航空发动机双转子系统“临界跟随”现象的机理及影响

为了探明“临界跟随”现象导致航空发动机振动居高不下的产生机理,建立了考虑中介轴承的双转子动力学模型,推导了双转子发生“临界跟随”现象时参数之间的关系,分析了“临界跟随”状态下转子系统的动力学特性。结果表明:“临界跟随”现象会导致转子系统无法越过盘偏摆振型临界转速,造成转子振动对不平衡质量分布极其敏感,其主要影响因素为盘极转动惯量与直径转动惯量的比值(简称惯量比)以及双转子增速比;当高压盘等效惯量比等于1,或增速比与任意低压盘惯量比相等时,转子系统表现出高压激励条件下的“临界跟随”特征;当低压盘惯量比等于1,或增速比与高压盘等效惯量比的乘积等于1时,转子系统表现出低压激励条件下的“临界跟随”特征。提出了必须严格控制航空发动机叶盘的等效惯量比以及双转子转速控制律的设计建议。      

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。      

一种中温透波自黏性树脂及复合材料性能研究

研制了一款中温透波自黏性树脂,对树脂的凝胶时间、流变性能等进行了测试,使用该树脂制备了中温透波自黏性玻璃纤维织物及石英纤维织物预浸料,对预浸料的物理性能进行了表征测试。研究了复合材料层合板的耐热性、力学性能和介电性能,结果表明复合材料玻璃化转变温度达148℃,具有优良的力学性能和介电性能,且在93℃时具有较高的力学性能保持率,满足使用要求。进行预浸料和蜂窝胶接,测试了试验件的剥离强度,结果表明滚筒剥离强度≥50N.mm/mm,树脂预浸料自黏性较好,夹层结构的滚筒剥离强度高,满足应用指标要求。与民机用典型进口预浸料体系CYCOM■7701/7781对比,两种复合材料室温干态及93℃干态层间剪切性能相当,ACTECH■1210/2221在耐热性与介电性能方面更具优势。     

民机环控系统压力传感器测试台的设计

压力传感器作为民机环控系统中的关重成品件,其性能好坏直接影响飞机空气系统的管理。为保证其装机质量,提升飞机研制和批产效率,设计了一套压力传感器自动测试台,用于压力传感器的性能测试。首先介绍了压力传感器在机上的功能、分类以及性能参数;然后根据其测试特性,分别从硬件构架、设备选型、测试软件以及配套设备等四个方面阐述了压力传感器测试台的设计方案,实现通过测试软件对压力传感器测试压力和温度的自动控制,并在测试压力和温度达到稳定后,自动采集压力传感器输出的电压信号,经过数据处理后生成测试报告并判断测试结果;最后列出了压力传感器测试台的应用范围和意义。     

表贴式永磁同步电机直接转矩控制变幅值预测控制研究

基于以电压矢量幅值为变量的表贴式永磁同步电机(SPMSM)磁链和转矩方程,采用预测控制计算得出施加不同电压矢量幅值的下一时刻磁链和转矩值,选择使磁链和转矩误差目标函数最小的电压矢量幅值作为最优值,从而确定下一时刻施加的电压矢量。仿真结果表明:在电压矢量变幅值预测下,SPMSM直接转矩控制(DTC)系统运行良好,定子磁链轨迹为理想圆,磁链和转矩均符合控制要求,转速跟踪良好,定子电流波形正弦。预测控制需要从备选电压矢量幅值集合中选择最优幅值。理论上,备选电压矢量幅值个数越多,系统优化效果越好,但也带来更大的计算负担。研究了9种等分电压矢量情况下变幅值预测控制系统的控制效果。根据控制效果和计算负担,提出变幅值预测控制将电压矢量幅值三等分较为理想。     

基于同步电机电抗参数定义式的仿真计算方法

从同步电机各种稳态和瞬态电抗参数的定义、各种电抗参数与电机内部各绕组和磁路结构之间的电磁关系出发,提出了一种基于电抗参数定义式的仿真计算方法,给出了详细的仿真计算步骤。通过算例与样机实测结果的对比,表明仿真计算结果与实测值非常吻合,从而验证了所提计算方法的有效性和准确性。     

基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测

提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。     

基于全过程移动监督技术的感应电机定子绕组温度实时监测系统

随着物联网技术的发展,如何将物联网技术与非侵入式电力设备运行状态监测技术相结合成为当前研究热点之一。为了探索基于物联网技术的电气设备运行状态监测新模式,以感应电机定子绕组温度的非侵入式在线监测为出发点,首先提出了一种基于自适应法和最小二乘法的电机定子绕组温度辨识方法,并结合当前物联网技术的发展,设计了一种基于全过程监督技术的感应电机全寿命周期监督定子温度监测系统。以1台5.5 kW感应电机为例进行试验验证,结果表明该系统具有较强的鲁棒性。所提出的理念和技术可以为其他大型电力设备的状态监测提供重要参考和技术支撑。     

翼身融合布局客机总体参数分析与优化

在翼身融合布局客机总体设计阶段,为评估设计方案的总体性能,建立了翼身融合布局客机总体参数综合分析与优化平台,该平台以翼身融合布局客机的几何参数为输入,完成动力、几何、重量、气动、性能和经济性等模块分析,并以此为基础建立优化设计模型。为快速评估设计方案的性能及优化设计效果,动力分析模块采用了部件级分析模型,重量分析模块采用半经验估算方法,气动分析模块采用面元法结合工程估算方法,性能分析模块采用简化运动学方法,优化模型采用可并行计算的子集模拟优化算法。以某555座级翼身融合布局客机方案为例,应用开发的分析与优化平台,完成了总体参数分析,结果表明分析模型合理。在此方案的基础上,以客机的外形参数和发动机海平面最大推力为设计变量,分别建立了以最大起飞重量最小为目标的单目标优化,以及同时以直接使用成本和进场速度最小为目标的多目标优化,单目标优化结果最大起飞重量降低了约7.17%,多目标优化结果表明直接使用成本降低8.77%的同时进场速度会增加3.32%。     

翼身融合布局飞机机体-发动机气动干扰效应

翼身融合（BWB）布局飞机是一种相对较新的飞行器概念,具有商业运输飞机的潜在用途。研究表明,翼身融合布局客机可获得比常规布局客机更好的性能。但是,由于各方面限制,BWB飞机不宜使用传统的机翼安装或机身安装的发动机布局,发动机背部安装成为首选布局。然而,背部安装发动机容易产生激波、分离、进气畸变等空气动力干扰问题,发动机与机身一体化的气动设计已成为BWB飞机发展的关键技术。针对BWB布局飞机的机体和发动机之间的气动干扰进行了数值研究,结果表明,背部安装发动机对BWB布局飞机的全机气动特性和发动机本身的推力性能都会产生较为明显的影响。