某型飞机液压油箱漏油故障分析

某型飞机液压油箱在外场使用中出现油液渗漏现象,通过对故障现象确认、机理分析、故障验证,找到了故障根源,提出改进措施,在实际应用中具有借鉴和指导意义。     

红外热像边界层转捩探测的飞行试验应用研究

针对飞行试验层流测试,开展基于红外热像的边界层转捩探测技术应用研究。分析了高空飞行条件对红外测试的影响因素,包括光路布局、蒙皮表面处理工艺、蒙皮加热等,有针对性地提出红外测试方案。在此基础上,以某民用飞机为试验平台,开展飞行演示验证试验,飞行海拔高度范围5km至7km,马赫数范围0.5至0.65。进行了有/无蒙皮加热、有/无太阳等状态的机翼表面热图采集,对比分析蒙皮加热、太阳辐射等因素对红外转捩探测信噪比的影响特性,通过多个架次试验观测分析机翼前缘污染对转捩的影响特性。为消除由前缘污染物诱发湍流楔等因素导致转捩位置误判,提出了一种基于统计分析的机翼转捩位置判定方法,提高了转捩探测结果的可靠性。本文提供了三组真实飞行条件下的边界层转捩位置数据,雷诺数达到1.5×107。演示验证飞行试验结果表明,通过蒙皮内部加热方式可有效提高红外热图信噪比,利用固定转捩方法验证探测结果,使用本文方法测得的转捩位置偏差量不超过弦长0.5%。     

基于适航标准的民用涡扇发动机空中起动飞行试验

为了准确评估民用涡扇发动机空中起动试验性能与适航标准体系的符合性,在分析、解读中国民用航空局运输类飞机适航标准和美国联邦航空管理局咨询通告的基础上,制定了民用涡扇发动机空中起动飞行试验方案,以ARJ21-700型支线飞机配装的CF34-10A涡扇发动机合格审定试飞为平台,国内首次进行了相关试飞技术研究及飞行试验。试验结果表明：该空中起动飞行试验方案合理可行,能够完整、全面地验证民用涡扇发动机对适航标准体系的符合性。发动机最高起动边界为22500ft,起动高度指标设计合理,起动功能正常、可靠,满足适航标准要求。飞机待机状态双发失效后至起动成功高度损失为1457 ft,远小于适航标准规定的5000 ft指标。项目形成的试飞方案及积累的试飞经验为后续C919,C929等民用客机及其配装发动机的适航审定提供直接技术支持。     

波纹套定心锁紧工装在铣削加工中的应用

通过改进工装,用波纹套径向涨紧代替穿芯轴轴向压紧,使两次装夹变为一次装夹,进行了工艺可行性分析和波纹套参数确定。实践表明,该方法简便易行,有效地提高了产品质量和生产效率。     

最优频移小波包变换窄带干扰抑制方法研究

针对频移小波包变换不能抑制多音干扰的问题,提出了基于遗传算法最优频移小波包变换的窄带干扰抑制方法。采用遗传算法进行频移和分解层数的最优选择,并采用奇偶判断的方法进行自适应小波包分解。仿真结果表明,该方法能够有效抑制窄带干扰。     

航空涡扇发动机全包线平衡流形建模

根据航空发动机相似工作状态原理和非线性系统平衡流形建模原理,提出一种适用于全飞行包线发动机性能仿真的换算平衡流形模型.首先,根据发动机各状态量的换算参数,对航空发动机平衡流形的概念进一步推广,提出换算平衡流形概念.然后,选取高压转子换算转速和飞行马赫数定义二维调度变量,对全包线发动机参量换算平衡流形进行拟合;并在换算参...     

航空铁磁材料磁记忆检测新方法

 为提高现有磁记忆检测方法的可靠性,充分考虑各向磁记忆信号分量特征,提出法向和切向相结合的磁记忆检测新方法,对航空铁磁材料18CrNi4A试件在不同拉伸载荷下同时采集法向和切向两个方向上的磁记忆信号,并对信号进行小波包滤波处理后取李萨如图,用图中封闭区域出现的位置判断应力集中部位,用封闭区域面积的大小判断应力集中程度,研究磁记忆信号法向分量和切向分量联合检测材料的应力状态。结果表明:对该材料试件磁记忆信号法向分量和切向分量进行小波包降噪方法切实可行,处于应力集中试件的磁记忆信号反映在李萨如图上会出现封闭区域,并且随着应力集中程度的增大,李萨如图上封闭区域的面积有增大趋势,材料出现明显屈服后,面积增大得更加明显。该方法具有一定的工程实际应用价值。     

基于小波包分析的航空发动机轴承故障诊断

振动分析是进行滚动轴承状态监测与故障诊断的重要手段。当轴承某一元件表面出现局部损伤时,产生周期性的冲击脉冲力。因此,原来的平稳振动信号变成了非平稳振动信号。傅里叶变换在频域上是完全局部化的,但它不能提供任何时域的局部化特征,而窗口傅立叶变换尽管在时域和频域均具有一定的局部化特征,但其局部化却是固定不变的。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,提出了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的实验信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可进一步应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。     

基于双树复小波包变换和SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出一种基于双树复小波包变换和支持向量机（SVM）的故障诊断方法.首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量;然后对每个分量求其能量并归一化处理;最后将从各个频带分量中提取的能量特征参数作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的故障类型.对试验台模拟信号（包括滚动轴承的正常状态、外圈裂纹故障、内圈裂纹故障和滚动体点蚀故障）的分析表明:该方法对所测试验信号的故障识别率达到99.5%,对比传统小波包变换与SVM结合的方法,故障识别率的准确度更高.