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1.
基于振动监测数据的航空发动机滚动轴承损伤大小识别,对于研究滚动轴承故障演化、故障预测和故障诊断具有重要意义。针对传统模型对先验知识依赖性高、特征提取不充分、故障尺寸训练类别有限等问题,提出了一种基于深度学习的滚动轴承损伤尺寸预计方法,能够对训练过程中未出现的中间尺寸进行准确识别。在经典模型的基础上,搭建了一种深度卷积网络与长短期记忆网络组合模型,该模型可对轴承振动信号的多维特征与时序特征进行充分提取,实现轴承故障的智能和高效诊断。最后,利用滚动轴承加速疲劳试验机,进行了多种转速与损伤尺寸下的滚动轴承故障试验,基于试验数据进行了方法的比较,结果表明,该组合网络的在正常和加噪的情况下预测精度分别达到99.94%和98.67%,较单独的深度卷积网络、长短期记忆网络及其他模型精度更高,比较结果充分表明了本文所提方法的优越性。 相似文献
2.
为减少叶顶泄漏流带来的气动损失,本文对高压涡轮叶顶复合蜂窝的排布角度进行寻优,并分析其气动性能。研究过程保持叶顶蜂窝几何形状不变,改变复合蜂窝在叶顶的排布角度,降低叶顶二次流的总压损失系数和叶顶相对泄漏比。以叶栅出口下游30%轴向弦长位置的面平均总压损失系数为目标参数,利用Isight软件嵌套图形-网格自动生成流程,对0~57°旋转角度内的蜂窝排布方式进行遍历寻优,得到低总压损失的蜂窝排布方式。研究表明,最优排布结果与平叶顶相比,叶栅总压损失降低5.21%,与基准角度蜂窝相比降低1.34%。最优排布方案对叶顶泄漏流的阻碍效果更明显,增大了蜂窝对气流的耗散能力,降低了跨叶顶的横向驱动力,减少了泄漏涡的损失。 相似文献
3.
为了验证周向单槽机匣处理调控高压涡轮叶尖泄漏流的效果,本文在GE-E3高压涡轮第一级的机匣上引入周向单槽式机匣处理,通过数值模拟手段研究了周向单槽的轴向位置、槽宽和槽深对叶尖泄漏流调控的影响及周向单槽调控叶尖泄漏流的物理机制。结果表明:周向单槽的引入虽然会使叶尖泄漏涡尺寸变大,但会显著降低叶尖泄漏涡及机匣通道涡的强度,使得涡轮转子通道内流动总损失降低,涡轮级效率提高。在设计工况下获得的最优结构参数的周向单槽,可以使涡轮转子通道内的流动损失相对减小9.10%,涡轮转子的效率提高0.40%,级效率提高0.85%。同时发现设计工况下获得的最优结构参数的周向单槽结构,在非设计工况时也有良好的控制效果。 相似文献
4.
提出了一种用于多输入多输出窄带加宽带非高斯随机振动试验方法。首先,详细分析了随机相位与非高斯随机信号偏度和峭度的关系,提出了一种可用于快速生成具有指定偏度和峭度的迭代相位调节法。其次,根据控制通道之间的耦合关系,利用各通道之间随机相位的不相关特性,实现了多通道非高斯随机信号生成的解耦。然后,将生成的非高斯随机信号作为参考输出响应,采用时域逆系统方法生成驱动信号,并利用控制算法分别对响应信号的功率谱、偏度和峭度进行控制。最后,通过三轴向振动台试验验证了本文提出的多输入多输出窄带加宽带非高斯随机振动试验方法的可行性。结果表明,控制点上加速度的功率谱被控制在了±3 dB的容差限内,满足预设的容差要求。同时,时域响应信号的峭度和偏度也满足给定的参考要求。 相似文献
5.
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
6.
为了探究采用射流预冷技术之后加力燃烧室性能,开展了不同喷嘴布置方案、喷水量和来流温度对预冷效果的影响研究。对射流预冷发动机工作过程进行了简化,建立了加力燃烧室进口前段射流预冷喷水特性计算的数学模型。同时搭建了小型试验台,通过与试验结果的比对验证了该模型的准确性,并利用该模型对射流预冷效果进行了仿真预测。结果表明:提高喷嘴数量与布置均匀性能够小幅度改善预冷效果;当来流温度不变时,射流预冷喷射腔室出口处的液态水蒸发量随着喷水量的增加而提高,但蒸发率却处于下降的趋势;当喷水量达到2%时,加力燃烧室燃烧效率对比不喷水工况会有一定的提升;喷水量达到4%以后,加力燃烧室出口温度及燃烧效率随着喷水量的提高而降低;喷水量大于8%以后,恶化了加力燃烧室(V型火焰稳定器)贫油熄火极限与燃烧效率;喷水量达到最大10%时,油气比需从原来设计工况的0.052上升到0.064才能保持稳定点火且对比不喷水时工况,加力燃烧室出口温度由1860K下降到1373K,燃烧效率由80.2%下降到69.2%。 相似文献
7.
管道及阀门内部流阻会显著影响发动机工作性能。为探究不同管路流阻大小下200N单推-3发动机工作特性,开展了光管和波纹管两种管路200N发动机热试车试验研究。结果表明:大流阻工况喷前压下降约42.8%。热试车前后喷前压振荡剧烈,不利于发动机平稳工作。管路流阻显著影响脉冲燃压,小流阻脉冲燃压建立约2.5MPa,大流阻脉冲工作燃压建立约1MPa,远低于前者;管路流阻显著影响阀门启动特性,大流阻状态下,阀门启动时间(T80)约为小流阻状态的3.93~5.28倍,管路流阻对阀门电流影响很小;小流阻状态下脉冲冲量显著大于大流阻状态下的脉冲冲量,约为后者1.5~2.1倍。 相似文献
8.
通过模拟仿真的方法研究了涡轮叶片通道内部V型间断肋的传热特性。主要探究了各结构参数(间断位置,分离肋长度,分离肋后置距离)对通道的传热性能影响。结果表明:相对于传统的扰流肋结构(直肋,60°斜肋,60°V型肋),V型间断肋在壁面平均相对努塞尔数,综合传热系数以及温度分布均匀性上更具优势。通过改变间断参数,能大幅提高V型间断肋的综合传热系数。在研究的参数范围内,当间断位置为2.5 mm,分离肋长度为10.0 mm,分离肋后置距离为9.6 mm时,通道具有最佳的传热性能。在雷诺数为30 000下,与带有直肋的通道相比,优化后的V型间断肋的平均努塞尔数提高了35.75%,综合传热系数上升了28.95%。 相似文献
9.
针对燃油离心泵高效、高抗汽蚀优化设计问题,进行了基于损失模型和SQP算法下的多目标优化设计并进行了仿真应用。首先,考虑叶轮、蜗壳等通流部件内的水利损失、容积损失以及机械损失,建立表征离心泵效率的综合损失模型;结合基于必须汽蚀余量计算下的汽蚀表征函数以确定离心泵多目标函数。进而,利用SQP算法构造合理的适应度函数,结合约束条件确定离心泵多目标优化设计的数学模型。其次,对某型燃油离心泵进行基于SQP算法的优化设计并与其他常用优化算法进行对比。可以看到:各优化算法的最优结果几乎相似,但SQP算法对多维非线性方程组优化求解所用的迭代步数相对较少。最后,利用CFD技术进行仿真及外特性预测,以验证基于SQP算法下燃油离心泵多目标优化设计的有效性。结果表明:相比传统方法设计的原型离心泵,基于SQP算法优化的离心泵内流场压力分布相对均匀,流动损失更低,且进口流动有利于抗汽蚀性能;从外特性结果来看,基于SQP算法优化的离心泵高效工作区域相对宽广,必须汽蚀余量相对较低,抗汽蚀性能有所改善。 相似文献
10.
车载自组织网络(VANET)作为智能交通的重要基础应用,其安全稳定地运行是交通系统乃至社会经济可持续发展的需要。以最大连通度、连通分支平均规模、全局网络效率等参数为脆弱性测度指标,基于复杂网络理论,应用车辆仿真软件(VanetMobiSim)建立了VANET网络拓扑模型,详细研究了在随机攻击和蓄意攻击模式下脆弱性量化指标随节点移除比例的变化关系;通过仿真实验分析了节点密度、信号辐射半径及不同攻击策略对VANET脆弱性的影响。仿真结果表明:VANET在蓄意攻击下比较脆弱,基于节点介数的蓄意攻击效能最强;节点密度、信号辐射半径越小,VANET连通性越差,网络越脆弱。所提方法和结果为VANET拓扑控制优化和网络管理决策提供了理论依据。 相似文献