某型涡桨发动机吹风流场计算与试验对比

为评估安装于某型飞机的某涡桨发动机吹风流场,针对其装机状态,采用UG软件建立实体模型及流域计算模型,采用ICEM软件对流域进行网格划分,采用Fluent软件进行吹风流场稳态数值模拟,湍流模型选择S-A模型,转动域及静止域采用动参考系模型进行参数传递。为验证计算模型及计算方法的准确性,对发动机吹风流场的关键点风速进行了试验测量,结果表明:无量纲速度差基本在0.15内,单发在4.32 m高处无量纲速度差0.17,双发在6 m高处无量纲速度差0.3,吻合程度较好。验证了计算模型、计算方法的可行性,可进一步推广应用。     

基于D-S证据融合的压气机气动失稳检测

为了研究高速多级轴流压气机中复杂气动失稳现象的检测问题，提出了一种基于D-S (Dempster-Shafer) 证据融合的通用型检测算法。在时域中，采用短时能量表达气动失稳过程中动态压力的脉动幅值特征；在频域中，选择频谱相关系数表达信号频谱变化的特征。将这两种信号特征分别作为气动失稳现象的证据。根据统计规律设计了各证据的mass分配函数。采用Dempster合成规则计算联合证据的mass函数。通过分别比较单一证据及联合证据的mass函数值与其门限值，判决压气机处于气动失稳、失速、喘振或正常状态。进一步地，将该方法扩展为气动失稳检测的多传感器融合模型。该方法计算量小，适用于在线检测系统。采用压气机台架试验实测数据验证，可在气动失稳数毫秒内发出报警信号。     

基于稀疏分解的压气机气动失稳检测

为及时可靠地检测出气动失稳现象,保障压气机的安全工作,采用Laplace小波构建原子函数库,引入稀疏分解算法提取阻尼比小于0的信号成份,通过与预设阈值比较内积值的大小,进行气动失稳信号的检测。结合在线检测系统的特点,将Laplace小波蜕化为衰减正弦函数,限定了参数取值范围;并仅进行一步匹配追踪,由此减少了稀疏分解的计算量。采用压气机试验台实测数据验证,该方法可以在压气机进入喘振前49~154ms准确发出报警信号。