齿轮驱动涡扇发动机星型齿轮减速器安装角度计算与分析

为支撑宽体客机发动机总体方案论证,以齿轮驱动涡扇发动机5路分流星型齿轮减速器为研究对象,分析了星型齿轮减速器所受重力载荷及人字齿轮啮合时产生的扭矩对传扭支架受力的影响。在考虑重力载荷的基础上,根据啮合扭矩对星型齿轮减速器安装角度进行了计算并使用有限元软件对结果进行了验证。结果表明:当齿轮啮合扭矩为顺航向顺时针时,应使任意支架连杆处于3点钟位置;当齿轮啮合扭矩为顺航向逆时针时,应使任意支架连杆处于9点钟位置。     

一种大转矩外转子永磁轮毂电机驱动特性分析

提出一种大转矩外转子永磁轮毂电机,可用于纯电动机场摆渡车、机场大巴车、公交大巴车等。合理设计电机外转子的永磁磁极倾斜角,使电机相反电动势为只含有3次谐波的梯形波,线反电动势为正弦波,同时不降低电机的输出转矩。分析比较了采用不同矫顽力的磁钢对相反电动势的影响,兼顾转矩输出能力和电机调速范围后,选择了拥有合理矫顽力的永久磁钢。同时,搭建了基于SimplorerMaxwell软件的场路联合仿真平台,比较、分析了基于正弦波磁场定向控制策略和基于方波控制策略的电机驱动特性。虽然两种方法都能实现转矩控制,但磁场定向控制策略的转矩波动更小。     

基于QPSO-ELM的某型涡轴发动机起动过程模型辨识

针对解析法建立某型涡轴发动机起动过程模型困难的问题,提出一种基于量子粒子群优化-极限学习机（QPSO-ELM）的某型涡轴发动机起动过程模型数据驱动辨识方法。首先构建基于状态空间法描述的某型涡轴发动机起动过程分段模型,然后结合发动机起动试验数据,采用QPSO-ELM算法对该起动模型进行辨识,试验结果表明：燃气发生器转子转速、发动机输出轴转速和燃气涡轮后温度的辨识结果都良好地逼近了实测数据,最大相对误差的均值分别为1.358%、1.628%和2.195%,满足实际应用的精度需求,并且QPSO-ELM的辨识精度优于极限学习机（ELM）、支持向量机（SVM）和反向传播（BP）神经网络。     

三环驱动轴对称推力矢量喷管逆运动学分析

针对某三环驱动轴对称推力矢量喷管,将喷管驱动结构分解为三个子模块,应用空间机构位置分析法、解析几何法、坐标转换法分别对上、中、下子模块进行分析,建立了完整的喷管驱动机构逆运动学模型,利用实体实验与仿真测试相结合的方法验证了喷管结构设计的合理性和所建模型用于喷管控制的有效性。所建模型准确率达到98%,为下一步喷管优化设计及控制器的研发提供了一定的理论基础。      

非等间距GM(1,1)模型研究

非等间距GM(1,1)模型是灰色理论中的重要组成部分。文章分别从数据变换生成方法、建模方法、背景值优化、初始条件优化、模型参数估计方法的优化、其他要素的优化和模型的拓展7个方面对近年来非等间距GM(1,1)模型的研究进展进行比较全面的梳理,明确了有待进一步研究突破的问题,并对非等间距GM(1,1)模型未来的研究方向和重点提出建议。     

基于IITD和FCM聚类的滚动轴承故障诊断

基于Akima插值和固有时间尺度分解（ITD）中的线性变换,提出了一种改进的固有时间尺度分解（IITD）,在此基础上,进一步提出基于IITD近似熵（AE）和模糊C均值聚类（FCM）相结合的滚动轴承故障的诊断方法。采用IITD方法对滚动轴承的振动信号进行分解,通过互信息分析,筛选出前3个含主要特征信息的固有旋转分量（PR）,计算其近似熵值作为信号的特征向量,将得到的特征向量输入到FCM分类器中分析并得到分类结果。实验分析表明:分别与基于EMD、ITD近似熵和FCM聚类相结合的方法比较,该方法的分类系数更接近1,平均模糊熵更接近0,即此方法对滚动轴承的正常、内圈故障、外圈故障、滚动体故障信号以及对内圈的不同损伤程度信号均能更有效更准确地进行分类。      

兼顾多状态的核心机驱动风扇级与高压压气机设计

针对变循环发动机压缩系统多模式和多工况的工作特点,开展了核心机驱动风扇级(CDFS)多状态和多目标兼顾设计,CDFS、前涵道引射器和高压压气机气动一体化设计,大攻角范围、低损失可调导叶和静子设计。针对压缩系统的气动设计难点,在设计点选取、叶片造型、流场设计、调节规律设计方面提出了解决措施和优化方向。数值模拟与试验结果表明:实现了压缩系统在多模式下的性能兼顾,达到了预期的流量调节范围和涵道比调节范围,满足了设计指标要求。     

从事故角度浅谈飞机结构安全的设计理念来源

2017年交通部发布了《CCAR121大型飞机公共航空运输承运人运行合格审定规则》R5版本,其中维修体系的主要变动为附件J：持续适航和安全改进,民航局审定司同时发布/修订了8个相应咨询通告。其中重点规章为《AC-121-FS-2018-71修理和改装的损伤容限检查要求》。本文通过民航史上关键事故,介绍并阐述规章和咨询通告中“安全寿命“、”损伤安全“和最终发展为“损伤容限“的历史及落实到附件J和咨询通告的相应条款,为业内人员提供借鉴,加深对于飞机结构安全设计理念理解。     

机器学习在湍流模型构建中的应用进展

借助于高性能计算机和数据共享平台的发展,研究者可以获取大量的高分辨率湍流计算数据。近年来,随着深度神经网络等人工智能技术的发展,数据驱动的机器学习方法也开始应用于湍流模型中不确定度的量化以及模型的改进和构建中。湍流大数据与人工智能相结合是湍流研究的一个新领域。研究者在取得一定成果的同时也面临着诸多困难和挑战,例如模型的泛化能力和鲁棒性等。模型构建过程包含了数据处理、特征选择以及模型框架的选取与优化等诸多方面,这些方面在不同程度上影响模型的性能。本文从机器学习在湍流建模过程中的实现方法和模型的不同作用两方面分析总结了目前主要的研究工作进展,并对这类问题面临的挑战和未来的研究展望进行了阐述。     

欠驱动指爪机构的被动弹性元件参数优化设计

欠驱动指爪机构具有抓取不同目标物的自适应性,可满足操作任务的多样化需求。其欠驱动特性使得被动弹性元件的参数对抓取性能的稳定性和自适应能力有很大影响。若弹簧刚度选择过小,欠驱动指爪的稳定性会降低;若弹簧刚度选择过大,指爪的自适应能力会下降。因此,本文基于抓取状态平面法,对欠驱动指爪的被动弹性元件参数进行优化设计。首先,在欠驱动指爪静力学分析的基础上,建立弹簧刚度与驱动力的平衡方程。然后,通过对不同抓取模式拓扑转换的定量分析,获得欠驱动指爪与目标物之间不同的接触状态;同时为了保证稳定抓取,考虑了不同抓取模式下指爪弹性元件刚度与驱动力矩的参数匹配关系。在此基础上,基于抓取状态平面法建立被动弹性元件刚度与机构稳定区域关系的解析表达,并基于稳定区域面积最大化的思想,进行弹簧刚度的最优设计。最后,基于不同的抓取状态模型对弹簧刚度进行了优化设计,为后续欠驱动指爪机构设计和控制应用奠定理论和技术基础。