基于Matlab／Simulink的航空发动机部件级建模与分析

借助Matlab搭建完整的双轴涡轮风扇发动机模型,对各部件进行封装,利用Simulink显示模块观察仿真结果。在动态仿真时,引入容积动力效应,避免反复迭代过程,提高模型实时性。与GSP仿真软件结果进行对比,结果表明：所建立的模型具有较高精度,可以准确捕捉航空发动机的动态响应和稳态响应。     

伺服系统机械谐振机理与抑制方法分析

现今高性能伺服系统对系统带宽提出了越来越高的要求,而传动轴、联轴器、减速器等传动机构均存在一定的弹性,使得系统具有一定频率的谐振点.当系统带宽覆盖该谐振频率时,系统就会发生机械谐振现象.尤其对减速器等必然存在传动间隙的传动装置,间隙的存在极大地降低了传动刚度,并加剧谐振带来的危害.在分析伺服系统机械谐振产生机理的基础上,对目前国内外关于抑制机械谐振的各种方法进行了介绍与分析.针对舵系统应用背景指出了几种具有良好应用前景的抑制方法,并着重进行了分析与研究.     

一种基于相邻模块化加权D-S的融合诊断方法

常规D-S (Dempster-Shafter)决策融合方法由于其自身理论不足,不能很好直接处理决策结果偏差大、冲突大的传感器融合问题,因而对于信息高冲突情况下的转子微弱故障融合诊断存在着失效问题。针对该类问题与不足,借鉴复杂网络的舆论传播、社会学习理论及多智能体一致性决策的相关概念与思路,从避免决策结果冲突大的传感器直接进行融合的角度进行改进,提出相邻模块化加权D-S融合方法。该方法首先根据初步结果进行相邻节点与模块划分,只有决策距离在相邻界限值范围内的相邻模块节点才能进行决策融合;对于同一模块内相邻节点,根据各节点决策权重及初步决策结果采用加权D-S融合方法进行决策融合;针对融合结果再进行相邻节点模块划分与融合,依此步骤进行循环划分与融合,直到所有模块与节点均不相邻;最后采用专家权威决策方法确定权重和最大的模块融合结果作为最终的传感器网络一致性决策结果。通过多传感器网络的转子故障模拟实验对所提方法进行验证,应用结果表明:所提方法可以较好解决少数传感器诊断正确、而多数诊断错误的信息高冲突条件下的局部微弱故障融合诊断问题。     

方背Ahmed模型非定常尾迹的实验研究

方背Ahmed模型是一种简化的商用车类车体模型，气流在尾部发生分离形成回流区，使背部产生负压继而带来较大的气动阻力。利用风洞实验对1/4缩比的方背Ahmed模型的非定常尾迹进行了精细测量和统计分析，实验雷诺数为9.2×104。背部压力、粒子图像测速（PIV）和热线测量结果表明方背Ahmed模型的非定常尾迹呈现出3种流动特征的相互耦合:左右涡结构不对称分布的双稳态特征、水平以及垂直方向的涡脱落和回流区的周期性抽吸。其中双稳态现象在非定常尾迹中占主导作用，表现出2种稳定状态（水平不对称）的交替出现（转换概率P_转换=0.149），且每种稳定状态可维持较长的时间尺度（平均维持时间约为6 s），其频谱特性满足-2次幂律分布；水平和垂直方向剪切层振荡引起的涡脱落频率分别为Sr_H=0.13和0.17；回流区周期性抽吸的频率为Sr_H=0.07。3种流动结构共存并相互作用，从而使方背Ahmed模型的非定常尾迹呈现复杂的三维湍流特性。     

不同转向架构型对高速列车列车风及非定常尾迹的影响

随着高速列车速度的不断提升,列车尾部非定常尾迹引起的列车风安全问题越来越凸显.为探究转向架构型对列车风和非定常尾迹的影响,以CRH3两节编组的高速列车缩比模型为研究对象,采用增强型延迟分离涡模拟对三种不同转向架构型,即不对称转向架、对称转向架和无转向架,进行列车非定常流动的数值模拟研究.通过对比分析列车风时均和脉动速度...     

基于李雅普诺夫函数的航空发动机非线性控制设计方法

针对航空发动机非线性模型,提出了1种基于李雅普诺夫(Lyapunov)函数的航空发动机非线性控制设计方法。在保证系统稳定的前提下,采用该方法完成了航空发动机非线性控制器的设计。仿真研究结果表明:该设计方法可提高系统响应速度,能有效抑制干扰,且具有良好的跟踪性和鲁棒性,有效改进了航空发动机控制系统的性能。