航空发动机第1级风扇叶片鸟撞研究

针对目前对鸟体撞击风扇部位影响分析不全的问题,计算了鸟体飞向叶片不同部位和穿过支板间隙的概率,在此基础上分析了鸟体撞击旋转状态第1级风扇叶片不同位置的概率。基于数值模拟技术,建立了鸟体撞击叶片的有限元模型,模拟鸟撞击风扇叶片叶尖、叶中、叶根部位,在分析引起叶片不同位置塑性变形的基础上,进一步确定了风扇损伤最大的位置。针对4种不同的鸟体撞击速度,对发动机第1级风扇叶片鸟体撞击部位损伤进行了分析。得到鸟体穿过叶尖部位支板间隙的概率约为50%,撞击叶尖部位概率约为16.7%,是最容易撞击的部位,受到的损伤也较大。计算结果可以为确定发动机风扇叶片鸟体撞击损伤提供参考。     

基于粗糙集与模糊神经网络的故障诊断

神经网络已广泛应用于故障诊断领域,但也存在冗余数据难以剔除、网络结构复杂的缺陷,与其他理论相结合可以得到更优越的诊断特性。粗糙集在数据约简和规则获取等方面具有优势,可以有效避免神经网络构造的困难;同时,模糊神经网络可以使网络推理过程变得透明,且较强的数据泛化能力可以弥补粗糙集的不足。通过将粗糙集与模糊神经网络技术相结合,建立故障诊断模型,利用歼击机操纵面故障诊断实例检验其可行性和有效性。     

DDS激励PLL的X波段频率合成器设计

提出了DDS激励PLL的X波段频率合成器的设计方案,给出了主要的硬件选择及具体电路设计,并且对该频率合成器的相位噪声以及捕获时间进行了深人分析。实验和测量结果表明,该频率合成器具有带宽宽、输出相位噪声低、频率分辨力高等优点。