基于残差NLSTM网络和注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

针对长短期记忆（LSTM）网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题，在其改进模型嵌套式长短期记忆（NLSTM）网络的基础上，提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络，保留捷径连接中的卷积神经网络结构，既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递，并融入注意力机制构建多层残差网络，注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息，有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析，结果表明：所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系，剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%，比未融入注意力机制方法平均降低18.9%，有效提高了预测精度。     

TDLAS 技术二次谐波法测量发动机温度

发动机燃烧流场温度的准确实时诊断对研究燃烧机理、提高燃烧效率及降低污染物排放等至关重要。分析了 TDLAS 技术二次谐波法免标定测温原理,实现了利用该技术对直联式超燃冲压发动机燃烧室内部温度的在线测量,并采用电控平移台扫描的方式实现了发动机出口与扩张段温度随空间变化的测量。结果表明该发动机燃烧特性主要有：（1）发动机出口与扩张段,氢气与乙烯两种燃料燃烧状况基本相同,且随着沿 y 轴自下往上扫描,温度逐渐升高;（2）发动机燃烧室内,氢气燃烧时的温度比乙烯燃烧时的温度要高和稳定;氢气燃烧过程温度基本处于2100K 左右,乙烯从点火至燃烧结束温度从2000K 左右逐渐降至1250K 左右。TDLAS 技术在复杂燃烧环境下的工程应用表明该技术具有抗干扰能力强、数据处理速度快的优点,可用于研制发动机燃烧场温度在线监测传感器。     

航空发动机地面试验激光燃烧诊断技术研究进展

为了研究湍流燃烧基础问题和改进实际燃烧装置性能，基于激光的燃烧诊断技术已发展成为当前发动机湍流燃烧实验研究的主要测量工具。在已发展的激光燃烧诊断技术中，每种技术都有其局限性和适用范围，需要根据发动机模型燃烧室内部流场测量的要求和特点，选择合适的激光诊断技术。在温度测量中，相干反斯托克斯拉曼散射（CARS）技术主要用于单点温度测量，单脉冲CARS谱测温不确定度优于5%；高时空分辨温度场的测量需要采用双色平面激光诱导荧光（PLIF）测温方法，但其测温精度通常也会相应降低。在速度测量中，粒子成像测速（PIV）技术适用于低速流场速度的精细测量，羟基分子标记测速（HTV）技术适用于高温超声速甚至高超声速流场的速度测量，HTV测速不确定度可优于4%。在组分浓度测量中，主要采用自发拉曼散射（Spontaneous Raman Scattering，SRS）和PLIF技术进行主要组分和中间反应物的浓度分布测量。本文对航空发动机湍流燃烧温度、速度、组分浓度等参量的高时空分辨测量所涉及的激光燃烧诊断技术的基本原理、研究现状和发展趋势进行综述。     

喷气发动机湍流燃烧场激光定量诊断技术研究进展

燃烧流场参数的定量测量是发动机研发不可或缺的重要组成部分,以煤油为燃料的喷气发动机内流场是高温、高压的强湍流复杂燃烧场。本文针对喷气发动机燃烧流场温度、速度、组份浓度等主要参数定量测量的需求,重点介绍本实验室研发的相干反斯托克斯拉曼散射（CARS）测温、OH示踪测速（HTV）、自发拉曼散射（SRS）测量组份浓度的实验系统及其在发动机燃烧流场诊断中的应用。具体分析定量测量的难点,提出解决的方法和攻克的关键技术,给出地面试验现场测量结果和测量不确定度。     

飞机蒙皮机器人化制造曲面分片算法研究

为实现飞机曲面机器人加工的自动轨迹规划,研究了基于模型几何特征的飞机曲面分片算法。通过分析飞机构件加工的工艺参数信息,以表面加工允许的最大曲率或最大偏角为阈值,提出基于近似曲率的三角网格模型分片方法。以三角网格中任意面片为起点,沿网格邻接关系向外拓展联接,形成若干近似平面化的模型分片结构,当超过阈值时则停止拓展,从而得到一整片曲面。通过对飞机CAD模型进行分片,发现采用本文提出方法可以保证分片结果的均匀性,为后期加工轨迹自动规划规划提供保障。