基于PSO-BP的APU智能故障诊断方法研究

针对BP神经网络故障诊断稳定性差、精度低的问题,提出了一种基于PSO-BP神经网络的故障诊断方法。结合粒子群算法的全局搜索能力和BP神经网络反向传播的特性,不仅提高了故障诊断的准确性和稳定性,而且缩短了训练时间。仿真结果表明,PSO-BP神经网络算法比传统的BP神经网络故障诊断结果具有更高的精度、更快的诊断速度和收敛速度。     

主起落架可控变速收放作动器设计与仿真

传统的起落架收放液压系统在使用中缺乏可控性,按照起落架收起时飞机极限过载设计的起落架收放液压作动器在常见的小过载工况下可能产生较大的冲击。提出了一种用于主起落架的可控变速收放作动器的概念设计,使用双向比例节流阀根据过载大小调节阻尼作用。结合起落架收放机构多体模型和收放作动器液压模型,对不同过载工况下主起落架收起的动力学过程进行了仿真分析。与常规设计相比,在一定的设计约束下降低了支柱终止速度、回油压力峰值和结构冲击。研究了变速收放作动器输入压力和进回油油路阻尼相对大小对仿真结果的影响。提出了一种改进的可控变速收放作动器设计,利用惯性力的作用进一步降低了起落架收起时的作动筒载荷峰值和冲击。