基于神经网络的旋转肋化强弯曲U型通道内压力分布特性预测

依据部分实验数据．利用神经网络对旋转肋化强弯曲U型通道的压力分布特性进行了预测。计算结果表明，当积累了一定的实验测量数据后，经过训练的人工神经网络能够对更高转动数下的通道内压力分布特性进行预测。但是由于U型通道内压力分布的强烈非线性特性，当实验数据较少时，这种预测能力将显著下降，甚至完全丧失。因此，积累相应的实验数据对于基于神经网络的U型通道内压力分布特性的预测是必要的。     

用最优控制理论设计双作用叶片泵定子曲线

将最优控制理论应用于双作用叶片泵定子过渡曲线的设计中，提出了一个主要考虑叶片泵寿命、振动与噪声的性能指标泛函，通过计算获得了在该性能指标下的最优过渡曲线，与高次方多项式过渡曲线相比，使得引起泵振动和噪声的度跃动值下降了１８％，在其它性能上该过渡曲线也有不同程度的改善     

基于试车数据的发动机神经网络模型

利用人工神经网络对某型航空发动机在全飞行包线内的稳态、动态特性(非加力状态)进行建模,网络的训练样本来自该发动机在高空试车台的试车数据。模型的输入量包括燃油流量、喷口面积、高度及马赫数,输出量则包括高、低压转子的转速及各截面的温度和压力。计算表明,当具有足够的训练样本时,神经网络模型不仅在整个飞行包线内具有较高的稳态、动态精度,而且具有较好的实时性。     

基于信息融合遗传算法的航空发动机气路故障诊断

针对航空发动机由传统定期维修向视情维修转变的发展趋势,研究了遗传算法在气路性能参数估计中的应用,提出了改进的基于信息融合的遗传算法,将多源信息融合到遗传算法中,用以减小遗传算法的搜索范围.仿真结果表明:通过融合多源信息,有效克服遗传算法在寻优过程中陷入局部最优的情况,从而提高了气路性能参数的估计精度,能将估计误差控制在5%以内.      

电子控制器PCB板电磁兼容性仿真与试验研究

随着航空发动机全权限数字控制系统的发展,电子控制器中PCB板电磁兼容性设计的重要性日益凸显.本文以某控制器PCB板为对象,在10MHz至1GHz频率范围内,对其电磁干扰使用Ansys公司的SIwave进行近场远场仿真研究,并使用容向公司EMSCAN电磁干扰扫描仅进行测试.通过测试与仿真结果的对比,验证了仿真的准确性.本文提出了一种基于仿真预测PCB板电磁干扰的实现途径,对于电子控制器PCB板的电磁兼容性设计具有参考价值.     

轴流压气机大小叶片特性试验

介绍了轴流压气机大小叶片技术概况及国内外研究现状, 简述了国内在涡轴发动机上应用此项技术的研制历程.通过进行部件试验和整机试验, 对采用大小叶片技术后发动机性能的改善进行了分析.试验结果表明:采用新型轴流压气机后, 发动机流量增加7.27%, 功率提高20.79%, 耗油率反而降低2.67%, 充分验证了大小叶片技术的有效性.采用大小叶片这种先进的气动布局方案的轴流压气机, 能够较大幅度提高发动机的性能, 具有广阔的应用前景.