活塞式航空煤油发动机冷启动性能试验

针对启喷转速、燃油温度、点火能量等影响因素,在一台排量650 mL的单缸试验机上,开展了对航空煤油发动机冷启动性能的试验研究。结果表明:随着启喷转速的提高,启动时间呈现先变短后变长的趋势,启喷转速为1 200 r/min时启动时间最短;燃油温度的提高对冷启动性能和燃烧特性都有提升,在本文试验条件下,燃油温度为50 ℃时即可成功启动;提升点火能量对火核形成和火焰传播都有积极影响,可显著缩短启动时间,但当点火能量增大到75 mJ之后,其改善作用已不明显。     

航空发动机高原起动性能改善措施

为了解决航空发动机高原起动超温和转速悬挂等问题,以某型航空发动机起动过程为研究对象,根据高原环境对发动机起动过程的影响进行理论分析,提出了优化高原起动措施,并进行了高原试验验证,摸索出各措施对起动过程的影响程度。结果表明:在发动机起动过程中采用飞机卸载的方式可使排气温度降低3%,起动机脱开转速提高3%;起动机功率提高约1%,点火转速及脱开转速提高约2%,起动时间缩短约8%。     

民用飞机空气起动系统性能评估方法

根据民用飞机起动系统设计特点,分别给出了起动轴功率检查和起动机进口参数检查2种起动性能评估方法,并对2种方法进行了对比,起动轴功率检查方法可以直接反映起动机轴功率的设计状态;而起动机进口参数检查方法可以直接反映出起动关键参数(流量、总温和总压)的设计状态。最后,以某型辅助动力装置供气的起动性能计算为例验证了基于起动机进口参数的计算方法。     

基于改进PSO-SVM参数优化的发动机起动过程辨识

针对影响支持向量机辨识性能的核函数及相关参数,找出使辨识结果最佳的核函数;结合两种措施改进粒子群算法,优化相关参数,选择最佳的参数组合.对比 BP 神经网络和支持向量机对发动机起动过程的辨识结果,得到支持向量机的辨识精度和收敛时间优于 BP 神经网络,与起动数据基本一致.在训练样本存在噪声的情况下,验证了所建辨识模型具...     

凸轮逆序测量方法

目前各杂志所发表的关于凸轮测量的文章，所讨论的均是凸轮的顺序测量方法，有关凸轮的逆序测量(反求工程)方法，尚未见于文字。本文将对凸轮的逆序测量方法进行探讨。     

提高WP－11发动机起动高度的研究与实施

研究了ＷＰ－１１发动机点火高度从４０００ｍ提高到８０００ｍ的某些问题。详细讨论了点火高度的理论基础，并为ＷＰ－１１研制了一种可用的空中补氧点火装置，扩大了ＷＰ－１１发动机的使用范围。带着空中补氧点火装置的ＷＰ－１１发动机成功完成了高空舱试验和Ｙ－８飞机带飞实验。     

粒子图象电影测速技术

本文介绍一种粒子图象电影测速技术,该技术采用机械调制装置及光学透镜,将连续输出的氩离子激光调制成周期性脉冲片光源序列,并与快速照相枪匹配,可以连续拍摄流场一个截面上随时间发展过程中不同瞬态的一系列两次或多次曝光的粒子图象底片,因而不仅可以取得流动一个截面上的瞬时二维速度场,并且可以获得该流动截面速度场发展的时间历程,为定量研究非定常流动随时间的发展特性提供了一种有效途径。     

航空涡扇发动机起动热悬挂故障诊断

为了完善某型航空涡扇发动机起动性能设计,通过分析发动机的起动控制逻辑和热悬挂控制逻辑,确定了起动热悬挂故障的原因。起动热悬挂分为排气温度 T6上升率过高故障和压气机出口压力 P31上升率过低故障 2种模式,故障原因分别为初始供油量偏多和起动过程 P31波动,针对故障原因制定了解决措施:初始点火供油量设定值下调,提高 P31传感器小压力段的测量精度,并优化 P31斜率异常故障判故逻辑。上述解决措施不仅解决了起动热悬挂问题,更进一步增强了产品设计与生产的兼容性,提高了发动机的起动性能和起动成功率。     

用低纯原料制备电冰箱起动器PTCR的重要途经——热敏钛酸钡陶瓷第二相结晶

根据Al_2O_3-SiO_2系统相图,调整Al_2O_3,SiO_2添加剂比例,可在热敏钛酸钡陶瓷显微结构中形成莫来石结晶相,莫来石的形成改善了用国产低纯原料制备电冰箱起动器PTCR的性能。本文就莫来石第二相与PTCR性能关系进行了讨论。     

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明:得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。