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为了研究涡扇发动机暖机程序是否合理,分析了暖机与不暖机对发动机加速过程中压气机叶尖间隙变化造成的影响,并进行了两种情况下变化规律的对比分析。建立了转子模型,在综合考虑转子离心载荷与温度载荷基础上,运用该发动机暖机与不暖机情况下台架测试数据绘制载荷谱,并基于Workbench平台采用热—固耦合分析方法对加速过程中发动机转子径向位移进行仿真计算。根据转子径向间隙计算模型,利用仿真结果计算获得暖机与不暖机情况下的叶尖间隙。结果表明,充分暖机后的压气机叶尖间隙值明显小于不暖机情况下的间隙值,相对原始装配间隙,两者在慢车状态时相差19.86%,在最大加力状态相差8.04%,且加速过程中叶尖间隙变化规律均为随时间增加而不断减小,在慢车至中间状态过程中迅速减小,在加力过程中缓慢减小。 相似文献
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针对无人机(UAV)操纵质量高低多依赖专家主观评判、不同飞行动作缺乏针对性评判标准的问题,建立了根据飞行数据客观评价无人机平飞动作质量的模型。首先通过建立平飞判别规则识别无人机飞行数据中的平飞动作数据段,然后根据布林通道理论计算各平飞数据段内多个飞行参数的得分值,最后通过"熵权法"确定各参数的权重,进而得到反映不同无人机操控手平飞动作质量的指标数据。将一次四边平飞训练任务中4组不同无人机操控手操纵和1组无人机自主控制的飞行数据输入该模型,计算结果表明,模型可以较好地识别平飞动作并区分不同操控手平飞动作质量的高低,可以为无人机操控手的训练提供参考。 相似文献
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为评价涡轴发动机的气动稳定性,采用台架"诱喘"试验的方法,通过插板式畸变发生器制造发动机进口的总压畸变流场,对涡轴发动机的综合畸变指数进行了试验测算。试验表明:对压气机转子进行先进性设计改造,在中高转速工况下,其临界综合畸变指数显著增大,随转速提高,增幅由5.01%上升至33.74%。在加速工作过程中,临界畸变指数较原型机增幅达到68.32%。另外,通过分析不同插板高度下发动机各状态的性能劣化趋势,评估了发动机在进气畸变条件下的健康状态。 相似文献
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采用经验模式分解方法(EMD),研究了发动机轴承的非平稳振动信号故障特征提取问题.计算机仿真结果证实了该方法的有效性;采用该方法提取了滚动轴承故障振动信号冲击特征,结果表明应用该方法能够准确、有效地获得轴承的冲击损伤特征,并且,经进一步分析,可确定冲击损伤故障失效模式. 相似文献
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以某型航空发动机为例,建立了该发动机整机振动系统模型,对影响整机振动响应的不同结构挤压油膜阻尼器(SFD)建模方法进行重点分析,并通过多位置-多传感器稳定工况振动响应试验验证了模型的准确性。利用整机振动系统模型计算及对该型发动机的滑油中断试验,讨论了燃气发生器前支点(No.1支点)与自由涡轮后支点(No.3支点)处挤压油膜阻尼值对发动机稳定工况振动响应的影响,得出了该发动机整机振动响应随No.1支点油膜阻尼值增大而先减小后增大,随No.3支点油膜阻尼值增大而减小,并且可以通过适当减小No.1支点处挤压油膜阻尼值,实现发动机在最大连续工况下整机振动总量减小43.4%。 相似文献
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基于位势函数的欠定盲源分离识别诊断方法 总被引:2,自引:1,他引:1
对观测器数目小于源信号数目的欠定盲源分离进行了研究,提出了一种基于位势函数的稀疏信号欠定盲源分离方法,该方法从能量的观点出发,通过构造位势函数,将寻找混合信号在直线方向上的聚类问题转化为寻找累积位势函数的局部极大值问题,从而准确的估计出源信号数目和混合矩阵,克服了通常的基于k-means聚类的混合矩阵估计法需预先给定源信号数目的缺点.利用仿真信号检验了该方法的有效性.基于信号频域稀疏性假设,将该方法应用于欠定条件下的滚动轴承振动故障信号的盲分离,较好地分离出了故障信号. 相似文献
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针对雷达均不能提供目标加速度信息,在目标机动时会出现跟踪精度差甚至跟踪发散的问题,提出一种基于径向加速度的Singer-EKF算法。该算法在信号处理阶段利用Radon-Ambiguity变换(RAT)估计出目标的径向加速度,并通过坐标转换将其引入量测向量中,然后采用基于Singer模型的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法实现机动目标的跟踪。仿真验证了该方法的有效性,并与传统的不带径向加速度的扩展卡尔曼滤波(EKF)方法进行了比较,结果表明该方法在径向距离、位置、加速度和速度估计精度方面都有所提高。 相似文献
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为了满足航空发动机型号设计、适航审定等阶段所采用的仿真模型能够快速有效计算进气畸变对发动机性能影响的需要,开展了基于平行压气机模型的发动机整机性能计算方法研究。在发动机整机性能通用仿真系统基础上,通过继承、关联等方法,构建平行压气机部件类;以发动机整机性能仿真模型迭代计算参数作为子压气机出口边界约束,进行子压气机工作点迭代计算,从而获得压气机、发动机工作点及发动机整机性能;以某型混合排气加力式双转子涡扇发动机为仿真对象,分别计算了设计点性能和进气畸变条件下的非设计点性能,验证了计算方法的有效性,并分析了进气畸变对压气机及发动机整机性能的影响。 相似文献
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航空发动机故障诊断中一个有挑战性的难题就是如何处理具有高维数、非线性化特点的故障数据,传统模式识别方法很难发现这类数据集的真实结构,导致故障诊断准确性不高。针对这一问题,将一种新兴的非线性维数约简技术——流形学习引入航空发动机振动故障诊断,提出基于监督流形学习理论的航空发动机特征提取与识别方法。该方法首先采用最近兴起的监督局部线性嵌入流形学习算法对蕴含在高维振动故障数据中不同故障的流形特征进行学习,映射到低维嵌入空间以实现故障的特征提取,在降维后的流形特征空间中构造分类器实现故障识别。利用航空发动机转子故障数据对方法的有效性进行了验证,结果表明,该方法显著提高了故障诊断性能,克服了传统的模式识别方法PCA和LDA的不足,并且在训练样本数为每类100的条件下,该方法的平均故障诊断正确率比PCA和LDA分别高出2.93%和7.20%。 相似文献