Aero-engine fault diagnosis applying new fast support vector algorithm

A new fast learning algorithm was presented to solve the large-scale support vector machine ( SVM ) training problem of aero-engine fault diagnosis.The relative boundary vectors ( RBVs ) instead of all the original training samples were used for the training of the binary SVM fault classifiers.This pruning strategy decreased the number of final training sample significantly and can keep classification accuracy almost invariable.Accordingly , the training time was shortened to 1 / 20compared with basic SVM classifier.Meanwhile , owing to the reduction of support vector number , the classification time was also reduced.When sample aliasing existed , the aliasing sample points which were not of the same class were eliminated before the relative boundary vectors were computed.Besides , the samples near the relative boundary vectors were selected for SVM training in order to prevent the loss of some key sample points resulted from aliasing.This can improve classification accuracy effectively.A simulation example to classify 5classes of combination fault of aero-engine gas path components was finished and the total fault classification accuracy reached 96.1%.Simulation results show that this fast learning algorithm is effective , reliable and easy to be implemented for engineering application.     

基于地面试车数据的高涵道比涡扇发动机飞行性能预估方法

为了预估高涵道比涡扇发动机飞行性能,使用GasTurb 11软件的试车数据分析功能计算出了某高涵道比涡扇发动机地面试车点与设计点各部件效率和流路损失的偏差.通过非设计点敏感性分析确定设计点与地面试车点的效率与损失偏差的相关性,最后预估得到高涵道比涡扇发动机的飞行性能.对某高涵道比涡扇发动机飞行性能预估研究表明:该方法切实可行,其中地面试车数据分析、地面和设计点偏差关系图、以及非设计敏感性分析是预估高涵道比涡扇发动机飞行性能的3个关键环节。      

机身减速板流动特性研究（英文）

现役高机动战斗机普遍采用机身减速板来减小飞行速度和转弯半径并提高机动能力。采用物面测压及空间流场测量相结合的实验方法,在机身减速板开度60°,机身迎角0°～70°条件下,研究了机身减速板铰链力矩随迎角的变化规律,分析了减速板迎风侧和背风侧的流动结构。研究结果表明：减速板铰链力矩按迎角可分为3个区域：常值区（α=0°～16°）,减速板铰链力矩基本不变,因为减速板迎风侧正压力逐渐减小,而背风侧负压力逐渐增加,两种相反的变化趋势相互抵消。非线性增长区（α=16°～32°）,减速板铰链力矩显著增加,因为减速板铰链力矩主要贡献区为背风侧,该迎角区内减速板背风侧存在一对不断增强的旋涡,背风侧负压力显著增加。在非线性衰减区（α=32°～70°）,减速板铰链力矩在迎角32°～36°范围内急剧减小,因为在迎角36°减速板背风侧旋涡流动变为速度较低的再附流动;减速板铰链力矩在迎角36°～44°范围内逐渐增加,因为该迎角区作用于减速板迎风侧的机身涡不断增强,导致减速板迎风侧正压力显著增加;减速板铰链力矩在迎角44°～70°范围内逐渐减小,因为该迎角区作用于减速板迎风侧的机身涡不断减弱直至破裂,导致减速板迎风侧正压力逐渐减小。     

相变材料热控系统内部接触热阻的辨识方法研究

在相变材料热控系统的吸热融化过程中,由于材料与容器壁面之间的空穴效应形成的接触热阻,将对熔化传热形成阻尼效应。采用反演热传导反问题的方法,将参数辨识中的灵敏度法和共轭梯度法应用到实验,建立了一种可用于材料熔化过程界面稳态和瞬态接触热阻的辨识方法。模拟辨识与初步应用表明：辨识方法计算精度高、稳定性好,为精细化分析相变材料热控系统中的熔化吸热过程奠定基础。     

轴流压气机级内污垢沉积影响的数值研究

采用三维数值方法,对具有一定典型性的真实压气机级NASA stage 35进行研究,通过与文献中实验数据的对比,校核了商业CFD计算代码的可靠性,得到的性能曲线与实验数据有较好的一致性;通过对污垢沉积引起的叶片厚度和壁面粗糙度的增加来模拟不同的污垢沉积程度对压气机级性能的影响。结果表明,增加壁面粗糙度将显著降低压气机级等熵效率和总压比,喘点和堵点的流量均有所下降,对稳定工作范围影响不大;增加叶片厚度大幅降低堵点流量而对喘点流量影响较小,使得压气机级的稳定工作范围明显减小;动叶壁面粗糙度的增加相比静叶对级性能的影响明显要大。     

一种多代路径通量分析化学机理简化方法

基于路径通量分析,在考虑组分间直接和间接多代相关反应的基础上,建立了一种新型化学机理简化方法。以预选组分为基础,通过计算预选组分直接参与,以及第二代、第三代和第四代间接参与的所有生成反应与消耗反应中其它组分相对于预选组分的路径通量之和,以此决定相关组分及其所参与反应的取舍。用该多代路径通量分析简化法对甲烷及正庚烷反应机理进行了简化,计算结果与详细化学机理、直接关系图简化法简化结果、二代路径通量分析简化法简化结果进行了对比,结果证明了该多代路径通量分析简化法具有更高的简化精度。多代路径通量分析简化法为反应流模拟中大型化学机理的精确简化提供了一种新的解决思路。     

应用快速多分类SVM的航空发动机故障诊断方法

提出了一种新的快速多分类SVM算法,用于解决大样本情况下航空发动机的多类故障诊断问题。首先,选用层次支持向量机(H-SVM)来实现多类分类,用各类数据中心代表该类数据,通过自组织特征映射神经网络(SOFM)进行聚类,把类中心之间距离较近的数据归为同一个子类进行训练,得到H-SVM层次结构。其次,在训练H-SVM中的二元分类器时,应用相对边界向量(RBV)代替全部训练样本,在保持分类精度几乎不变的条件下大幅度减少了训练样本数,使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短。在分类数据混迭较为严重的情况下,新算法先剔除混迭的异类数据,再计算RBV,并且把与计算的RBV距离小于一定数值的样本都选择来训练SVM,保证了RBV的合理性,防止了关键数据的丢失,有效提高了分类精度。针对一个航空涡喷发动机5类复合故障的分类进行了实例仿真,总的故障分类正确率达到91.2%,二元SVM的训练时间最多只有原来的16.20%;当训练样本总数达到7500的大规模情况下,根据本算法,约减后的样本数量只有原来的3.05%。仿真结果表明,提出的算法有效、可靠,容易实现。     

氢化环氧树脂体系形状记忆效应的研究

将顺丁烯二酸酐(MA)与不同比例的氢化环氧树脂、聚丙二醇二缩水甘油醚(PPGDGE)共混,经完全固化制备出一种新型的形状记忆氢化环氧树脂体系。利用DMA,DSC、弯曲测试和U型形状记忆测试系统研究了该固化体系的动态力学性能、力学性能和形状记忆性能,结果表明:该固化体系交联点之间存在较长的柔性链段,导致部分结晶现象的出现;固化体系的玻璃化转变温度(Tg)最高达124℃,并且Tg随PPGDGE含量的增加而线性降低;该形状记忆氢化环氧固化体系具有优良的形状记忆性能,经过5次形状记忆测试,变形的试样均能在数分钟内完全恢复到变形前的状态,形变恢复率达100%。     

Nucleation of β/α Phases in Undercooled Ti-48( at％ )Al Peritectic Alloy

采用电磁悬浮熔炼的深过冷凝固技术实现了Ti-48( at％) Al合金的深过冷,获得的最大过冷度为295K.采用红外测温仪记录实验过程的温度变化数据,OM技术观察不同过冷度下凝固合金的显微组织,结合深过冷凝固过程中的再辉行为分析了该合金的非平衡凝固路径.运用负熵模型、经典形核理论及瞬态形核理论,研究了Ti-48( at％)Al包晶合金中初生相与次生相的形核与过冷度之间的关系.通过对该合金熔体的β(bcc)相和α(hcp)相的临界形核功、稳态形核率、形核孕育时间和瞬态形核率的计算,并结合实验结果对β,α两相的形核进行了综合分析.结果表明,在～10K/s的较低冷速情况下,在整个过冷度(≤295K)范围内B(bcc)相总能作为初生相首先形核.     

一种基于颜色和边缘特征的Mean Shift目标跟踪算法

针对基于颜色特征的Mean Shift算法对动态变化环境适应能力差,容易丢失跟踪目标的问题,提出了一种颜色和边缘特征相结合的Mean Shift目标跟踪算法。该算法使用核直方图概率模型描述目标,通过权值的自适应变化来评估每个特征在跟踪场景中的可靠性,并依据权值提出一种选择性模板更新方法。实验结果表明,提出的算法不仅可以克服目标在跟踪过程中发生的模板变形,而且对目标的平移旋转以及光照变化都具有较好的鲁棒性。