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91.
不平衡激励作用下周向加肋机匣振动能量传递机理 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究周向加肋机匣对整机振动的抑制机理,采用有限元法建立了加肋机匣-支承-转子耦合结构,结合振动功率流法分析了在转子不平衡激励作用下周向加肋机匣中的振动能量传递机理。 结果表明:机匣周向加肋筋诱导出的能量涡流场能够分流和耗散掉部分由转子传递至机匣的振动能量;机匣周向加肋筋改变了振动能量的传递路径,减小了机匣与支板连接处振动能量的回流现象;振动能量传递到机匣周向加肋筋后发生传递波波形的转换,携带大部分振动能量的弯曲波转换为纵波并沿加肋筋周向传递,阻断振动能量沿轴向传递至整机其他部位。 研究结果可为航空发动机结构设计以及整机减振提供参考。 相似文献
92.
某涡轴发动机在外场使用过程中,由于进气环境的影响和多发不同的装机位置等因素,致使发动机出现偶发喘振或前喘征兆等现象。为此,对原型机转子进行改进设计。同时,采用试车试验的方法,测算并验证改型机的整机喘振裕度。结果表明:在整个工作范围内,改型机的整机喘振裕度得到了全面提升,设计点喘振裕度由10.65%提高至16.21%。试验可为该系列发动机设计制造和改进使用提供数据参考。 相似文献
93.
94.
随钻振动工作环境下,针对惯导系统传统的线性器件误差模型不能适用于线振动工作环境的问题,提出了适用于振动条件下的高阶器件误差模型。通过分析二次项误差在静止与振动状态下的误差传播特性,得出加速度计二次项误差为线振动中主要误差项,建立包含加速度计二次项误差的36阶Kalman滤波器。与传统33阶误差模型相比,36阶误差模型可以有效分离和辨识器件误差。最后,在线振动状态下进行导航验证。结果表明,补偿了二次项误差之后的导航误差得到了大幅优化,速度误差由50m/s减小至2.2m/s,位置误差由90000m减小至2000m,姿态误差由0.7°减小至0.01°。 相似文献
设计了一种新型结构的磁悬浮式低频振动传感器,用于航空航天微振动的多轴测量。该传感器采用电磁、永磁混合结构以及微弹簧作为支承元件,通过轴向位移检测电路和光电位移传感器对磁悬浮质量块与壳体间的相对位移进行检测,实现低频振动信号的多轴测量。动态测量时,磁悬浮质量块在电磁力、重力和弹力的共同作用下可回到平衡位置并实现稳定悬浮,通过调整传感器的控制电流,可主动控制系统等效刚度和等效阻尼,从而有效地降低了系统的固有频率,扩展了传感器的频率响应范围。理论分析得到该传感器的下限截止频率为0.6 Hz,实验结果表明该传感器具有良好的低频响应,本文方法为多轴低频振动传感器设计提供了新思路。 相似文献
96.
阻旋栅对密封静力与动力特性影响的数值分析与实验研究 总被引:5,自引:1,他引:4
密封动力特性对旋转机械转子系统稳定性影响较大,在密封入口端部设置阻旋栅是提高密封稳定性的有效方法。设计加工了无/有阻旋栅共5种密封结构,从数值分析与实验研究两个方面研究阻旋栅对密封静力与动力特性的影响规律。建立阻旋栅密封静力特性CFD理论模型,数值分析阻旋栅对密封泄漏量、切向速度以及周向压力分布的影响;应用不平衡同频激励法实验研究阻旋栅对密封动力特性的影响。研究结果表明:阻旋栅可降低密封的泄漏量,减小密封内流体的切向速度,进而降低密封内流体的周向压力差,且随着阻旋栅周向稠度与径向长度的增加,这种作用逐渐增大,这是阻旋栅抑制气流激振力的主要原因;预旋是密封产生交叉刚度的重要因素,密封的交叉刚度随进出口压比与转速的增加而增大;阻旋栅可有效降低密封的交叉刚度,增加密封的主阻尼,提高密封的稳定性。本文研究揭示了阻旋栅抑制密封气流激振力的机理,为设计阻旋栅密封提供理论依据。 相似文献
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在高速旋转状态下,开展对高压涡轮转子叶片的振动特性和缘板阻尼装置减振效果的试验研究,有利于后期的设计迭代,获得真实的叶片振动情况。以高压涡轮转子模拟件为对象,采用雾化油滴非接触式激励方式模拟涡轮叶片周期性气动激励,建立高速旋转状态下高压涡轮转子叶片振动特性试验系统,并进行介于静止状态夹具固定式测试和整机直接测试之间的组件级试验,在高速旋转状态下实现叶片非接触式高频激振,获取叶片的振动特性和缘板阻尼装置对转子叶片的减振效果。结果表明:在常温 10000~19000r / min 运行转速下,缘板阻尼装置对转子叶片减振约 40% ,阻尼质量较大的叶片频率较高。 相似文献
98.
针对振动信号中轴承故障特征信号微弱难以识别的问题,对通过试验采集到的内环故障、外环故障以及滚动体故障振
动信号进行处理。采用最小二乘法和指数平滑法对振动信号进行预处理,利用EMD分离振动信号的局部特征,并根据IMF分量
的信息熵增益比实现重构;采用ICA对混叠的振动信号进行分离,并对分离后的振动信号进行特征提取;采用遗传算法对多维振
动特征参量进行降维,筛选出最优特征参量;采用遗传算法优化的极限学习机对轴承故障振动特征集进行识别,将常见的SVM、
BP等诊断模型作为对比算法。试验结果表明:采用ICA能将混叠信号有效分离,实现故障信号的提取;遗传算法不仅能够实现最
优特征的选择,同时能够对极限学习机算法进行有效优化,提升算法的诊断效果。优化的算法相比其它诊断识别方法性能较佳,
使3种故障的平均诊断效果达到90%以上。 相似文献
99.
100.