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为辨识航空发动机飞行过程中加减速瞬态模型,通过对某型航空发动机慢车至中间以及中间至慢车过程的飞行试验数据进行分析整理,将发动机上述加、减速过程简化为静态参数预测过程,利用3层前向人工神经网络,建立了某型发动机加、减速瞬态过程中的发动机关键参数预测模型,对发动机参数预测模型预测结果与飞行试验记录数据进行了对比分析,同时利用额外的飞行试验数据验证了辨识模型的泛化能力.结果表明:辨识得到的发动机模型在油门杆稳定时参数预测相对误差不超过3%,在油门杆动作期间参数预测相对误差不超过5%;验证点上辨识模型参数预测误差不超过3%.证明该型发动机参数预测模型可以很好地预测发动机瞬态过程中的参数变化情况.该方法为建立发动机其他状态的加、减速过程参数变化模型奠定了基础,也能为建立全包线范围内发动机瞬态参数预测模型提供参考. 相似文献
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介绍了北京东方联星科技有限公司自主研发的“OTrack-AJ”北斗抗干扰芯片的主要应用领域以及国内北斗抗干扰应用发展趋势,给出了基于该芯片的北斗抗干扰应用方案,其在抗干扰、功耗、尺寸等关键指标上达到了国际先进水平. 相似文献
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通过金相观察(OM)、扫描电镜(SEM)以及拉伸测试系统地表征和研究了热处理对砂型铸造Mg-Gd-Y合金微观组织和力学性能的影响。研究表明:固溶态GW94、GW74、GW44合金主要由α-Mg过饱和固溶体、铸态残留相Mg5(Gd,Y)以及固溶过程形成的方块相组成。随着Gd含量的增加,固溶态Mg-Gd-Y合金中方块相的体积分数不断增加;在同一时效温度下,合金达到时效峰值的时效时间缩短;室温下拉伸的固溶态、时效峰值态合金以及200和250℃下拉伸的时效峰值态合金的抗拉强度和屈服强度不断提高(固溶态合金屈服强度先降低后升高),但是伸长率却是不断降低。时效峰值态GW94合金表现出优越的力学性能,室温时其抗拉强度和屈服强度分别为300、247 MPa,而伸长率仅为0.9%;200和250℃拉伸时,时效峰值态GW94合金抗拉强度、屈服强度和伸长率分别为329、234 MPa和2.6%以及312、233 MPa和2.7%。时效峰值态GW94、GW74合金出现抗拉强度随温度升高而升高的反常力学行为。 相似文献
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为了获得低压涡轮动叶叶顶间隙泄漏流动特性,采用数值方法研究带冠动叶叶顶间隙对低压涡轮级气动性能的影响。
对试验测量的扇形带冠叶顶叶栅气动性能进行数值计算,得到的叶栅总压恢复系数与试验数据吻合良好,验证了数值方法的可靠
性。对没有间隙和3 种动叶叶顶间隙条件下低压涡轮级的气动性能和动叶叶顶间隙泄漏流动特性进行对比分析。结果表明:带冠动
叶叶顶间隙增大导致转子叶尖的出口气流角增大和叶顶间隙泄漏量增加;涡轮级气动效率降低和叶顶间隙泄漏量增加与带冠动叶
叶顶间隙增大呈近似线性变化;在相同叶顶间隙条件下,出口马赫数对叶顶间隙泄漏量的影响较小;随着涡轮级出口马赫数的提
高,出口气流角度减小。 相似文献
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滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。 相似文献
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合理高效的停机位分配能提高机场运行效率和旅客满意度。首先,以旅客步行时间、航空器进/出港滑行时间最短为目标函数,增加同一航空公司的航空器集中停靠约束建立模型。之后设计禁忌搜索算法,以上海浦东国际机场为对象开展实例分析,对比机场原始停机位指派方案,旅客步行时间、进/出港滑行时间分别减少5.04%、25.28%和6.36%,并进行权重灵敏度分析,建议旅客步行时间权重不超过0.7。最后,基于Flexsim设计仿真实验,进/出港滑行时间和冲突次数均减少,可接受延误水平下滑行系统服务航班量增加3.30%,进/出港最大滑行延误时间减少9.09%和2.94%。 相似文献