涡轮3 维叶尖间隙对典型故障特征的响应特性分析

为了有效地克服传统叶尖间隙在航空发动机涡轮叶盘的健康监测中传递信息能力有限的不足,充分考虑了在航空发动机运行过程中涡轮叶片叶尖的3维特征,提出包含径向间隙、叶片叶尖端面轴向偏转角和周向偏转角在内的涡轮3维叶尖间隙的概念,并将3维叶尖间隙特征参量作为叶片故障信号载体,通过有限元方法分析了3维叶尖间隙特征参量对高压涡轮叶片典型裂纹故障的响应特性。结果表明:3维叶尖间隙特征参量对高压涡轮叶片尾缘裂纹的故障特征信息有良好的反映效果。     

气膜孔位置对突肩叶尖气膜冷却效率的影响

采用标准k-ε两方程模型求解雷诺平均Navier-Stokes方程组，研究了气膜孔位置对突肩叶尖间隙泄漏流场、气膜冷却效率和表面传热系数的影响，共模拟了3种气膜孔排布方式:中弧线气膜孔、吸力侧气膜孔、前缘气膜孔，考虑了间隙高度（t）和吹风比（M）的影响。研究结果表明:在冷气流量相同的情况下气膜孔位置对突肩叶尖气膜冷却效率影响很大，中弧线气膜冷却突肩叶尖在中弧线到压力侧突肩区域有较好的气膜覆盖；吸力侧气膜冷却突肩叶尖在中弦处的吸力侧突肩到中弧线区域和尾缘区域有较好的气膜覆盖；前缘气膜孔突肩叶尖在整个叶尖表面都有较好的气膜覆盖。间隙高度对不同突肩叶尖的影响不同。吹风比增大时前缘气膜孔突肩叶尖的气膜冷却效率增幅远大于其余两种排布方式。      

基于任意传感器排布的叶尖定时信号压缩感知辨识方法

基于叶片振动和叶尖计时系统的特点,推导了任意传感器角度分布下叶片振动响应的分布规律,并基于叶尖定时信号频域的稀疏性,探究了压缩感知方法在叶尖定时信号的重构和倍频辨识上的应用。通过同步信号和非同步信号的大量数值实验,分析了包括信号重构误差、传感器数量、旋转周期数、频率分辨率和信噪比等因素对辨识效果的影响,提出了压缩感知重构叶尖定时信号的基本方法和步骤。进一步将压缩感知方法应用于某型号涡扇发动机钛合金宽弦风扇叶片有限元仿真获得的振动响应数据重构,验证了该方法的有效性。结果表明:在加入了叶尖测点位置误差和30 dB随机噪声的前提下,在80%、90%和100%三种转速工况下均清晰辨识出幅值较大的激励倍频。基于任意传感器角度分布的压缩感知方法对叶尖定时信号辨识效果较好。