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针对航空发动机的试验样本量和故障数据少,采用传统的数学平均值法对其平均故障间隔时间(MTBF)评估不能反映其真实可靠性水平的问题,基于Bayes理论,把历史试验数据视为先验信息,采用矩等效方法确定先验分布,然后通过Bayes理论综合现场试验数据,建立了一种基于Bayes理论的航空发动机MTBF评估方法。该方法可以扩大MTBF评估所需的信息量。采用所提出的Bayes方法对某航空发动机MTBF进行评估,得到其MTBF评估值为302.68h,比采用数学平均值法约提高了18.7%,评估结果更符合实际。表明该方法可应用于航空发动机MTBF的评估。 相似文献
42.
为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP(back propagation)、Elman神经网络、GM(1,n)、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。 相似文献
43.
跨声压气机内确定应力耦合问题研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于三维定常Denton程序发展了二维定常、二维非定常、三维非定常计算程序,以二维跨声压气机叶栅、三维跨声单级压气机近失速点为算例,进行确定应力耦合问题的研究.结果表明:在确定应力应用到时均方程的耦合处理中存在一些因素导致时均方程的解和非定常解的时均值有一定偏差,它们分别是空间差分离散引入的误差、黏性相关项引入的误差、掺混面处理引入的误差.在多排耦合问题中掺混面的处理方式至关重要,对耦合计算结果有较大的影响,简单的掺混面处理并不能获得理想的效果. 相似文献
44.
结冰问题的研究对于民用飞机设计十分重要,采用结冰风洞试验是主要的方法之一,欧美国家有很多成熟的结冰风洞用于型号研究。结冰风洞中需要对很多参数进行控制,其中水雾参数精确控制的难度很大,而且一般通过间接方法来进行测试校准,往往误差较大,导致不同结冰风洞试验结果往往有所差异。文章介绍了在意大利宇航中心的IWT 结冰风洞完成的冰风洞校准试验,对结冰风洞水雾参数校准方法进行了阐述,为民机结冰风洞研究提供参考。 相似文献
45.
对复合材料吸能结构盒段进行了耐撞性(crashworthiness)试验研究,得到吸能所关心的载荷-位移曲线,并获得相应的平均载荷、峰值载荷以及吸收总能量相关吸能参数.考虑复合材料的各向异性本构关系,对有限元软件进行了二次开发.考虑含刚度退化的Hashin失效准则对结构组件进行渐进失效数值分析讨论.基于扩展的失效准则,设置相应的渐进削弱式的薄弱环节,模拟得到了吸能评价参数平均载荷值,数值计算得到的平均载荷值为361.10 kN.并与试验结果进行了比较,其相对误差不超过7%,计算结果与试验结果取得较好一致性,表明这种方法模拟分析结构组件抗坠毁是有效可行的. 相似文献
47.
48.
基于树模型机器学习方法的GNSS-R海面风速反演 总被引:1,自引:2,他引:1
GNSS-R是基于GNSS卫星反射信号的一种新技术.GNSS-R技术可以运用到海面风场反演中,传统的GNSS-R技术反演海面风场主要有波形匹配和经验函数两种方法,风速反演精度约为2m·s-1.波形匹配方法耗时多,计算量大;经验函数方法通常只使用少量物理观测量,会造成信息浪费,损失一定的反演精度.为了提高海面风速的反演精度,引入机器学习领域常用的树模型算法决策树、随机森林、GBDT等对海面风速进行预测.利用GNSS-R与ECMWF数据构成训练集和验证集,训练集用于模型学习,验证集用于检验模型的反演效果.实验结果显示,决策树和随机森林预测误差约为0.6m·s-1,GBDT等算法的预测误差约为2m·s-1,满足风速反演要求.与GNSS-R传统反演方法相比,机器学习树模型算法效果更好,在验证集上表现稳定且误差较小.因此,可以将机器学习树模型算法运用到海面风速反演中. 相似文献
49.
50.