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航空发动机燃烧室内部高温、气动及噪声等复杂载荷环境是导致火焰筒结构产生裂纹的主要因素之一,掌握火焰筒结构表面载荷特性及其与燃烧参数之间的关系,对于其强度评估非常重要。本文依据某型发动机真实构型设计了典型火焰筒试验件,搭建了模拟燃烧试验平台,发展了热电偶/示温漆组合测温和基于波导管的噪声测试方法,获得了不同燃烧状态下火焰筒表面的温度与噪声载荷分布特征,通过对比试验给出了进口温度、流量、供油量等参数对结构载荷的影响规律。结果表明,火焰筒表面噪声总声压级峰值超过150d B,总声压级、频率特性及分布特征与燃烧状态和结构振动特性等因素相关。 相似文献
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针对连续纤维增强复合材料涡轮轴结构失效模式分析问题,基于宏-细观力学跨尺度分析方法,建立细观力学代表性体积元(RVE)模型,通过编程模拟实现模型的周期性边界条件,计算纤维增强复合材料应力响应,将其均值应力转化为真实应力,确定失效包线。建立连续纤维增强轴结构力学模型,计算轴结构在扭转载荷下的应力响应。通过复合材料层合板主偏轴关系应力转化,将危险单元各方向宏观应力响应计算结果转化到细观力学RVE模型上,即为细观力学RVE模型受载情况。结合细观力学失效边界确定复合材料轴结构危险位置失效模式,当扭转载荷达到5 000~5 500 N·m之间,复合材料最外层即层6(+45°)首先达到基体拉伸失效载荷。开展复合材料轴结构失效模式试验,在扭转载荷达到6 000 N·m时,声发射信号相互叠加,大部分均为中频信号,中频信号多为基体、界面开裂信号。与模拟仿真计算结果对比分析,验证连续纤维增强复合材料涡轮轴结构失效模式分析方法的有效性。利用所建立模型预测了某型发动机低压涡轮轴的失效载荷及失效模式。 相似文献
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高速飞行器中大量使用复合材料薄壁结构,高温和强噪声联合作用的工作环境使复合材料薄壁结构表现出强非线性振动响应特性和复杂的运动形式。以四边固支碳/碳(C/C)复合材料薄壁结构为研究对象,采用有限元法计算了其在不同温度和声压级(SPL)组合下的振动响应。得到了典型的振动响应运动形式,包括屈曲前的随机振动、屈曲后的跳变运动和围绕一个平衡位置的随机振动。结合振动响应的概率密度、功率谱密度,随着温度和声压级的变化,对振动响应的非线性特性进行了分析。结果表明,热载荷和声载荷对响应非线性特性的影响方式不同,强噪声载荷引起的问歇跳变降低了结构的刚度。 相似文献
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针对铆接工作过程中振动和噪声过大影响工作人员身体健康以及装配质量等严峻问题,介绍了阻尼减振降噪技术,探讨了铆接过程中阻尼减振降噪的可行性技术,并简要的介绍了国内外在这一方面的研究成果。最后,认为利用建模仿真模拟来优化阻尼结构的设计和开发以及确定阻尼敷设的最优位置等。并总结出如何设计阻尼器以及设计一款合适的阻尼器所必需具备的几个特性。 相似文献
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针对航空发动机燃烧室火焰筒结构声疲劳问题,建立了某型航空发动机燃烧室火焰筒有限元计算模型。采用耦合的边界元和有限元方法对该结构进行声激励载荷作用下的响应进行计算,获得该结构在不同声压级下的振动位移和应力响应结果,对燃烧室火焰筒结构疲劳故障分析和抗声疲劳结构设计具有一定参考价值。 相似文献
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基于功率谱密度的结构声疲劳寿命估算方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航空结构的声疲劳破坏问题,提出了结构声疲劳寿命估算的两种方法:时域统计法和功率谱密度法,其主要采用功率谱密度方法,应用振动理论、强度理论、M iner线性累积损伤理论和S-N曲线关系式等相关理论,建立了结构受窄带和宽带随机噪声载荷作用下的疲劳寿命估算公式,为工程上估算结构疲劳寿命提供了一定的参考价值。 相似文献
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木文论述了航空涡轮发动机燃烧噪声的性质及类型,介绍了燃烧噪声声功率的预测公式和测试方法以及从远场噪声中分离燃烧噪声的三信号相干技术。文中还介绍了燃烧室部件试验和发动机台架试验时燃烧室外部声场的测试结果,验证了燃烧噪声的性质,并根据声强测量结果估算了从燃烧室侧面辐射的声功率。最后,论述了从外部测量结果推测燃烧室内部声谱的法则。 相似文献
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为了对SiC纤维增强钛基复合材料结构强度进行准确预测,基于宏-细观力学跨尺度分析方法,对复合材料强度进行计算。建立了复合材料层合板的有限元仿真计算模型,对复合材料层合板在横向拉伸与压缩载荷作用下的损伤演化及失效强度进行预测,并进行试验验证。建立细观力学代表体积元(RVE)模型,对模型施加周期性边界条件,实现横向拉、压载荷下基体的应力集中系数以及失效强度的计算。考虑结构实际受载中,复合材料的界面开裂对横向强度的影响,对模型进行修正,分析界面开裂的过程,计算修正后模型的应力集中系数以及失效强度,修正后的模型预测精度提升6.51%,与试验值误差为24.17%,验证了纤维增强复合材料强度计算方法的有效性。 相似文献
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利用航空发动机环行燃烧室噪声测试数据,采用时间序列自回归分析方法得到了燃烧室噪声及动压仿真模型ARMA(17,16),并用其对噪声时间历程数据进行了最佳预测。 相似文献