马赫5一级定几何二元混压式进气道反压特性试验研究

对一种设计马赫数为5一级的定几何二元混压式亚燃冲压发动机进气道进行了风洞试验研究,得到了该进气道的反压特性,结果表明：设计状态时,随节流锥堵塞度的增加,进气道出口反压比不断增加,马赫数逐渐下降,总压恢复系数先下降后上升,通道内气流脉动的功率谱密度无明显峰值;节流锥堵塞比为72%时,发生喘振,喘振基频约为48 Hz;随节流锥堵塞比的降低,进气道喘振基频逐渐降低,进气道结束喘振后结尾激波先到达进气道进口处,然后稳定在进气道内收缩段内,随着节流锥堵塞比的进一步降低,结尾激波逐渐进入进气道扩张段。     

基于新型C4D的小管道气液两相流流型辨识方法

基于径向结构的电容耦合式非接触电阻抗检测传感器,结合小波包分析技术和K-均值聚类算法,提出一种小管道气液两相流流型辨识方法。首先,利用径向结构的电容耦合式非接触电阻抗检测传感器,获取反映被测流体信息的电阻抗测量信号实部信息和虚部信息。然后,采用小波包分解的信号处理技术将实部信息和虚部信息分别分为4个频率段,提取不同频率范围的能量分布情况,并与各自的均值、方差构成特征向量。最后,利用K-均值聚类算法进行模式分类,建立流型辨识模型。在内径为3.5 mm和5.5 mm的玻璃管道内进行验证实验,实验结果表明,所获得的传感器测量信号能反映流体流动信息,提出的流型辨识技术路线是有效的,流型辨识精度可达88%以上。     

某涡扇发动机考虑级间引气的二维数值模拟

针对采用S₂流面流场模拟软件(AES-S2),对某涡扇发动机风扇、压气机(考虑级间引气)和整机进行地面0km及高空21km低雷诺数工况下转速特性的评估和流场分析.AES-S2数值仿真模型由带有黏性项的二维欧拉方程、燃烧模型和损失模型构成;采用任意曲线坐标系,可保证复杂几何边界的计算精度;采用隐式高阶精度Godunov求解格式,数值稳定性高,可自动捕捉激波.仿真结果表明:AES-S2计算稳定性好,收敛速度快;风扇和压气机的计算精度高于整机;整机二维计算满足工程精度需求,可为部件研制和整机部件匹配提供性能参数依据.      

转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法

融合小波能谱熵和支持向量机(SVM)的特点,提出了基于小波能谱熵的SVM故障诊断方法.利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据,提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向量,通过样本训练建立了转子在各种典型振动故障状态下的SVM模型和多类分类器,进而实现了对未知转子振动故障的识别.实际应用表明,提出的转子振动故障诊断方法是可行和有效性的.      

基于小波尺度函数的WSK-SV算法 及其气动性能预测

提出了一种将小波的尺度函数与SV(support vector)算法相结合的WSK-SV(wavelet scaling kernel-support vector)新算法,并将Daubechies小波以及Shannon小波的尺度函数分别构成尺度核函数,而且分别作为SV算法中一个可容许的支持向量核函数使用.该算法充分利用了Daubechies小波函数的紧支集与正交等特点以及小波的MRA(multi-resolution analysis,多分辨分析),并注意了尺度核函数能够满足Mercer条件.该算法除了具有通常SVM(support vector machine)所具有的优点外,还具有很好的收敛性以及泛化能力,能够有效地提高学习与预测效率.典型算例选取了不同的小波尺度函数,数值计算表明:在一维、二维和三维问题中,这些小波的尺度函数均可以用于WSK-SV算法,进而显示了这个新算法的可行性与通用性.      

混合排气二元收敛喷管气动与红外隐身综合设计方法

为使混合排气二元收敛喷管的设计在满足发动机推力性能要求的同时,也具有良好的红外特征信号抑制效果,从固定式混合排气二元收敛喷管的设计要求出发,提出了一套混合排气二元收敛喷管气动与红外隐身综合设计的方法和流程.并通过算例计算验证了该设计方法的可行性.另外,计算结果表明:二元喷管的进口截面位置、喷管总长、出口面积以及出口宽高比等几何参数对实现喷管推力性能均起到关键作用;而合理确定出口宽高比,对实现喷管红外隐身性能具有重要作用.      

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

宽马赫数范围高超声速进气道转动唇口变几何方案研究

结合简单一维流理论讨论了一种工作于Ma=4～7、采用可转动唇口的变几何二元高超声速进气道设计方案,并利用数值仿真手段对其Ma=4下的自起动性能及其他不同工作马赫数下的性能进行了研究.结果表明:所设计的变几何进气道必须辅以附面层排移措施才能在Ma=4下顺利实现自起动;该变几何方案Ma=4下的流量系数达0.7以上,这为飞行器加速提供了强有力保障;与定几何进气道相比,变几何进气道高低马赫数下的总体性能均得到显著提高;此外,转动唇口的铰接位置对自起动性能有重要影响.      

光纤陀螺噪声对惯导系统精度影响的小波分析

针对当前典型光纤陀螺捷联惯导系统,研究了低动态条件下光纤陀螺输出信号的噪声特性,运用小波多尺度变换方法进行了噪声各频段分量对导航精度影响的深入研究及仿真分析,然后采用小波阈值去噪方法进行了实测数据滤波的有效性验证。结果表明,光纤陀螺噪声的低频段部分是影响导航定位误差的主要因素,而对陀螺高频段噪声的滤波措施对导航精度影响甚微。     

基于相关分析和组合神经网络的退化预测

产品剩余寿命预测是加速退化试验和故障预测与健康管理两大热点领域中的关键技术之一.为了解决复杂退化的预测问题,提出了一种新型预测方法,对退化轨迹能够实现较长距离的预测.此方法首先对复杂退化数据进行小波变换,通过Durbin-Watson方法和偏相关图分析各级分解序列的自相关性,最后根据序列的特点,组合BP(Back Propagation)和小波神经网络对退化轨迹进行预测.为了验证所提组合神经网络方法的有效性,采用小波神经网络的预测结果进行对比分析.实际退化数据的预测结果表明,所提方法比单独采用小波神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度.