基于EMD 模糊熵与会诊决策融合模型 的中介轴承故障诊断技术

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的问题,提出了1种融合k NN、SVM、CART、RF及GBDT 5种算法的会诊决策融合模型。基于中介轴承故障模拟试验台开展某型航空发动机中介轴承故障试验验证。采用EMD算法对采集的振动故障信号进行分解,提取IMF分量的模糊熵作为故障特征。利用建立的会诊模型对中介轴承内环故障、内环-滚动体耦合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤5种不同状态进行识别。试验研究表明:会诊模型的故障诊断准确率高达92.5%,并表现出良好的泛化能力。     

复合材料机身壁板和隔热隔音棉衍生构型热释放速率性能试验研究

以复合材料机身壁板本身和隔热隔音棉加上复材壁板的衍生构型为研究对象,依据CCAR 25 R4适航标准和热释放速率试验方法,测试分析了复材壁板本身以及隔音棉加上复材为整体组合构型的热释放速率特性,分析了不同因素对热释放速率特性的影响。结果表明：选用的复合材料机身壁板本身的热释放速率符合适航标准中规定的峰值热释放速率要求,但总放热量不满足适航要求;在复材壁板和隔热隔音棉的衍生组合构型中,隔热隔音棉的隔热作用抑制了后续复材壁板的分解,使衍生构型能够满足适航标准中规定的峰值热释放速率和总放热量要求,符合当前适航条款验证方法提出的符合性判据。复材壁板及其衍生构型的热释放速率符合适航标准中规定的峰值热释放速率要求。     

偏心密封动力特性分析与新型自同心密封研究

密封气流激振引起的转子失稳已成为发展高性能透平机械的瓶颈问题。为了研究偏心率对密封动力特性及转子稳定性的影响规律,揭示转子偏心诱发密封气流激振的机理,采用非定常动网格技术方法,建立了多频椭圆涡动轨迹的密封动力特性求解模型。在此基础上,提出了新型浮动式自同心密封结构,包含密封环浮动式和密封环自适应同心两大理念,分析了新型密封的工作原理以及力学特性。结果表明:密封的等效刚度和等效阻尼随着偏心率的增大而减小。不同涡动频率下,当偏心率增加到0.7时,等效阻尼相比于同心密封下降幅度达到33%~76%。随着偏心率的增大,密封气流力对转子做功增加,降低了转子系统稳定性;随着偏心率的增加,密封流体动压效应增强,密封气流激振力增大,转子系统稳定性降低,偏心转子密封流体动压效应是产生密封气流激振的主要原因;新型浮动式自同心密封的工作原理及动力学特性分析结果表明,新型密封具有自适应同心功能。     

柔性太阳翼桅杆涂层特性对热诱发振动的影响分析

空间站大型柔性太阳翼系统在轨运行期间会受到周期性的热辐射作用,导致结构温度周期性变化,从而诱发太阳翼的振动。为研究太阳翼桅杆热控涂层特性对热诱发振动的影响,文章采用热-结构顺序耦合的方法,对桅杆无涂层、电镀涂层和白漆涂层3种不同表面状态进行热诱发振动分析,得到了太阳翼的位移-时间响应结果。对比不同涂层下太阳翼参考点的振动结果可以看出:涂层特性对于热诱发振动是有影响的,其中白漆涂层能大幅度减小振动的振幅。     

预应力下空间站柔性太阳翼动力学特性分析

空间站柔性太阳翼上有以下预应力:1)在轨工作时,会周期性进出地球阴影区,结构温度会发生周期性的变化,温差在结构上产生了热应力;2)中央桁架斜拉杆上作用有展开预应力;3)柔性阵面上施加有张紧力。这些预应力都会引起几何刚度,从而改变太阳翼结构的动力学特性。文章使用Abaqus非线性动力学求解功能,首先对中央桁架部分和柔性阵面部分分别建立有限元模型,研究预应力对太阳翼动力学特性的影响,发现只有柔性阵面上的张紧力影响最为显著;然后针对完整的太阳翼结构,考虑阵面张紧力作用下,研究其动力学特性,并与未考虑预应力引起的刚度变化时的结构动力学特性进行对比分析。     

航天器供配电分系统电弧短路故障及其防护

介绍了航天器电弧故障的机理,给出了不同材料的真空电弧特性,总结了航天器太阳电池阵、太阳电池阵驱动机构(SADA)和母线三大类电弧故障模式,提出了太阳电池阵电弧故障的一般防护方法,并介绍了国际标准ISO11221-2011试验验证方法。建议深入开展相关故障机理与防护和验证新技术研究,建立相关产品保证规范体系,以防止航天器电弧短路故障发生。     

泡沫夹芯型吸波隐身结构复合材料的发展趋势

介绍了吸波隐身材料的发展趋势、泡沫型吸波材料的优势及新型聚甲基丙烯酰亚胺(PMI)泡沫的优异性能,展望了以PMI泡沫为芯材制备泡沫隐身复合材料的应用前景.     

导弹侵切角测量方法研究CSCD

针对导弹攻击目标时的侵切角测量问题,提出采用2台高速摄像机近距离凝视交会测量导弹中轴线上特征点位置,结合在试验前通过精密测量目标被攻击平面特征点方法建立的平面方程,分析计算侵切角。仿真结果表明:在高速摄像机测角精度优于13.4″的情况下,测量精度优于1°。该方法技术实现容易,对导弹攻击陆上目标试验时的侵切角测量,具有一定的参考价值。     

基于神经网络的航空发动机环形燃烧室总噪声级预测

建立了某型航空发动机环形燃烧室噪声总声级神经网络模型,并利用测试数据对该网络进行了训练与应用.仿真结果表明,此网络模型能够较精确地拟合出燃烧室噪声总声级与燃烧参数间的函数关系,对于航空发动机燃烧室声疲劳和可靠性的研究有重要意义.