Experimental investigation on dynamic response of flat blades with underplatform dampers

One test rig with three blades and two Under-Platform Dampers (UPDs) is established to better understand the dynamical behavior of blades with UPDs. A pre-loaded spring is used to simulate the centrifugal load acting on the damper, thereby achieving continuous adjustment of the pressing load. UPDs with different forms, sizes and materials are carefully designed as experimental control groups. Noncontact measurement via a laser Doppler velocimeter is employed and contact excitation which is performed by an electromagnetic exciter is adopted to directly obtain the magnitude of the excitation load by a force sensor mounted on the excitation rod. Particular attention is paid to the influence of the contact status of the contact surfaces, e.g. the pressure-sensitive paper is used to measure the effective contact area of the UPDs. The experimental variables are selected as the centrifugal force, the amplitude of the excitation force, the damper mass, the effective contact area, and the damper material. The Frequency Response Function (FRF) of the blade under different experimental parameters is obtained by slow frequency sweep under sinusoidal excitation to study the influence of each parameter on the dynamic characteristics of the blade and the mechanism analysis is carried out combined with the experimental results.     

贫预混燃烧室化学反应器网络模型建模及不确定性分析

基于CFD三维数值模拟结果的化学反应器(CRN)网络模型方法具有快速预估燃烧室NOx排放的特点。研究通过CFD数值模拟手段获得了贫预混燃烧室流场、温度场等特征分布,基于燃料空气掺混特性、速度场、温度场、OH分布以及达姆科勒数,燃烧室被离散划分为预热区、火焰锋面区、火焰过渡区、后火焰区、中心回流区以及角回流区,建立了复杂的CRN模型表征燃烧室内部的流动特征和火焰结构。以贫预混燃烧器为对象,与实验结果进行了对比验证。通过敏感性和不确定性分析获得了反应区域停留时间和烟气回流比例等关键参数对NOx排放的影响规律。结果表明:CFD-CRN混合方法更适用于在高当量比条件下贫预混燃烧室NOx排放的快速有效预测。在相同扰动强度的条件下,反应预热区域和火焰锋面区域的停留时间扰动对CRN模型预测NOx的生成量和稳定性影响更显著。CFD-CRN混合方法应明确在较高的绝热火焰温度条件下烟气回流比的准确性计算及其对NOx生成的显著影响。      

改进的车载空调压缩机无位置传感器控制起动方法

无位置传感器控制是空调压缩机控制系统的较优选择。针对基于滑模观测器(SMO)的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制系统零速观测精度低、起动难度大等问题,提出了一种改进PMSM无位置传感器的零速低速起动及中高速域使用的SMO控制的切换方法。在电机低速和零速时,I/F控制使其工作在角度开环电流闭环的工况下,该算法的给定相位与观测相位误差达不到系统切换要求,需利用降低开环电路的方式来降低误差;在电机转速提高的同时补偿SMO的角度,使观测角度接近真实角度,2种算法切换时稳定性更高,抗干扰能力更强。根据MATLAB/Simulink仿真结果和实际3.5 kW车载空调PMSM调试,验证了该方法的可行性和改进算法的有效性。     

大功率高速同步电机暖机进程及顶升油泵系统测试分析

根据长输管道大功率高速同步电机暖机进程及顶升油泵系统现状,对机组暖机进程进行测试并跟踪分析,发现暖机进程与同步电机过临界转速时振动值的相关度不高,暖机时间可以进行减少或取消。对同步电机顶升油泵系统进行测试,分析取消顶升油泵时同步电机振动、温度、起停机时间等的变化情况。试验结果表明,可降低顶升油泵联锁停泵转速。     

基于不同动力引力辅助模型的木星转移轨道设计

针对木星转移轨道设计中动力引力辅助模型选择问题展开了研究。首先,介绍了近心点机动和甩摆后机动2种动力引力辅助模型,给出了2种模型下最优脉冲机动速度增量的解算方法;然后,基于动力引力辅助模型,提出了包含引力辅助的行星际转移轨迹初始设计方法;最后,以木星探测任务转移轨迹设计为例,对比了不同动力引力辅助模型下探测器的燃料消耗情况。仿真结果表明:相比于甩摆后机动方式,近心点轨道机动方式更加节省燃料。基于近心点机动引力辅助模型,最终完成了金星-地球-地球引力辅助序列的木星转移轨迹初始设计,为我国未来采用引力辅助方式的深空探测任务提供了一定的参考。     

基于振动台的TA11钛合金超高频疲劳实验和验证

提出一种利用电动振动台开展材料超高频疲劳实验的方法。采用TA11钛合金板材,在有限元计算的基础上设计出超高频疲劳试样,测试过程中的实际加载频率达到1756 Hz,同时在相同的应力水平下对该超高频试样和标准试样开展振动疲劳测试,对测试结果数据的一致性进行统计检验。结果表明:在相同应力条件下,本研究提出的超高频疲劳试样和标准振动疲劳的实验结果吻合较好。将本研究结果与同种材料的轴向高周疲劳和旋弯疲劳测试结果进行对比,一致性同样良好。     

高超声速ISR平台乘波外形优化设计及需求验证

对乘波构型在高超声速ISR平台气动外形设计上的应用问题进行了研究。基于高超声速ISR平台的总体参数,对锥导乘波体进行了参数化几何建模。以升阻比和容积率为优化目标,采用正交试验设计方法、非线性回归模型和粒子群算法对锥导乘波体进行了多目标优化设计。选取Pareto前沿中的4个特征点作为高超声速ISR平台的初步气动外形,采用数值计算方法对其进行了性能分析,并对设计需求进行了初步验证。研究结果表明:上下表面"双凸"、两侧近似机翼的乘波体在保持较高升阻比的同时又具有较大的容积率,满足航程、载荷和起飞重量等设计指标的需求,可用于高超声速ISR平台气动外形设计。由于航程指标值较大,对燃油结构质量比的要求较高。     

不确定需求下供应链渠道协调的数量折扣研究

数量折扣是最常见的实现供应链系统Pareto改善的机制。已有文献研究表明：不管是在EOQ框架内还是在“报童”框架内,仅应用数量折扣无法确保系统的完美协调。本文对上述结论进行了挑战,以供应商的视角研究了连续型数量折扣实现系统完美协调的问题。首先构建了连续的数量折扣形式,给出了其实现系统完美协调的必要条件,并设计了求解契约参数的迭代算法;然后,通过对离散型和连续型数量折扣实现系统缋效改善的差异分析,发现离散型数量折扣无法实现系统完美协调的原因在于其单向激励;而连续型的数量折扣因“销售商数量折扣超额福利”的转移而属双向激励;最后,对上述结论进行了释义和算例仿真。     

基于智能变距拉杆的旋翼平衡实时调整方法

旋翼不平衡是造成直升机振动的重要原因,而传统旋翼平衡调整是一种定期维护方法,耗时长且无法长时间保持维护后的振动水平。本文研制了一套基于智能变距拉杆的旋翼平衡实时调整（In flight tuning,IFT）系统,可以根据计算机发出的数字指令控制智能变距拉杆长度实现桨叶变距输入,进而完成旋翼动平衡调整。试验发现智能变距拉杆杆端位移量对旋翼转频振动分量的影响呈线性规律,由此确定拉杆调整系数矩阵。当获取旋翼不平衡振动信息后,根据相位选择相应拉杆作为调整器,根据振幅在调整矢量方向投影的大小关系设计了调整策略,得到拉杆完成平衡调整所需的位移量。通过旋翼塔试验验证了该方法的有效性,结果表明该方法可以在直升机飞行过程中实时降低旋翼振动水平,有效提高了旋翼动平衡调整效率。     

基于聚类的多标记选择性集成

多标记学习和选择性集成是机器学习中的两个热点研究问题。本文利用聚类思想探究多标记学习中的选择性集成, 提出了两种具体的多标记选择性集成算法：基于最小距离的簇中心选择算法（Minimum distance based cluster center selection,MDCCS）和基于K-means的簇中心选择算法（K-means based cluster center selection, KMCCS）。在所提出的算法中,如何度量学习器之间的距离是其能否成功的关键因素。本文首先基于学习器的分类结果对其进行重新表示,在此基础上给出了学习器之间距离的计算方式。此外, 对于算法中的空簇问题给出了两种解决方法。基于Mulan数据库中的多标记数据集和5种评价指标对所提算法进行了详细的分析,实验结果表明了所提算法的有效性。