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951.
952.
A new fast learning algorithm was presented to solve the large-scale support vector machine ( SVM ) training problem of aero-engine fault diagnosis.The relative boundary vectors ( RBVs ) instead of all the original training samples were used for the training of the binary SVM fault classifiers.This pruning strategy decreased the number of final training sample significantly and can keep classification accuracy almost invariable.Accordingly , the training time was shortened to 1 / 20compared with basic SVM classifier.Meanwhile , owing to the reduction of support vector number , the classification time was also reduced.When sample aliasing existed , the aliasing sample points which were not of the same class were eliminated before the relative boundary vectors were computed.Besides , the samples near the relative boundary vectors were selected for SVM training in order to prevent the loss of some key sample points resulted from aliasing.This can improve classification accuracy effectively.A simulation example to classify 5classes of combination fault of aero-engine gas path components was finished and the total fault classification accuracy reached 96.1%.Simulation results show that this fast learning algorithm is effective , reliable and easy to be implemented for engineering application. 相似文献
953.
954.
二元塞式喷管红外特征及壁面降温的红外抑制效果计算 总被引:3,自引:5,他引:3
用数值计算的方法研究了涡扇发动机二元塞式喷管在3~5μm波段的红外辐射特性,并与轴对称收扩喷管进行了对比.结果表明:无冷却措施时,相比于轴对称收扩喷管,二元塞式喷管在大部分探测角度上红外辐射增强,只在小部分的探测角度范围内具有红外抑制作用,在窄边探测面内探测角为90°方向上,其红外辐射强度降低了54%.若塞锥后部壁面温度降低300K,二元塞式喷管在大部分探测角度范围内的红外辐射强度明显低于轴对称喷管,在正尾向上的红外辐射强度降低了57%;与轴对称喷管中心锥表面降低相同温度相比,二元塞式喷管能取得更高的红外抑制效果,并且所付出的冷却代价较小. 相似文献
955.
翼吊发动机短舱对三维增升装置的影响及改善措施研究 总被引:3,自引:0,他引:3
运用数值模拟方法,结合风洞试验数据,研究了翼吊发动机短舱对于增升装置气动性能的影响以及在发动机短舱的不同位置安装涡流片进行流动控制的效果.结果表明:翼吊发动机短舱挂架与机翼前缘结合处的缝翼缺口及大迎角时绕过短舱的分离气流会对三维增升装置造成不利影响,其主要表现为在主翼上方形成一个很大范围的低速流动区.在发动机短舱适当位置安装涡流片能明显改善增升装置的气动性能.主要机理在于:涡流片在大迎角时产生的强漩涡能向低速区内注入能量,搅动该区域的流动,从而减小低速流动区的范围.但是涡流片的位置必须进行优化,在不适当的位置安装涡流片会进一步恶化增升装置的气动性能. 相似文献
956.
高压压气机低速模拟试验 总被引:3,自引:0,他引:3
设计了一台用于模拟高压压气机内部流场结构的四级重复级低速大尺寸模型压气机。对该低速模型压气机的模拟级(即第3级)进行了详细流场测量。流场测量结果以及三维流场计算结果与模拟目标值的对比表明,低速模型压气机基本达到了设计目标,在70%叶高以下,低速模型压气机可以反映出高速原型的流场结构,同时也表明所采用的"相似准则"是基本可靠的;受加工因素的影响,转子叶片的叶尖间隙明显大于设计值,从而导致在70%叶高以上区域,低速模型压气机的流场参数与设计目标存在一定的偏差,无法模拟出高速原型的流场结构。 相似文献
957.
958.
针对采用离散材料优化(DMO) 模型优化复合材料纤维分布时角度优化结果收敛率低的问题,将连续化惩罚策略与Heaviside惩罚函数引入传统DMO模型中,提出了一种改进的HPDMO (Heaviside Penalization of Discrete Material Optimization)模型,从而提高结构的收敛率。建立了复合材料单层板基于最小柔顺性设计的优化列式,给出了多种离散材料构成结构的灵敏度信息求解方法。分析比较了DMO模型、连续化惩罚模型和HPDMO模型对最终优化结果收敛率、目标函数、迭代历史的影响。数值算例表明,改进的离散材料惩罚模型不但可以显著地提高优化结果的收敛率,给出清晰的优化构型,而且可以通过较少的优化迭代步数实现这一结果,为纤维增强复合材料的优化设计在工程中的应用提供了新的技术手段。 相似文献
959.
应用快速多分类SVM的航空发动机故障诊断方法 总被引:2,自引:4,他引:2
提出了一种新的快速多分类SVM算法,用于解决大样本情况下航空发动机的多类故障诊断问题。首先,选用层次支持向量机(H-SVM)来实现多类分类,用各类数据中心代表该类数据,通过自组织特征映射神经网络(SOFM)进行聚类,把类中心之间距离较近的数据归为同一个子类进行训练,得到H-SVM层次结构。其次,在训练H-SVM中的二元分类器时,应用相对边界向量(RBV)代替全部训练样本,在保持分类精度几乎不变的条件下大幅度减少了训练样本数,使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短。在分类数据混迭较为严重的情况下,新算法先剔除混迭的异类数据,再计算RBV,并且把与计算的RBV距离小于一定数值的样本都选择来训练SVM,保证了RBV的合理性,防止了关键数据的丢失,有效提高了分类精度。针对一个航空涡喷发动机5类复合故障的分类进行了实例仿真,总的故障分类正确率达到91.2%,二元SVM的训练时间最多只有原来的16.20%;当训练样本总数达到7500的大规模情况下,根据本算法,约减后的样本数量只有原来的3.05%。仿真结果表明,提出的算法有效、可靠,容易实现。 相似文献
960.
K-cor是应用Z-pin增强技术的一种新型高性能结构.本文以NHZP-1树脂为基体研究适合K-cor结构的半固化Z-pin拉挤工艺,得到固化度为51.25%的Z-pin为满足制备要求的最佳参数,并制作悬空装置采用两步法进行半固化Z-pin的植入和压弯,探索出压弯和后固化工艺.在此基础上,对试制的K-cor夹层结构进行平拉和剪切试验研究.结果发现,折弯长度是K-cor夹层结构的另一重要参数,较长的折弯长度会增加Z-pin与蒙皮的结合面积从而提高结构的拉伸性能. 相似文献