论航迹关联算法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２４，４６（４）：１４０１ １４１１．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＱＩＵＪＪ，ＣＡＩＹＣ，ＬＩＨ，ｅｔａｌ．Ｇｒｅｙｔｈｅｏｒｙｔｒａｃｋａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｄｙｎａｍｉｃｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｆｅｅｄｂａｃｋ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２４，４６（４）：１４０１ １４１１．基于动态估计反馈的灰色理论航迹关联算法邱建杰，蔡益朝 ，李 浩，黄权印（空军预警学院，湖北武汉４３００１４） 摘 要：针对传统基于灰色理论航迹关联算法未充分利用航迹历史信息，在密集目标以及时变噪声协方差等场景下关联正确率下降问题，在传统灰色分析法基础上增加了一种动态估计反馈机制。
改进后的算法引入了Ｓａｇｅ Ｈｕｓａ估计器来实时估计传感器的噪声协方差作为评估输出数据质量的依据，并使用Ｃｒｉｔｉｃ赋权法将实时噪声协方差转换为各时刻序贯权重，从而保证最大程度上的利用航迹历史信息。
仿真证明，在密集目标与时变噪声协方差等特殊关联场景下，所提算法明显优于传统灰色分析法以及模糊法、加权法等经典算法，充分证明了所提算法的性能优越性以及鲁棒性。
空间站有效载荷预测性维护支持系统设计
数据库
自动辅助建模软件
数据操作 算法库
计算平台
7实时、
J十算丄 ■定时'
"十算厦
WebUI 卩数据、 h图标2
图1预测性维护支持系统方案 Fig・1 Scheme of the predictive maintenance support system
2.1数据库 空间站有效载荷数据量大、来源多，为充分挖
掘数据中对预测性维护有指导意义的信息，应统 一规划数据源。根据数据来源不同，分为研制阶 段产生的数据与运行阶段产生的数据。 以运行阶 段的数据为主要数据来源,根据需要提取研制阶
第3期
施建明，等•空间站有效载荷预测性维护支持系统设计
397
段的数据辅助分析。 数据类型分为结构化数据和 非结构化数据,针对不同数据类型选择合适的数 据库。有效载荷监测数据以时序数据为主，在工 业大数据、工业互联网领域，1nfluxDB、OpenTSDB 等是常用的开源时序数据库软件［9］,可用于存储 与管理有效载荷状态监测数据。表1列出了预测 性维护支持系统的数据源及相应的数据库产品 选型。
航空高速齿轮服役温度预测模型研究
2024年第48卷第2期Journal of Mechanical Transmission航空高速齿轮服役温度预测模型研究陈玉灵1朱加赞2陈泰民1朱才朝1魏沛堂1徐永强2（1 重庆大学高端装备机械传动全国重点实验室，重庆400044）（2 中国航发四川燃气涡轮研究院机械系统技术研究室，四川成都610500）摘要随着高速重载下航空传动服役温度的不断提高，齿轮胶合失效成为制约飞行器性能的关键因素。
为高效预测航空齿轮服役温度，针对某航空发动机齿轮提出了一种基于顺序耦合的齿轮温度仿真分析方法，考虑固-液-气多相对流换热及不同齿面散热系数等因素，模拟了航空齿轮在不同工况下的本体温度和齿面闪温。
经验证说明，该数值方法与ISO/TS 6336-20闪温法标准计算结果吻合良好，不同工况下接触温度最大偏差控制在10%以内；当传动系统输入转速为22 400 r/min、转矩为119.4 N·m时，分流大齿轮的接触温度达到242.6 ℃，齿轮胶合安全系数为1.22，存在胶合失效风险。
所提出的仿真分析方法能有效预测航空等领域高速齿轮服役温度，为评估航空齿轮胶合失效风险提供了高效可靠的方法。
关键词航空齿轮齿轮胶合温度仿真本体温度接触温度Study on Operating Temperature Prediction Model of Aero High-speed GearsChen Yuling1Zhu Jiazan2Chen Taimin1Zhu Caichao1Wei Peitang1Xu Yongqiang2(1 State Key Laboratory of Mechanical Transmission for Advanced Equipment, Chongqing University, Chongqing 400044, China)(2 Laboratory of Mechanical Systems Technology, AEEC Sichuan Gas Turbine Establishment, Chengdu 610500, China)Abstract With the continuous improvement of the operating temperature of aero transmission under the high-speed and high load, gear scuffing failure has become a key factor restricting the performance of aircrafts. To efficiently predict the operating temperature of aero gears, a sequential coupling numerical analysis method of the gear temperature is proposed for an aero engine gear, which simulates the bulk temperature and flash tem⁃perature under different working conditions, considering factors such as solid-liquid-gas multi-state flow heat exchange and heat dissipation coefficients of different tooth surfaces. The simulated gear contact temperature is compared with calculation results of ISO/TS 6336-20 and shows consistency, the largest deviation between which under different working conditions is controlled within 10%. When the input speed is 22 400 r/min and the torque is 119.4 N∙m, the split large gear contact temperature reaches 242.6 ℃, the scuffing safety factor is 1.22, and there is a risk of scuffing failure. The proposed simulation analysis method can effectively predict the operating temperature of aero high-speed gears, and provide an efficient and reliable method for assessing the risk of aero gear scuffing failure.Key words Aero gear Gear scuffing Temperature simulation Bulk temperature Contact tempera⁃ture0 引言航空发动机朝着高马赫数、高推重比、高可靠性和长寿命方向发展，这给航空发动机机械传动系统研制带来了更加严峻的挑战。
考虑性能退化的飞机典型部件灵敏度分析
考虑性能退化的飞机典型部件灵敏度分析唐成虎;周长聪;侯伟;彭玉海;董彦非【摘要】为了研究发生性能退化的飞机典型部件对缝翼机构运动精度的影响,以缝翼机构滚轮为典型部件,选取飞机在起降阶段缝翼转过的角度作为系统输出响应,建立多体运动学模型.考虑滚轮的不同磨损情况,基于Archard磨损模型结合随机参数与人工神经网络法,得到缝翼机构的功能函数表达式.使用基于方差重要性测度与基于矩独立重要性测度两种灵敏度分析方法对飞机典型部件进行灵敏度分析,研究了随滚轮磨损量与磨损量变异系数的变化对缝翼机构运动精度的影响.研究结果表明,在飞机机构的设计、使用和检修维护不同阶段采用相应的灵敏度分析方法可以精确识别出系统中随机变量的重要性排序,对系统中灵敏度指标排序较高的变量进行优化设计和重点关注可以有效提高系统的可靠性和稳健性,同时也有效地提高了机构灵敏度分析效率.本文分析方法还可为其他机构系统的设计、使用和检修提供参考指导.【期刊名称】《西安交通大学学报》【年(卷),期】2019(053)004【总页数】9页(P158-166)【关键词】缝翼;Archard磨损模型;神经网络;灵敏度分析【作者】唐成虎;周长聪;侯伟;彭玉海;董彦非【作者单位】西安航空学院飞行器学院,710077,西安;西北工业大学力学与土本建筑学院,710129,西安;西安航空学院飞行器学院,710077,西安;西安航空学院飞行器学院,710077,西安;西安航空学院飞行器学院,710077,西安【正文语种】中文【中图分类】V19;TB114.3缝翼机构是飞机的重要增升装置,维持其正常运行对于飞机的安全飞行至关重要[1]。
飞机缝翼机构主要由翼面、齿轮齿条传动机构、滚轮限位装置等组成,运动学关系较复杂。
飞机在日常服役过程中需要进行频繁的起降,使得缝翼机构的组成部件承受载荷的作用,造成以磨损或疲劳为代表的性能退化,进而影响缝翼机构的正常运行。
研究飞机服役过程中部件性能退化对缝翼机构运行的影响程度,从而有针对性地采取预防措施,具有重要意义。
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Chapter48
Product Line Architecture for TT&C Software Support Framework
Zhilin Wang,Xinming Li and Dongdong Li
Abstract One of the most promising techniques to improve the quality and pro-ductivity of TT&C software is product line engineering,the core of which is the product line architecture for TT&C software support framework(PLATSSF)which is of great help to improve the reusability of architectural design.Since component models are cornerstones of support framework design,the characteristics of them including variety,common requirement and variant requirement werefirstly ana-lyzed.Then,mainly by analyzing the three stages of TT&C software,which include development deployment and runtime,the structure of PLATSSF is designed. Thirdly,the function of PLATSSF is instantiated by adding a new satellite to the framework.In this instance the software requirements are analyzed and the contents of software development are provided.In conclusion,PLATSSF implements the production of the TT&C software series,reduces the workload of software devel-opment and improves the software quality.
Keywords TT&C softwareÁSoftware product line architectureÁSoftware support frameworkÁComponent model
48.1Introduction
Space TT&C Network is a special network by which orbited spacecrafts are tracked,measured and controlled[1].With the expanse of the space enterprise, space TT&C center and the space application center need highly cooperate with
Z.Wang(&)ÁD.Li
Beijing Space Information Relay and Transmission Technology Research Center,Beijing 100094,China
e-mail:zhilinwww@
Z.WangÁX.Li
Science and Technology on Complex Electronic System Simulation Laboratory,Beijing 100092,China
©Tsinghua University Press,Beijing and Springer-Verlag Berlin Heidelberg2015
537 R.Shen and W.Qian(eds.),Proceedings of the27th Conference of Spacecraft
TT&C Technology in China,Lecture Notes in Electrical Engineering323,
DOI10.1007/978-3-662-44687-4_48
each other to complete the complex tasks.Space TT&C center is the main control node of the TT&C network,in which TT&C software plays a key role to automate and intellectualize the system.Software support framework provides a deploying and running environment for the function components,and is foundation of space TT&C center software.With increase of mission requirements,TT&C center software ’s architecture is making the transit to the network one.All in all,software support framework is now facing with new challenge.
In the past 10years,TT&C center software architecture went through three phases.The first one is vertical architecture,including many representations,such as independent software,module function and client/server.The second one is hierarchical architecture,including many representations,such as client/server,three-layers,N-layers and distributed structure.The Last one is grid architecture,including many representations,such as distributed structure,reused component and SOA.As Shown in Fig.48.1.
By Far,hierarchical architecture is mainstream and popular for TT&C center software.With increase of requirements,some of TT&C center software is adopting grid architecture.
Component-Based Development (CBD)[2]builds software system by com-bining the developed components,which can reduce development cost,and improve reuse rate of developed components [3].The developed components are the base units of combination,describe the offered service by interface,de fine the demand for environment,and can be independently deployed by a third party.The support framework provides the running and deployable environment for components [4],and is fundamental of the component-based distributed develop-ment.During the running state,support framework builds and manages instances of components,allocates system resources,maintains intercommunications of com-ponents,and transparently heads off request of the outer system.As support framework has achieved common design and implementation [5],developers only need to focus on certain parts,without considering common
parts.Fig.48.1Evolvement of TT&C center software architecture
538Z.Wang et al.。