航空发动机可靠性参数数据库的设计

采用Visual FoxPro为平台，开发了可靠性与维修性参数数据库系统MRPDBS。该系统以中Windows风格为界面，利用面向对象的程序设计方法，以关系型数据库规范化理论为指导，按照工程软件开发规范开发了该数据库。系统收集了国外涡喷、涡扇、涡轴和涡桨四种主要类型的发动机的技术参数、维修性和可靠性参数，以及一些相关的维修性设计信息，可实现查询、浏览、编辑等功能。     

航空发动机管路敷设路径模式的分析研究

简述了航空发动机外部管路设计的指导思想和原则,针对平面管路敷设中管接嘴的方向和位置参数,创建了27种管路敷设的路径模式,基本涵盖了二维平面管路敷设的情况,制定了管路敷设路径的优势规则和优先规则。发动机三维模型的应用实例表明该处理是可行和有效的。     

GH4169铸锭中夹杂物的类型及分布规律

高温合金中夹杂物是影响合金冶金质量和使用性能的主要因素。采用三联冶炼工艺对GH4169合金进行冶炼，并利用配有能谱仪的扫描电镜系统研究了VAR铸锭边缘及顶端区域夹杂物类型与分布的变化情况，为夹杂物的进一步控制提供参考。结果表明，在横向方向上，随试样所在位置远离铸锭边缘，夹杂物的平均尺寸由3.15 μm递减至2.58 μm，其数量密度由2 291 N/mm²（N代表夹杂物个数）降低至1 429 N/mm²；在纵向方向上，随试样所在位置远离铸锭顶端，夹杂物的平均尺寸由3.47 μm递减至2.84 μm，其数量密度由1 453 N/mm²降低至904 N/mm²，而合金中均包含5种类型的夹杂物，其类型与试样所在位置无关。最终，本实验初步判定φ508 mm的GH4169铸锭较为合适的车削量与切头量分别为30~40 mm和110~120 mm。     

基于多分类器融合的航空发动机气路故障诊断

为解决航空发动机这一复杂系统的故障诊断问题,提高智能化诊断方法的准确率,使用了D-S证据理论对RBF神经网络、BP神经网络和支持向量机三个诊断子系统的诊断结果进行决策级融合,结果表明D-S证据理论的使用可以达到比单独运用三个子系统具有更好的诊断效能,经过融合降低了误诊率,改善了诊断性能。     

基于多点随机激励的发动机管路振动疲劳寿命分析

针对航空发动机管路系统激振环境复杂、激振点多的现状和在此边界条件下单点随机振动方法无法准确分析与模拟的问题,提出了一种多点动力学振动分析方法,首先从理论上推导出多点激励的动力学振动方程,其次利用有限元模拟验证了结构多点振动的动强度响应特性,根据Dirlik模型预测了管路系统的随机振动疲劳寿命,对比分析了结构在多点振动激励与单点振动激励下响应动力学特性以及疲劳寿命的关系,针对载荷相关性问题探究管路应力响应与疲劳寿命的变化规律,最后针对于不同的约束条件,分析了弹性约束刚度值对于结构疲劳寿命的影响。对比分析发现:在多点激励下管路系统的的振动寿命仅为单点激励最低疲劳寿命的22.31%,管路应力响应与疲劳寿命随相位与相干系数变化而呈规律变化,随着约束刚度值的增加,结构的响应功率谱密度增加,结构共振区域对于功率谱密度放大作用减小,疲劳寿命降低,验证了多点动力学振动分析方法的有效性。     

基于iSIGHT的涡轮叶片叶冠优化设计

在建立起某型发动机涡轮叶片叶冠参数化模型的基础上,以iSIGHT为优化平台,集成了结构建模和计算分析软件,构建并实现了涡轮叶冠优化设计流程.依据该方法,成功实现了在保证涡轮叶冠结构强度的前提下降低质量1.0%以上的目标.此外,通过对涡轮叶冠部分参数组合的研究,得到了阻尼面与发动机轴线夹角α与阻尼面压应力之间的关系.该研...     

基于封严间隙的涡轮盘篦齿综合优化设计

为了降低涡轮盘级间封严发生碰摩的风险,同时保证封严效率不降低和涡轮盘质量不增大,对涡轮盘结构进行优化设计。利用有限元法对稳态下涡轮篦齿径向间隙进行确定性分析,结果表明:3道篦齿的间隙不同;以灵敏度分析的方式确定影响篦齿间隙与涡轮盘质量的关键尺寸,并将其作为优化的设计变量;综合考虑载荷、材料性能、尺寸参数的不确定性和转子不平衡振动进行间隙概率分析,发现第3道篦齿有碰摩的风险;建立以减小前2道篦齿间隙、增大第3道篦齿间隙和不增加涡轮盘质量为约束条件的综合优化模型,并用NSGA-II算法进行计算。优化结果表明:篦齿发生碰摩的风险降低了99.07%,涡轮盘质量减小了0.73%,在不同压比下流量系数减小了5.39%～6.01%,证明该综合优化方法可行。     

航空发动机滑油监视与诊断系统软件研制

介绍了发动机滑油监视系统的功能和监测参数,并讲述了软件系统总体设计方案,给出了软件系统流程图,论述了软件各功能模块的内容和特点,本软件系统ＥＯＭＳ在厦门航空公司应用表明,该软件系统具有实用性等特点。     

粒子群优化的Kriging近似模型及其在可靠性分析中的应用

将粒子群优化(PSO)算法引入Kriging建模过程,依靠PSO算法的群体搜索能力克服了模式搜索法单点序列搜索方式的局限性以及严重依赖于初猜解的缺点,保证了在任意初始条件下都能获取极大似然意义下的最优相关参数,从而有效确保了Kriging预测结果的最优无偏性.涡轮盘低循环疲劳可靠性分析实例表明,粒子群优化的Kriging(PSO-Kriging)近似模型对危险点周向应变变程的预测精度相对神经网络有数量级上的优势(最大误差由5.94%降低到0.09%),可不牺牲精度地代替有限元程序进行Monte Carlo模拟;同时PSO-Kriging建模与预测的总时间不及一次有限元分析的1/10.由于预测精度高(其最优无偏性由PSO算法保证)且计算开销不大,提出的PSO-Kriging对于实际工程结构的可靠性分析有一定应用价值.      

基于均值一次二阶矩方法的稳健性优化设计

为解决传统基于蒙特卡洛模拟的稳健性优化方法计算效率较低的问题,提出一种基于均值一次二阶矩方法的稳健性优化设计方法。首先,利用泰勒展开方法将函数在随机输入参数均值点展开;然后,利用一次二阶矩方法求解函数的均值以及标准差;最后,结合分位数区间方法建立稳健性优化模型并进行优化求解。优化结果显示,与基于蒙特卡洛模拟方法相比,提出的稳健性优化方法在保证计算精度的情况下,计算时间仅为其1%左右,更加适合工程稳健性优化计算。