暖机对舰载机滑跃起飞安全影响分析

针对发动机不暖机会产生推力损失,进而影响舰载机滑跃起飞安全的问题,分析了暖机与不暖机两种情况下舰载机起飞极限重量的差异。建立舰载机滑跃起飞动力学模型,根据滑跃起飞安全准则,利用飞行轨迹最小爬升率不小于零判定起飞极限重量,并在不同甲板风和大气温度下比较两种跑道暖机与不暖机起飞极限重量。结果表明:暖机对105 m短跑道滑跃起飞极限重量影响更大;随着甲板风的增大,舰载机暖机与不暖机滑跃起飞极限重量相对偏差逐渐减小,其中105 m跑道对应最大偏差和最小偏差分别为2.70%和2.44%,195 m跑道对应最大偏差和最小偏差分别为2.64%和2.40%;随着大气温度升高,舰载机暖机与不暖机滑跃起飞极限重量相对偏差变化趋势先增大后变缓,其中105 m跑道对应最大偏差和最小偏差分别为2.79%和2.56%,195 m跑道对应最大偏差和最小偏差分别为2.69%和2.46%。      

基于飞行数据的无人机平飞动作质量评价模型

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。      

基于台架“诱喘”试验的涡轴发动机稳定性与性能劣化研究

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。     

改进多元宇宙算法在航空发动机不暖机模型修正中的应用

航空发动机不暖机会产生性能损失,此时原有发动机模型已经不能准确表达发动机性能,因此,需要利用模型修正技术对原有的发动机模型进行修正,以获得发动机不暖机情况下的数学模型.提出了一种改进多元宇宙优化算法(Multi-verse optimization,MVO),并将其应用于发动机不暖机模型的修正研究.在常规MVO算法基础...     

基于EMD的发动机轴承振动冲击故障特征提取

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.     

基于改进马田系统的发动机转子振动信号研究

针对发动机转子系统的振动信号分析问题,提出了一种基于改进马田系统的故障模式识别和分类方法。利用最优阈值小波包变换方法对振动信号进行降噪;对降噪后的振动信号进行小波包分解,提取时频域特征构建基准空间;然后利用岭估计回归分析消除马氏距离的复共线性,使用切比雪夫定理计算马田系统的概率阈值,运用有向非循环图方法对不同模式进行分类;将方法应用于转子振动数据中以验证算法的有效性。结果表明,基于改进的马田系统算法模式识别准确率高,是一种有效的振动信号故障模式分类方法。     

基于监督流形学习的航空发动机振动故障诊断方法

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%。     

基于小波包和主成分分析的滚动轴承状态振动监视方法

针对滚动轴承早期故障状态难以监测的现状,文章采用小波包及主成分分析法对滚动轴承振动信号进行分析,提出了一种综合振动能量指标,用于监视滚动轴承状态。采用滚动轴承实验数据对该方法有效性进行了验证,结果表明:该方法构建的综合振动能量指标能够有效发现滚动轴承早期故障,对早期故障程度反应能力强,优于一些其他传统的监视指标。     

基于免疫粒子群算法的滑油屑末支持向量机预测模型设计

将人工免疫理论的克隆选择算法中的抗体克隆、变异和抑制策略引入粒子群优化算法中,提出了一种基于克隆选择的免疫粒子群优化算法,克服了基本粒子群算法易于陷入局部最优解的缺点.针对支持向量机预测模型的参数选择影响其预测精度的问题,引入免疫粒子群优化算法设计了参数自适应优化的航空发动机滑油屑末支持向量机预测模型.仿真结果表明:与传统的交叉验证试算法相比,基于免疫粒子群优化的预测模型实现了参数的自动择优,并且提高了预测精度.      

带柔性静子部件的轴承共腔涡轴发动机碰摩特征

为研究具有轴承共腔结构的涡轴发动机在发生转、静子碰摩时转子-机匣系统动力学特征及机匣振动响应特征,建立了简化的转子-机匣碰摩动力学模型,并通过Runge-Kutta法进行求解。仿真结果表明:当发生转、静子碰摩时,机匣响应频谱中出现转子高倍频及其组合频率成分,高倍频成分幅值随碰摩程度加重而增大。对该型发动机进行台架试车实验,验证了该模型和结论的有效性。并利用不具有该结构的某第二代涡轴发动机试车的碰摩数据,进一步验证了带柔性静子部件的轴承共腔发动机中双转子间存在运动耦合,为涡轴发动机振动监控与故障诊断提供一定的理论依据。