基于3D技术的燃气舵烧蚀率测量方法研究CSCD

针对目前采用的燃气舵烧蚀率测量方法存在误差较大问题,提出了一种基于3D扫描技术的新型测量方法,可以有效提高燃气舵烧蚀率测量准确度,为后续武器型号精确设计奠定基础。     

基于改进灰狼优化算法的涡扇发动机性能/喷流噪声综合优化控制研究

为保证整个飞行过程中满足噪声适航标准和飞行器的安全性,需要按照最严苛的噪声要求进行发动机设计,并留有很大的安全裕度,因而导致发动机的性能潜力未能得到发挥。本文对传统灰狼算法进行了改进,提出自适应概率变异策略,在优化过程中调整狩猎模式,提升了算法的全局搜索能力;基于该算法开展涡扇发动机性能/喷流噪声综合寻优控制研究,根据不同飞行需求对航空发动机性能进行优化,获得最佳控制量,在满足安全性和噪声指标的同时,提高发动机的性能。仿真结果表明,改进后的算法具有更好的全局寻优性能,最大推力模式下可提升推力13.45%,最小油耗模式可降低油耗3.19%,最低涡轮前温度模式可降低涡轮前温度2.07%。     

双脉冲瞬态散斑全场测量方法研究CSCD

散斑测量技术在瞬态振动过程测量中具有不可或缺的重要地位。提出双脉冲瞬态散斑全场测量技术，解决了双脉冲激光器与双曝光相机的时序同步的关键技术，设计了基于双脉冲激光器的瞬态散斑光路系统，搭建了双脉冲瞬态散斑全场测量系统，从而实现了（2~800）μs 时间间隔内连续可调的瞬时振动形貌的测量。     

高阶谐波控制对旋翼桨-涡干扰载荷和噪声的影响

直升机小速度平飞和斜下降飞行时会产生严重的桨-涡干扰(BVI)噪声。基于修正Beddoes尾迹/桨叶动力学耦合方法和Farassat 1A公式,建立了一个新的能够计入高阶谐波控制(HHC)影响的旋翼桨-涡干扰气动载荷和噪声计算模型。在该模型中,高阶谐波控制引起的桨尖涡附加位移通过对高阶入流进行时间积分推导得出,而单一阶次的谐波输入引起的各阶谐波响应通过传递函数来确定,传递函数则由桨叶的动力学特性计算。首先对HARTⅡ旋翼斜下降飞行状态的桨-涡干扰气动载荷进行了计算模拟,验证了所建立方法的可靠性。然后,着重研究了在典型的三阶谐波桨根激励下,不同输入相位对HARTⅡ旋翼桨-涡干扰气动载荷和噪声特性的影响。结果表明:桨叶的动力学特性尤其是扭转特性对高阶谐波控制效果影响显著,且高阶谐波输入的相位选择对桨-涡干扰噪声的控制至关重要,若控制相位选择不当,反而会增大旋翼噪声。     

高速异步电主轴电机的电磁噪声分析

采用有限元法分析了高速异步电主轴电机定子结构的动力学特性(振型、固有频率),分别采用解析法和有限元法分析了电机在额定转速60 000 r/min下空载和负载的电磁力波,利用傅里叶变换对径向气隙磁密和径向电磁力波进行了谐波分析,得到了不同阶次不同频率下的谐波幅值。还将得到的电磁力波加载到电机定子相应节点处,对高速异步电主轴电机进行了电磁振动和声场分析,并计算出电机在空载和负载情况下产生的电磁噪声。     

基于CCFHTLS算法的异步电动机转子故障检测

定子电流经低通滤波器处理后产生高斯有色噪声,限制了异步电机转子故障检测算法的辨识精度。针对该问题,提出一种抑制高斯有色噪声的异步电机故障检测技术。首先对采集到的定子电流进行预处理,利用逆同步旋转变换剔除基波,避免了直接检测时基波对故障辨识精度的影响。然后利用互相关函数(CCF)处理技术对高斯有色噪声的抑制作用,提出基于CCFHTLS算法的电机转子故障诊断技术。针对异步电机转子断条和偏心故障的识别进行试验,结果表明CCFHTLS算法可以有效抑制高斯有色噪声,并保留故障有用信息,显著地提高了故障检测的分辨率。     

一种基于非线性回归的载人航天器密封舱内在轨噪声分析方法

文章提出一种载人航天器密封舱内噪声非线性回归通用分析方法,可基于地面噪声试验测得的数量较多的数据样本和在轨噪声测试获取的少量数据样本,建立密封舱内位置–在轨噪声的数学模型。经验证该模型能够较为准确地拟合密封舱内在轨噪声水平,从而为开展载人航天器的降噪设计、优化噪声仿真模型和验证降噪措施效果提供数据支持。     

基于6SPS并联机构标定新方法

系统研究6SPS并联机构标定的方法。研究中应用激光跟踪仪测量、基于并联机构正解和定位误差旋量的计算,正交试验进行试验设计,应用非线性最小二乘参数辨识。仿真验证辨识的几何误差可以等于假定值,试验验证位姿精度提高了10倍。     

Multi-mode diagnosis of a gas turbine engine using an adaptive neuro-fuzzy system

Gas Turbine Engines (GTEs) are vastly used for generation of mechanical power in a wide range of applications from airplane propulsion systems to stationary power plants. The gas-path components of a GTE are exposed to harsh operating and ambient conditions, leading to several degradation mechanisms. Because GTE components are mostly inaccessible for direct measurements and their degradation levels must be inferred from the measurements of accessible parameters, it is a challenge to acquire reliable information on the degradation conditions of the parts in different fault modes. In this work, a data-driven fault detection and degradation estimation scheme is developed for GTE diagnostics based on an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). To verify the performance and accuracy of the developed diagnostic framework on GTE data, an ensemble of measurable gas path parameters has been generated by a high-fidelity GTE model under (a) diverse ambient conditions and control settings, (b) every possible combination of degradation symptoms, and (c) a broad range of signal to noise ratios. The results prove the competency of the developed framework in fault diagnostics and reveal the sensitivity of diagnostic results to measurement noise for different degradation symptoms.     

考虑非理想噪声干扰的直升机飞行动力学模型辨识方法

利用MATLAB/SIMULINK平台搭建了直升机仿真实验系统，并以UH-60直升机为对象实现了考虑非理想噪声干扰的仿真飞行实验。建立了非理想噪声数学模型并基于增广最小二乘法设计 了一套同时考虑模型参数和噪声参数的综合辨识算法，在此基础上，利用仿真实验数据实现了UH-60直升机纵向飞行动力学模型的辨识与验证。最后，通过与普通最小二乘法的对比验证了本文方法的优越性。 