压气机内部噪声特征与转子叶片声固耦合机理分析

航空发动机压气机转子叶片故障多由机械激励和气动激励造成,而高强声波对转子叶片的激振因素不容忽视。通过开展某型涡扇发动机压气机内部噪声测试试验,研究压气机转子叶片振动机理及其与噪声信号的对应关系。阐述了压气机内部旋转不稳定性非定常压力波作用机制,提出了基于刚性壁声波导管技术的导出式噪声测量方法,完成了某型涡扇发动机压气机内部噪声信号测试,对噪声信号进行了频谱分析和声传播特性分析。研究结果表明,某型涡扇发动机压气机内部噪声信号频谱呈现高峰值纯音分量1 402 Hz,并且该纯音分量与转子叶片通过频率呈现特定的频率组合关系。该纯音分量的噪声源在压气机内部沿发动机顺航向方向从后向前传播。利用旋转不稳定性理论,将声源频率在不同坐标系下进行转换,当噪声源周向模态数为13时,该纯音分量可调制出与高压一级转子叶片一阶振动频率相对应的激振频率。     

热声激励下高温合金薄壁结构振动响应试验验证与疲劳寿命预测

为了研究金属薄壁结构在热声循环激励下形成的内部残余应力(Residual Stress)对模态频率、响应规律及疲劳性能的影响,采用耦合的有限元/边界元法(FEM/BEM)对薄壁结构进行振动响应计算,重点研究带残余应力结构的动力学响应特性,并与试验结果进行对比分析。结果表明,不同温度下基频的计算值与试验值获得很好的一致性,计算的应变响应结果与试验测试结果量值相当,验证了热声响应计算方法与模型的有效性。最终结合改进雨流计数法(Improved Rain-flow Counting)、Morrow平均应力模型、Miner线性损伤累积理论计算随机疲劳寿命。结果表明,带残余应力结构在屈曲前后温度为50℃,150℃,250℃所对应的损伤量级分别为10-7,10-4,10-7,疲劳寿命也表现出先减小后增大趋势,且硬化现象使疲劳寿命整体降低,寿命谷值随温度变化发生偏移。     

纤维增强复合材料力学性能预测及试验验证

针对纤维均匀排布的单向纤维增强复合材料结构力学性能预测问题,基于复合材料细观力学有限元方法,研究建立了代表体积元(RVE)模型,并施加周期性边界条件,实现了纤维增强复合材料基本力学性能的预测。通过将应用上述RVE模型所获取的B/Al纤维增强复合材料力学性能预测结果与解析解和试验数据进行对比表明,施加周期性边界条件的RVE模型的力学性能预测结果与解析解和试验数据吻合良好,验证了所建立计算模型的有效性。基于单向连续纤维增强SiC/TC4复合材料板材的力学性能测试试验,获取了不同铺层方案结构的纵向/横向弹性模量和泊松比,得到的纵向/横向弹性模量计算值与各自试验值均值的误差均小于5%,表明弹性力学性能参数基本一致,计算模型具有合理性。      

基于LMD与AO-PNN的中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承受噪声干扰大、传递路径复杂导致采用传统方法难以进行故障诊断的问题,提出了一种基于局部均值分解（LMD）与相关系数-能量比-峭度准则、结合天鹰座优化算法（AO）优化概率神经网络（PNN）的中介轴承故障诊断方法。使用LMD对传感器采集的振动信号进行分解;利用相关系数-能量比-峭度准则判决筛选分解得到的PF分量,重构筛选后的信号;计算重构信号的多尺度排列熵（MPE）,以构建特征向量;通过AO优化的PNN的平滑因子,将优化后的神经网络用于中介轴承的故障诊断。基于中介轴承故障试验数据对诊断结果进行了分析,结果表明：提出的方法可以有效诊断高背景噪声、复杂路径干扰下的航空发动机中介轴承的典型故障,与粒子群优化的概率神经网络方法（PSO-PNN）和传统的PNN方法相比,其诊断准确率分别提高了3.875%和8.125%,具有较好的全局收敛性和计算鲁棒性。