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1.
模型机匣的包容性试验和数值模拟   总被引:5,自引:0,他引:5  
为了解叶片断开撞击机匣的过程,研究航空发动机机匣包容性设计方法,在旋转试验器上进行了不同模型机匣的包容性试验,得到了叶片断开甩出时的转速、断叶撞击机匣的应变响应和断叶撞击机匣过程的高速摄影照片。试验结果表明:断叶与机匣碰撞两次,机匣破坏发生在第2次撞击,机匣的失效模式为剪切和拉伸失效。采用基于冲击动力学理论的有限元数值分析方法模拟了试验过程,反映了撞击过程中断叶的能量变化历程,较好地模拟了试验结果。  相似文献
2.
一种新的航空发动机气路监测方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
分析了气路中颗粒物的产生以及颗粒荷电的机理、气路静电监测方法的原理,并通过模拟实验对该方法进行了初步的研究.实验监测信号表明,气路中异常颗粒产生的感应信号幅值随着粒径的增加而增加,通过小波分析的方法将信号进行分解到不同的频段并获得相应的能量分布.结果表明异常颗粒产生的信号的能量分布集中在低频部分,为判断异常颗粒提供了依据.实验结果表明了基于颗粒静电监测方法能够有效地监测到异常颗粒,证明了该方法的可行性.  相似文献
3.
航空发动机振动与平衡研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
转子不平衡引起的振动故障是航空发动机常见并且危害较大的故障,对发动机转子平衡是降低发动机振动的重要措施。本文主要以CFM56系列发动机为研究对象,介绍其静平衡和动平衡的基本原理和具体方法,为航空发动机相关维护以及振动平衡研究提供参考。  相似文献
4.
航空发动机大偏差状态变量模型建立方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
提出一种基于各参数物理意义的状态变量模型建立方法,研究了模型参数在包线内的变化情况.建模过程中,首先建立航空发动机的小偏差状态变量模型,再采用线性插值的方法构造航空发动机的大偏差状态变量模型.采用本方法建立的小偏差数学模型完全能保证模型的稳态精度,并取得了较高的动态建模精度,其计算工作量比原拟合法更小、运算速度更快.同时模型各参数物理意义明确,在包线内的变化较有规律,在构造大偏差模型时获得了较高的模型精度.  相似文献
5.
反向旋转双转子发动机振动特性的分析方法(英文)   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了两种反向旋转双转子系统的振动特性分析方法。基于MSC.NASTRAN大型有限元分析软件,开发了反向旋转双转子系统振动特性分析求解序列。利用两种方法,对某反向旋转双转子航空发动机转子系统的振动特性进行研究,并与传输矩阵方法及发动机整机试验结果进行对比。结果表明,两种方法对临界速度的分析结果正确,且对采用反向旋转方案的现代高推重比航空发动机的振动特性设计具有一定的参考价值。  相似文献
6.
CFM56-7B发动机叶片振动模态分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
以CFM56-7B发动机高压压气机第一级转子叶片为研究对象,讨论其模态分析理论,采用Pro/E建立实体模型,利用有限元软件ANSYS进行模态分析。通过数字模拟结果,分析其振动特性,讨论其在各工作点振动响应,从而为提高叶片动态特性,优化叶片检查和维修技术提供依据。  相似文献
7.
航空燃料发展综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
以航空发动机的发展历程为主线,系统地回顾了应用于航空飞行器中的航空燃料发展的历史和成就,深入分析不同时期航空燃料的优缺点,归纳目前国际上在航空发动机和航空燃料方面的研究现状和最新进展,对航空燃料的发展前景和可能的研究方向作出展望。  相似文献
8.
航空发动机模型参考模糊自学习控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
模型参考模糊自学习控制方法利用一个参考模型作为被控对象的输出性能要求,并且根据参考模型的输出和实际对象的输出间的误差,经过一个逆模糊模型学习产生模糊控制系统的控制规则。本文基于该方法离线构造了某型发动机的模糊控制器,并在发动机的其它状态及飞行包线的其它点进行在线学习校正,以得到期望的性能。仿真结果表明用该方法设计的模糊控制系统获得了满意的控制效果。  相似文献
9.
对陶瓷基复合材料疲劳迟滞机理与模型的研究进展进行综述。首先,简要回顾了陶瓷基复合材料在航空发动机上的应用情况,综述了单向、铺层和编织陶瓷基复合材料细观疲劳失效模式与疲劳迟滞机理。总结出纤维增强陶瓷基复合材料基本的细观失效模式是:基体裂纹、纤维/基体界面脱粘和纤维断裂、铺层陶瓷基复合材料中的铺层/铺层界面脱粘以及编织陶瓷基复合材料中的纱线/纱线界面和纱线/基体界面脱粘。脱粘后的各类界面在循环载荷下的界面滑移是导致疲劳迟滞行为的根本原因。然后,详细分析了陶瓷基复合材料疲劳迟滞行为力学建模研究历史与现状,指出了其中存在的问题。最后,对陶瓷基复合材料疲劳迟滞行为研究的发展趋势进行了展望。  相似文献
10.
介绍一种特殊的前向神经网络——自联想神经网络(Autoassociativeartificialneuralnet-works,AANN),然后将发动机参数在全包线、大范围工况下的变化规律与神经网络的非线性映射能力结合起来,开展了将AANN应用于发动机全包线、大范围工况下参数估计的仿真研究。本文提出的选取测量矢量加入样本集的EMP方法,有效地减少了样本集中样本矢量的数目,简化了网络的训练。用EMP方法在全包线内仅用746组测量矢量作为样本集,在网络训练好后,任选包线内的一工况点作为算例运行发动机模型,所得各参数的稳态估计及动态估计的平均百分比误差<0.5%。仿真结果表明,上述的参数估值方法是可行的,为进一步实现对发动机控制系统传感器的状态监视和故障诊断打下了基础。  相似文献
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