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进气条件对压气机中介机匣流场影响的试验研究 总被引:6,自引:1,他引:5
以某压气机中介机匣为试验研究对象,通过改变来流径向分布与马赫数,建立了评估中介机匣气动性能的进口约束条件。在同步测量轴向流路离散压力参数的基础上,分析了中介机匣内部流场对进气条件的稳态响应。研究结果表明:进气条件对中介机匣流动损失影响较大,与均匀进气相比,进气畸变会增大弯曲流道内部径向压力梯度,影响流道曲率与流向压力梯度对附面层的控制效果;支板尾流对通道主流的干扰导致下游平直流道上部区域流场恶化,而进气畸变会加剧支板尾迹的影响;随着进口马赫数的增大,中介机匣总压损失系数与总压畸变强度呈现出不同的增长趋势,其出口流场径向分布对马赫数变化的气动敏感性较高。 相似文献
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为研究机匣抵抗轮盘碎片撞击的能力和破坏方式,找到机匣结构优化设计的方法.用显式非线性动力学软件Dytran计算1/3轮盘碎片与单层和双层靶板的撞击过程.碎片及靶板均选用Johnson-Cook材料本构模型,结合Gruneisen状态方程.撞击过程基于Lagrange算法采用显式有限元计算.结果发现,靶板主要破坏方式为整体塑性变形、剪切撕裂和拉伸断裂;间距较大时双层靶板的弹道极限速度随间距的增加而增大;前靶板厚度比例较小或较大时弹道极限速度较大;单层靶板的抗击穿能力优于厚度均布的双层靶板.因此,通过对双层靶板的厚度和间距进行合理的搭配,能达到比同等厚度的单层靶板更好的抗击穿性能. 相似文献
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基于机匣信号的滚动轴承故障卷积神经网络诊断方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对在滚动轴承故障激励下的机匣微弱故障特征,提出了基于卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法。利用矩阵图法、峭度图法以及小波尺度谱法3种振动信号的预处理方法,将一维原始信号转换为图像信号;利用卷积神经网络对故障进行识别。通过比较分析发现:通过连续小波尺度谱更易提取滚动轴承的故障特征,其故障识别率达到95.82%,均高于其他几种振动信号预处理方法;由于卷积神经网络可以利用深层网络结构自适应地提取滚动轴承故障特征,比传统支持向量机(SVM)方法的故障识别率高约7%。结果证明了该方法的有效性与可行性,且具有较好的泛化能力和稳健性。 相似文献