航空发动机喷口收放异常故障诊断与分析

航空发动机使用过程中出现喷口收放异常故障现象,通过现场排故及测得数据分析,得出喷口收放异常是由于指令压力低所致。为此,建立以指令压力低为顶事件的故障树,从顶事件出发找出直接导致顶事件发生的各种可能因素。然后再找出这些因素的直接原因,并逐级向下深入,一直追溯到引起系统发生故障的全部原因。逐一排除,最终认定喷口收放异常故障是由于燃油增压泵花键磨秃导致燃油增压泵失效引起。更换燃油增压泵,故障排除。     

间冷回热循环发动机电子样机设计

在追踪和分析国外间冷回热技术在航空发动机领域应用的基础上,根据国内研究现状,对间冷器和回热器进行了模拟实验研究。初步拟定了间冷回热发动机总体结构方案,并将此结构方案建立为电子样机。总结了间冷回热发动机中各部件、系统,以及特有的间冷器管路系统和回热器管路系统的布局规律。通过样机建模,初步掌握了间冷回热发动机总体结构方案设计特点,探索了各部件、系统的布局,为间冷回热发动机的进一步研究积累了经验。     

矢量喷管作动机构故障模式回中设计

针对故障模式下矢量喷管应急回中问题,提出一种关于矢量喷管作动简回中孔结构的设计方案。基于流体动力学平衡方程,建立应急回中装置的非线性数学模型。就设计过程中设计参数多于方程个数的求解,采用进油孔直径、活塞速度分段求解非线性方程组和作动筒左、右两腔仿真调试的组合方法,获得限定速度段内满足作动筒回中性能要求的回中孔结构参数。AMESim仿真结果表明,矢量喷管作动简回中结构参数,能满足喷管作动筒在任何工作状态下一旦出现故障迅速应急回中的要求,进入回中状态后能以足够的回中位置精度保持其安全的非矢量控制状态。     

民用大涵道比涡扇发动机压气机叶片重量估算方法

针对民用大涵道比涡扇发动机的设计特点,基于部件一维气动设计结果,分别建立高压压气机叶片(增压级、中压压气机叶片重量估算模型与高压压气机叶片相同)、风扇叶片重量估算模型:通过简化高压压气机叶片结构,采用等效厚度、气动修正因子等方法,建立了基于统计分析法的高压压气机叶片重量估算模型;通过分段简化风扇叶片结构,采用弦长、最大厚度拟合规律及分段求解体积等方法,建立了基于统计分析法的风扇叶片重量估算模型。     

基于系统工程的航空发动机标准体系建设研究

介绍了标准体系发展趋势,指出标准体系的建设方向逐渐由单一的二维视图理论发展到分层的、多维的架构理论,基于系统工程理论,系统阐述了建立正向研制流程驱动的航空发动机标准体系的建设思路,保障我国航空发动机的自主研发.     

我国航空发动机材料控制标准发展现状分析

分析了我国航空发动机材料行业标准体系中材料控制标准不健全影响发动机材料制造过程控制和管理的问题,介绍了欧美航空发动机公司材料控制标准体系的特点,提出了建立健全航空发动机材料控制标准的设想.     

基于小波变换的航空发动机性能衰退率计算方法

由于航空发动机的工作环境复杂,性能参数测量值中夹杂的工况信息和测量误差会对发动机的性能衰退率计算产生较大的影响。为了弱化工况信息和测量误差对航空发动机性能衰退率计算的影响,本文首先运用多层小波分解与重构的方法对原始性能参数进行了趋势分量的提取,进而运用线性回归的方法对航空发动机的性能衰退率进行了计算。经过实际运维数据的验证,本文提出的航空发动机性能衰退率计算方法能够为实际工程应用提供理论支持。     

激光核聚变啁啾脉冲放大调整装置动态性能实验研究

大口径光栅是激光核聚变啁啾脉冲放大装置的核心元件,拼接方式是获得大口径光栅的有效途径。本文提出一种宏/微结合的并联驱动式光栅拼接装置和有轴式旋转调整装置,角度调整精度可以达到0.2μrad,平动调整精度可以达到10nm。采用有限元方法对啁啾脉冲放大装置的动态特性进行分析,并使用动态信号分析仪对装置的动态特性进行测量,结果表明放大装置的一阶固有频率可达30Hz。     

亚燃模态下释热分布对发动机性能的影响

为揭示释热分布对亚燃模态下超燃发动机性能的影响规律,对马赫数2.0,总温1100K,总压1.0MPa的来流,完成了燃烧室直连式实验和数值模拟研究。针对上游释热和下游释热条件,对比了发动机壁面压力分布,分析了内流道一维质量加权马赫数,获得了发动机部件和总体性能数据。结果表明,在总当量比相同情况下,上游释热能够获得更好的发动机性能,没有尾喷管时比下游释热获得的推力高出约18%,但在有尾喷管时只相差2.6%;对于本文构型,燃烧室和尾喷管是发动机推力的主要来源,两种释热分布下,二者产生的推力超过了发动机总推力的90%;但对于更高总当量比,上游释热可能会导致进气道不启动,需要增加下游释热获得更高的发动机性能。     

深度置信网络在发动机气路部件性能衰退故障诊断中的应用研究

为提高发动机转动部件性能衰退故障诊断精度,针对传统的浅层网络和支持向量机(SVM)方法在诊断时存在泛化能力欠缺、易产生局部最优解等问题,引入近年来在模式识别领域取得巨大突破,模拟人脑多层结构的深度置信网络(DBN)进行发动机部件性能衰退故障的诊断。为改进深度置信网络性能,提出一种在无监督和有监督训练阶段都可自适应调整权值的改进算法(ad_DBN)。以涡扇发动机为对象,将两种DBN算法与BP,RBF和SVM方法从诊断精度、计算时间、抗噪能力三方面进行综合比较分析。结果表明DBN算法诊断精度明显优于反向传播(BP)神经网络,径向基(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)方法,得益于权值的自适应调整,ad_DBN诊断的平均精度高达97.84%,其抗噪声能力也明显优于其他算法,能够提高故障诊断的有效性和可靠性。