驻涡燃烧室驻涡区三维冷态流动特性数值研究

驻涡燃烧室驻涡区内的流动是影响驻涡燃烧室性能的一个关键因素。首先将数值模拟结果进行与试验测量结果进行对比,确定了最佳的湍流模型,并在此基础上通过数值方法深入研究了驻涡燃烧室驻涡区冷态流动特性。结果发现:通过在驻涡区前壁进气缝中设置一定的矩形挡片可以在驻涡区一定范围内诱发以反向旋转的涡对形式存在的流向涡。对比研究了挡片阻塞比BR(挡片面积与前壁开缝面积之比)分别为0,0.2,0.4时驻涡区内的流动结构,分析了流向涡产生的原因。定量结果表明,当BR=0.2,0.4时,(1)流向涡涡量大小比BR=0时提高了将近100%,BR=0.2对应的流向涡涡量比BR=0.4对应的流向涡涡量略大;(2)在流向涡混合层内,流向涡涡量沿轴向呈先增大后减小的趋势;(3)燃烧室总压损失约比BR=0时大1%。     

基于GRNN-ELM的飞机复合材料结构损伤识别

飞机结构的损伤严重影响着飞机的飞行安全,为了解决飞机复合材料结构损伤难以有效识别问题,本文提出一种基于广义回归神经网络(General regression neural network,GRNN)与极限学习机(Extreme learning machine,ELM)组合的飞机复合材料结构损伤识别新方法。首先对飞机复合材料层合板进行冲击,而后对其进行疲劳拉伸试验,通过优化布局在复合材料层合板上的光纤光栅传感器募集应变信息,并对其进行预处理。采用变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)对募集的应变信息进行自适应分解,得到多个基本模式分量(Intrinsic mode function,IMF)。计算各阶IMF分量的奇异熵,通过核独立主元分析(Kernel independent component analysis,KICA)方法对奇异熵进行特征融合,构建融合特征向量。采用融合特征向量建立基于GRNN-ELM的复合材料结构损伤识别模型,通过试验对损伤识别模型的有效性进行了验证,并分别与所构建的ELM和GRNN损伤识别模型的识别结果进行比较。结果表明,该方法能有效对飞机复合材料结构损伤进行识别,具有很好的工程应用价值。     

核心机及其派生发动机发展的方法

核心机及其派生发动机发展的方法研究表明,可以通过增大空气流量和增大核心机的循环功来实现发动机推力增大,但需要在发动机设计中事先考虑工作转速、流通能力和叶轮机功率等储备。在核心机基础上进行发动机系列化发展,原则上可以采用保持高压压气机设计换算转速不变,或者保持最高燃气温度不变的技术措施,实际应用中上述两种方法都采用。因此,在核心机及基本发动机研制中,既要有燃气温度和转速的储备,又要有高压压气机性能的储备。但是,在核心机基础上研制大涵道比涡扇发动机和小涵道比加力涡扇发动机的技术途径是不同的。      

基于核的K近邻法

将核学习方法的思想应用于K近邻法中,提出了一种核K近邻算法,算法的主要思想是:首先将原空间中待分类的样本经过一个非线性映射,映射到一个高维的核空间中,突出各类样本之间的特征差异,然后在这个核空间中进行K近邻分类.为了验证算法的有效性,分别利用人工和实际数据进行K近邻分类和核K近邻分类,实验结果显示对于一些特殊的类分布数据,核K近邻分类比K近邻分类具有更好的分类效果.     

基于时间应力分析的机内测试系统综合降虚警技术

 虚警率高是困扰机内测试（BIT）系统得到广泛应用的主要原因。针对该问题,从机电系统所承受时间应力的角度构建了机内测试系统综合降低虚警技术的总体模型。首先采用双支持向量机（SVM）的方法将实时应力信息与机内测试诊断结果相互关联。在此基础上,提出了基于核主元模糊聚类的虚警识别方法将机电系统多源信息进行综合分析,并通过优化决策实现多级降低机内测试系统虚警的目的。最后,针对某型直升机航空地平仪的机内测试系统进行了试验验证与分析。     

基于改进核聚类算法的空间目标识别方法

根据目标区域的矩特征,几何特征以及灰度特征,提取出目标的特征向量,并通过聚类算法对空间目标进行识别,提出了一种基于Voronoi距离的核聚类算法（KFCM）。该算法通过引入一种新的距离度量,使得隶属度函数更加的明晰,改善了核聚类算法极易陷入最小值的问题。运用改进的核聚类算法对3类空间目标进行识别,试验结果验证了算法的正确性和有效性。     

核电磁脉冲对飞机及机载电子设备的威胁和防护试验

阐述了核电磁脉冲（HEMP）的危害,分析了HEMP对飞机及机载电子设备的作用机理和耦合途径,并对飞机整机和机载设备级的电磁脉冲防护试验方法和试验设备情况进行了初步探讨。     

基于核函数主元分析的航空发动机故障检测方法

航空发动机性能由正常到异常、再由异常发展到完全故障的阶段,其参数变化具有一定非线性特征。为了有效检测这种具有非线性特征的故障,提出一种基于核函数主元分析(KPCA)的非线性故障检测方法。该方法通过核函数完成非线性变换,将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间,在特征空间中使用线性主元分析(PCA)方法计算主元,构造T2和SPE统计量检测故障的发生。通过对某型涡扇发动机进行实例验证分析,结果表明,KPCA方法一方面克服了综合参数法由于没有确定的警戒值而无法有效地进行故障检测的不足;另一方面KPCA方法在非线性故障检测过程中能够提取重要的非线性特征信息,因而比PCA方法能更早地检测到早期潜在故障,且KPCA方法检测错误率更低。因此,KPCA方法更适合于具有非线性特征的航空发动机故障检测。     

对CFM56-3C发动机核心机区域电插头故障分析与维护建议

在波音737-300机群内,经常出现发动机 EGT、VIE指示摆动或者无指示及火警故障等等,其中大部分故障原因是CFM56-3C核心机内位于吊架位置上两对大插头存在缺陷而引起的,即:左发的D3324/D1210及D3302/D1208插头;和右发的D3326/D1210及D3304/D1208插头. 发动机核心机部件上相关传感、反馈、控制信号都是经过这两对插头转接的.为了增加这两对插头的插钉、插孔之间的导电性能和防腐,在插钉、插孔的外表面镀了一层黄金保护层.但由于这两对插头位于高温、高振动的发动机的C函道内,经常受到高温气体的侵蚀及振动的影响,使插头的填充材料变质、插头损坏或插头松动,同时,该区域接近空间狭小,工作者在拆卸、安装、拧紧这些插头时,困难较大,也易出现插头的松动或损坏、线束与周围管路或结构的摩擦,引起短路或开路.这些都会导致如振动指示、EGT指示异常或发动机火警探测失效或发动机引气故障.     

基于流动沸腾气泡脱落行为的重力无关性分析

在流动沸腾现象中，气液两相密度差异导致重力对流动和传热性能产生很大影响，因此重力效应研究对于流动沸腾的航天应用具有重要意义.在对Bower-Klausner-Sathyanarayan重力无关准则（BKS准则）分析的基础上，提出其判据存在理论缺陷，不能正确反映重力效应.采用与BKS准则相同的气泡脱落模型，但忽略气泡沿加热管壁的滑动效应，重新计算常重力条件下不同流动方向起始沸腾阶段单气泡的脱落尺寸，归纳得到一个新的基于Fr（Froude数）的重力无关准则.该准则与实验结果符合更好，且与主导作用力准则基本相符.