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91.
离心压气机包容结构连接螺栓建模方法 总被引:2,自引:1,他引:1
为研究离心压气机包容结构的抗冲击能力,对连接螺栓建立多种有限元模型,开展数值仿真研究,分析比较不同建模方法的数值仿真结果与计算特性,并在高速旋转试验台上开展了离心叶轮轮盘破裂包容性验证试验。结果表明:蛛网多点耦合模型、固连失效接触模型和梁-壳离散弹簧模型计算量少,计算效率高,但无法准确体现高能冲击载荷的传递和连接部位突加应力、应变的分布与变化;螺栓实体模型较为复杂,所需计算时间长,但能够充分体现螺栓变形以及与螺栓孔的相互作用,与试验结果有较好的一致性。 相似文献
92.
航空发动机风扇叶片与机匣刮蹭分析及结构设计 总被引:1,自引:1,他引:0
针对异常载荷下,航空发动机宽弦风扇叶片的叶尖与机匣刮蹭变形及损伤特征缺乏数据支持,而传统理论计算方法存在较大的误差问题,建立了宽弦风扇叶片叶尖刮蹭显式动力学分析模型,采用宽弦风扇叶片与机匣刮蹭试验数据,对分析模型的计算精度进行了验证。基于分析模型进行了仿真参数的敏感度分析,得到了叶片与机匣刮蹭后叶片变形及机匣损伤规律。研究结果表明:叶尖伸长量对转子转速非常敏感,叶尖径向伸长量增加速率远大于转速增加值,因此在叶片设计中应考虑到风扇叶片极限转速下叶尖伸长量。同时需要选取合理的扭转角度以满足叶片安全性和气动性能的要求。在风扇机匣包容区设计中应主动考虑异常载荷的影响,增大安全性设计域度;设计合理的耐磨层材料参数,减小风扇叶片对其冲击损伤。采用该方法可以提高叶尖间隙控制精度,减小刮蹭对叶片和机匣造成的损伤。 相似文献
93.
基于机匣信号的滚动轴承故障卷积神经网络诊断方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对在滚动轴承故障激励下的机匣微弱故障特征,提出了基于卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法。利用矩阵图法、峭度图法以及小波尺度谱法3种振动信号的预处理方法,将一维原始信号转换为图像信号;利用卷积神经网络对故障进行识别。通过比较分析发现:通过连续小波尺度谱更易提取滚动轴承的故障特征,其故障识别率达到95.82%,均高于其他几种振动信号预处理方法;由于卷积神经网络可以利用深层网络结构自适应地提取滚动轴承故障特征,比传统支持向量机(SVM)方法的故障识别率高约7%。结果证明了该方法的有效性与可行性,且具有较好的泛化能力和稳健性。 相似文献
94.
为揭示动叶旋转与机匣相对转动对涡轮叶栅流场结构和气动性能的影响,针对平顶和翼型冠叶顶的LISA1.5级涡轮动叶片,开展了三维数值模拟研究。结果表明:平顶叶栅中,机匣相对转动能降低泄漏损失,但通道涡强度增大,旋转离心力和科氏力亦对旋涡位置和尺度产生影响;叶顶结构不同会影响各转动条件下的损失变化规律,相对于动叶旋转工况,机匣相对转动可使平顶叶栅出口损失降低3.62%,但使翼型冠叶栅损失提高12.11%;在间隙泄漏流流量方面,不论是平顶叶栅还是翼型冠叶栅,机匣相对转动时叶顶泄漏流量最低,动叶旋转工况次之,静止工况最大。实验中用机匣相对运动代替动叶旋转在研究泄漏流特征时具有一定的合理性,而对于研究旋转效应对通道涡的影响方面则会产生误差。 相似文献
95.
航空发动机机匣零件的设计采用整体化、轻量化设计思想,使得结构复杂、规格尺寸大、薄壁特征多,而设计精度要求却在逐渐提高,机匣件加工后产生的变形问题尤显突出。探讨了薄壁结构机匣零件加工变形产生机理,提出分区去除余量控制加工变形的方法。使用Prism电子斑纹干涉钻孔残余应力仪测量了钛合金TC4机匣毛坯表层深度残余应力,通过有限元仿真结果预测出机匣毛坯内部残余应力分布规律。建立了机匣切削加工的有限元仿真模型并进行数值仿真,对两种工艺路线下的变形进行对比分析。最后,通过机匣的切削加工试验验证了仿真结果的正确性。 相似文献
96.
评估周向槽机匣处理扩稳效果的新指标 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析周向槽机匣处理扩稳装置结构的基础上, 采用三维粘性数值分析方法对带周向槽机匣处理的叶栅通道进行了计算, 获得一些有益的结果。首次提出用通过处理槽的气流流通量评估周向槽机匣处理的扩稳效果和扩稳能力, 分析讨论了处理装置的各种结构尺寸参数对扩稳效果的影响, 并得到大量实验结果的证实。为工程设计压气机机匣处理装置提供了理论依据。 相似文献
97.
98.
99.
采用一种预旋喷气机匣处理提高离心压气机特定转速范围内的稳定裕度.通过引气加大离心叶轮进口基元级流量降低通道堵塞,并借助回流预旋喷气改变前缘攻角抑制叶背分离是该机匣处理扩稳的主要机理.基于这样的认识,对机匣处理做了几何参数设计研究,发现轴向搭接位置、搭接长度和开槽角度是影响机匣处理性能的3个主要参数.通过几何参数的合理选取,在尽量提高80%设计转速稳定裕度的同时兼顾100%设计转速的效率.压气机部件性能试验验证了该设计方法的有效性,并观测到在低转速时,机匣处理可以同时提高稳定裕度和效率. 相似文献
100.