航空发动机MTBF的Bayes评估

针对航空发动机的试验样本量和故障数据少,采用传统的数学平均值法对其平均故障间隔时间（MTBF）评估不能反映其真实可靠性水平的问题,基于Bayes理论,把历史试验数据视为先验信息,采用矩等效方法确定先验分布,然后通过Bayes理论综合现场试验数据,建立了一种基于Bayes理论的航空发动机MTBF评估方法。该方法可以扩大MTBF评估所需的信息量。采用所提出的Bayes方法对某航空发动机MTBF进行评估,得到其MTBF评估值为302.68h,比采用数学平均值法约提高了18.7%,评估结果更符合实际。表明该方法可应用于航空发动机MTBF的评估。      

基于模糊积分的航空发动机MTBF动态评估方法

针对传统评估方法无法解决航空发动机可靠性评估的滞后问题,采用模糊积分方法建立航空发动机动态可靠性评估模型.引入故障强度因子,建立降半正态型分布的故障强度因子函数表示故障纠正过程.通过故障强度因子得到模糊密度,采用Choquet模糊积分方法融合发动机各阶段可靠性指标,解决了航空发动机可靠性指标的动态评估问题.对在研的某小型涡扇发动机进行了应用研究,结果表明采用Choquet模糊积分数据融合方法进行动态评估能考虑到不同阶段故障数据的重要性,对发动机当前的可靠性水平能给予更加科学的评价.      

基于主成分分析的航空发动机性能综合评估

引入主成分、相关系数矩阵、主成分贡献率及累计贡献率等概念,得出影响航空发动机性能的各个主成分,采用基于主成分分析的综合评估方法对发动机性能进行评估。与单参数性能评估方法相比,多参数性能综合评估方法更加客观有效,在对发动机进行性能评估时大大减少了出错的概率,并指出航空发动机多参数性能综合评估在工程应用的局限。     

航空发动机作战试验探索性研究

航空发动机作战试验（可分为作战效能和作战适用性）是在发动机研制和使用初期,在近似实战的环境下,对其进行考 核与评估的综合过程。为了提高航空发动机综合战技效能、优化发动机体系结构、确定编配运用原则和为训练保障要素提供参考 依据,初步构建包含2类103项试验内容的作战试验体系。采用综合评估分析法初步建立了效能评估模型,对发动机的综合效能 进行初步研究,结果将为航空发动机作战使用与保障提供方法指导。     

基于FSVM改进隶属度的发动机振动性能分析

为了更有效地掌握航空发动机振动性能的影响因素,提出了改进FSVM信息熵的融合定量分析方法.首先,对模糊支持向量机(FSVM)的模糊隶属度函数进行改进,建立多类模糊隶属度计算模型.再将该方法应用到航空发动机整机振动性能评估,计算出振动故障模式与故障原因之间的权值,建立了一个多参数的发动机振动性能分析模型;并对各类振动原因对发动机整体性能的影响进行定量分析,为发动机的振动抑制提供量化参考指标.最后,通过与实际经验作比较,验证了该方法是可行和有效的.     

航空发动机顶层设计指标评价方法及软件开发

采用层次分析、熵值、质量功能展开、模糊综合评价等运筹学的基本方法,结合航空发动机行业的技术特点,建立了一套能够量化评估航空发动机的先进性和技术成熟度等顶层设计指标的评价方法,并在C++Builder编译环境下开发了面向对象的评估软件。在民用航空发动机项目中的实际应用表明,方法能够对航空发动机的先进性和技术风险等顶层设计指标进行合理的量化评估,并对航空发动机研发过程中的技术成熟度进行动态跟踪。     

基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估

针对航空发动机性能退化的形式及规律,提出一种基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估方法。针对采集的航空发动机6个状态监测参数,采用降噪自编码器,利用贪婪逐层训练算法,挖掘各参数对发动机性能的深层影响,提取出更有利于评估的数据特征,进行性能退化评估。将提出的算法与BP(back propagation)神经网络以及支持向量机得到的结果进行测试比较,测试表明:提出的方法准确率有所提高,达到93.5%,具有较强的鲁棒性,在信噪比为10dB时准确率达到84.5%,并且能够防止航空发动机状态监测中小样本过拟合的问题。     

航空发动机全生命周期碳排放计量方法研究

航空是碳排放八大重点行业之一,航空产业的碳排放主要受航空发动机碳排放的影响,因此亟需开展航空发动机碳排放计量方法研究。以生命周期评价作为航空发动机碳足迹的量化方法,将航空发动机全生命周期碳排放分为燃料周期碳排放与材料周期碳排放,并分别进行统计;将航空发动机系统边界进行划分,提出各个阶段应进行的数据收集,并对数据做出要求,得到一套相对完整的航空发动机碳排放计量方法。本文得到的方法可以从生命周期的角度全面评估航空发动机碳排放,可为航空发动机全生命周期碳排放计量提供指引,从燃料角度与材料角度为减排提供理论基础。     

Elman 回归神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于Elman神经网络的航空发动机故障智能诊断方法。以在某型发动机地面定检状态下实测的数据作为样本数据,建立了航空发动机故障诊断模型,利用该模型成功地对实测发动机参数进行了诊断。研究结果表明:该方法对权值初始值选取、隐含层节点数选取和输入样本规范化处理等不敏感,具有学习速度快、诊断精度高等优点。     

发动机送修效果的综合量化评估

提出利用一种综合量化评估来对发动机送修效果进行量化评估的方法。这种量化评估使航空公司能够对发动机送修效果的评估得到更加直观和客观的结果。为发动机送修管理提供了一种有效的工具。     

基于MDO策略的民用航空发动机概念设计研究

以某型民用涡扇航空发动机概念设计为例,集成了总体方案（包括热力循环分析、质量评估、噪声评估、氮氧化物排放评估）、风扇（包括气动设计、强度分析）、低压涡轮（包括气动设计、强度分析）3个子系统,以设计点耗油率、整机质量、飞越状态总声功率级、进近状态总声功率级和燃烧室氮氧化物排放量为优化目标,进行了基于多目标的整机多学科设计优化（MDO）的研究。对比研究了单学科可行(IDF)、协作优化(CO)和不对称子空间优化 (ASO)3种典型的优化策略及其在整机MDO中的应用,探讨了整机 MDO的建模方法、子系统间数据传递及解耦方式。结果表明:3种策略优化效率相当,优化时间最大相差742s;CO策略与ASO策略在整机MDO应用中优化效果较好,综合评价指标分别降低了0.82%和0.86%。      

选择发动机最佳循环参数的一体化方法研究

 航空发动机是飞机的动力装置,它的性能、重量、尺寸都对飞机性能有显著影响。本文从系统工程的观点出发,综合考虑飞机、发动机性能的相互影响和匹配,提出了以最好地满足飞机飞行任务为目标,选择发动机最佳循环参数和调节计划的一体化方法。 本文的应用实例是歼击机动力改型时优选加力发动机的最佳设计方案。计算结果表明:飞机飞行任务不同、改型要求不同、约束条件不同,发动机最佳方案的类型、循环参数和调节计划也完全不同。因此,一体化选择方法具有重要实际意义。     

基于非线性Wiener过程航空发动机性能退化预测

针对线性随机过程航空发动机剩余使用寿命预测精度不高的问题,提出一种漂移系数为指数形式的非线性Wiener过程发动机性能退化建模,进而预测航空发动机的剩余寿命。基于直接监测发动机性能退化数据,构建发动机性能退化模型,根据Wiener过程首达阈值时间的数学性质,推导出剩余寿命的概率分布。通过极大似然估计构建退化模型中未知参数的似然函数,利用遗传算法得到发动机总体模型参数的离线估计值。考虑到不同发动机个体间的差异性,采用贝叶斯公式,结合发动机的实时监测数据与总体模型参数的先验分布对模型中随机参数进行实时更新,从而对个体发动机的剩余寿命实时预测。最后,选择商用航空发动机仿真数据集(C-MAPSS)进行实验,结果表明：针对个体发动机基于非线性随机过程方法,实时更新非线性Wiener方法能够提高航空发动机循环中期剩余寿命预测的准确性,提供更加可靠的预防性维修决策。     

某型涡扇发动机进口温度畸变的稳定性评定试验技术研究

介绍了温度畸变发生器的组成及工作原理。通过开展某型涡扇发动机与温度畸变发生器的联合畸变试验,确定了发动机各工作状态下的临界热扰动值,获得了该型发动机的温度畸变敏感系数,建立了适用于工程实际的发动机温度畸变方法。试验证明,温度畸变发生器的建立是成功的,是全面开展发动机稳定性评定的有力工具,对我国制定航空发动机进口温度畸变规范有重要意义。      

航空发动机气动声学设计的理论、模型和方法

根据对飞机噪声控制技术历史发展演化过程的总结分析，研究了民用航空发动机气动与声学一体化设计的目标、方法、流程、理论模型和发展趋势等。基于对航空发动机气动设计过程的分析，给出了航空发动机气动与声学一体化设计的流程和方法。分别从“发动机总体热力循环设计”“发动机部件通流设计”“发动机部件三维详细设计”等三个流程，介绍了航空发动机声学设计理论和技术国内外的发展情况，详细论述了发动机气动声学设计的理论、模型和方法，分析了目前航空发动机声学设计理论的主要问题及未来的研究重点，并以具体发动机设计实例分析了不同设计阶段航空发动机的气动与声学一体化设计方法思想。     

基于气动热力模型的FADEC系统FHA方法

从适航规章对全权限数字发动机控制(full authority digital engine control,简称FADEC)系统的安全要求出发,结合功能危险分析(functional hazard assessment,简称FHA)的一般原则和FADEC系统的特点,得到了FADEC系统FHA的分析要素.根据分析要素中的工具与数据需求,将航空发动机气动热力模型用于可调放气活门(variable bleed valve,简称VBV)控制功能失效危险分析,结果表明:①该模型能够辅助确定FADEC系统功能失效的发动机影响;②FADEC系统功能危险的模型分析方法通过定量分析确定发动机影响的危险等级,为FHA提供直观的参考依据,可作为对专家经验的补充.      

基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视

设计了基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视系统,它包含数据有效性检查和发动机健康评估.系统利用BP(back propagation)神经网络对发动机进行数据有效性检查,根据发动机的状态确定测量参数的有效边界以检测发动机的测量参数是否超限;利用模糊逻辑对发动机健康状况进行实时的评估,监控发动机因性能蜕化引起的异常.通过对某型涡扇发动机仿真,验证了基于神经网络和模糊逻辑的状态监视系统的有效性.      

航空发动机机匣包容性研究综述

从包容定义、机匣种类、设计概念和方法、试验验证、数值仿真、机匣和叶片破坏方式等方面,详细阐述航空发动机包容机匣的现状和发展趋势.简述发展大涵道比涡扇发动机对轻质高包容能力风扇机匣的需求,评述在役及在研大飞机发动机风扇机匣的设计方案,介绍国外从事纤维增强复合材料机匣包容能力研究的情况.并分别从结构改进、低成本复合材料风扇机匣制造技术、全复合材料机匣缠绕规律、耐高温复合材料机匣、叶片包容过程的多学科整机耦合响应分析、智能包容机匣等方面,简要论述我国高推质比发动机和大飞机发动机包容机匣的研制方向.      

基于单类支持向量机的航空发动机故障检测

通过监控航空发动机性能参数,准确判断发动机的工作状态,预知发动机的异常变化．为预防和排除故障提供充足的时间和决策依据。开发出利用QAR（quick access Feeorder．快速存取记录器）数据的发动机故障检测系统,该系统基于民航发动机的QAR数据,由于发动机正常运行数据容易获取．而故障样本难以获得．因而采用单类支持向量机（OCSVM）,仅依靠发动机的健康数据建立其分类器。利用OCSVM分类器．监控后续航班参数是否出现异常,通过分析检测结果,实现发动机故障检测。采用该系统监控航空发动机性能参数．及时发现发动机运行状态异常,证明了系统的可行性和有效性。