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1.
针对长短期记忆(LSTM)网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题,在其改进模型嵌套式长短期记忆(NLSTM)网络的基础上,提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络,保留捷径连接中的卷积神经网络结构,既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递,并融入注意力机制构建多层残差网络,注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息,有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析,结果表明:所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系,剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%,比未融入注意力机制方法平均降低18.9%,有效提高了预测精度。 相似文献
2.
研究涡扇发动机核心流道吸鸟对发动机的影响,分析核心流道吸鸟与风扇叶片鸟击的损伤模式及关键要素的差异。采用光滑粒子流体动力学方法开展某发动机风扇增压级内涵的吸鸟数值模拟,研究吸鸟位置、鸟速和风扇转速等关键参数对鸟体碎片轨迹及质量分布的影响,确定核心流道吸鸟最严苛工况条件。结果显示:鸟撞击进口导流叶片中心位置时鸟体切片质量较大;在较高鸟速和较低风扇转速下进入内涵的鸟体切片质量较大。研究结果支撑了某型涡扇发动机核心流道吸鸟专用条件的制定,要求在典型的爬升阶段允许的最大爬升速度以及最小风扇转速条件下开展吸鸟试验,同时试验用到的这只鸟的撞击位置应该使吸入核心流道的鸟的质量最大。 相似文献
3.
内装式空射运载火箭重力出舱机箭耦合动力学分析 总被引:1,自引:1,他引:0
研究了以运输机为平台的内装式运载火箭空射过程载机和火箭的耦合动力学建模。建模针对两个阶段:第一阶段,火箭固定于载机机舱内,两者构成一个整体,按照普通刚体的力学方法处理;第二阶段,火箭解锁后,沿着舱内的发射筒向外滑行,载机和火箭形成两刚体相互作用的耦合系统,基于牛顿-欧拉法建立系统动力学模型。载机在空射火箭过程中,油门和升降舵满偏,在加速前飞的同时拉大姿态俯仰角,火箭在自身重力分量和惯性力的作用下,沿着机舱内的发射筒加速向外滑行,直至与载机分离。数值仿真分析了空射过程载机的重要力学参数的变化过程,验证了载机操控策略的可行性和安全性,可为未来中国空射运载火箭技术设计提供数据参考。 相似文献
4.
5.
6.
航空适航法则及相关安全性标准中均对航空发动机叶片丢失后的安全性设计提出了要求,为此需要明确关键零件在叶片丢失后所承受的载荷环境。本文利用Newmark-β法求解载荷传递系统的瞬态运动微分方程,得到振动响应与力载荷的关系。设计了模拟转子不平衡响应试验,进行突加不平衡质量后的转子响应测试,进而通过试验件内外振动响应获得了冲击载荷的传递规律。同时为研究阻尼在叶片丢失外传载荷中的影响效果,通过控制对试验件阻尼器是否供油,进行了有支点阻尼及无支点阻尼的振动响应对比试验。研究结果表明,冲击载荷在通过静子件后会产生明显衰减,本文试验对象传递比最高仅为53%,远离转子支承处所承受的载荷远低于转子支承处的载荷。同时,阻尼会明显降低冲击瞬间的外传载荷,但对转子稳定后的稳态载荷影响较小。本文研究表明:进行航空发动机叶片丢失条件下安全性分析时,需考虑冲击载荷的衰减及阻尼影响。另外,合理的阻尼器布局将有效降低叶片丢失时产生的冲击载荷作用,有助于提升发动机的抗冲击能力。 相似文献
7.
航天应用的液体火箭发动机及燃烧型加热器燃烧室室压高、燃料流量大、温度低、有重复启动需求,实现安全可靠点火的难度较大。针对这些需求,研究了一种采用高背压设计的电弧等离子体点火器。实验研究了Ar,N2气体工质在高进气压力下的伏安特性,发现N2在宽压力范围内适用于点火。发射光谱分析表明,在高达数MPa的进气压力下,Ar,N2等离子体射流电子密度符合局部热力学平衡判据(LTE判据),点火能量集中。N2等离子体整体温度低于Ar,但阳极喷口附近温度高于Ar,N2等离子体射流火焰长,卷吸沿程空气造成射流平均温度偏低,但有助于低温液体推进剂的蒸发混合和强化点火。等离子体射流引起了臭氧和氮氧化物的形成,具有促进点火和化学反应的作用。背压提高引起电源输出电压升高,提高供气压力和电流,有助于点火器在高背压环境中稳定电压。燃烧型空气加热器燃烧室的点火实验发现,采用N2等离子体喷注面中心点火,可以在短时间内完成酒精-空气和酒精-液氧-空气的点火,最高燃烧室室压接近5MPa时,点火器仍能稳定工作,多次使用电极烧蚀不明显,在液体火箭发动机的重复可靠点火方面具有很好的应用前景。 相似文献
8.
本文针对发动机弹性片裂纹故障现象,从故障件工况对比、断口分析等方面进行分析,与其他发动机同类件进行结构比较,并开展模拟变形强度计算等故障原因分析工作。综合分析结果得出:弹性片裂纹故障原因主要是由于为适应发动机结构改变,弹性片长度增加导致应力增大造成的。 相似文献
9.
在群智能算法的改进中,常利用优秀个体加速算法收敛,但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此,提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先,在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛,并且通过普通个体对优秀个体的影响进行适当平衡,因此,优秀个体与普通个体的信息都能得到利用,进而种群多样性和算法全局收敛性得到提升。其次,通过对等级更新参数进行动态优化,加强了种群等级更新机制对算法收敛的促进作用。最后,经过时间复杂度与收敛性分析,证明了改进算法仍具有简单性和全局收敛性。仿真结果表明:所提出的改进算法较其他对比算法在寻优精度、寻优成功率和收敛速度等方面都具有明显优势。 相似文献
10.