基于灰色系统理论的刷式密封磨损量的预测方法

运用灰色预测理论,根据已有试验测得的刷丝磨损量数据,建立刷式密封刷丝磨损量的灰色预测模型,估算刷式密封件的使用寿命,并进行了试验验证。试验结果表明：灰色模型预测具有可行性且具有良好的预测精度及,3种试验工况下工作500 min时的刷式密封磨损量进行预测对比,最大相对残差为1.57%,最大绝对残差为0.16 mm³,对后续刷式密封装置的稳定运行、修理和更换具有一定的参考意义。     

民机舱室排气阀门无刷直流电机制动控制研究

民用飞机的舱室排气阀门,通过调节开度大小,控制舱室排气流量,使舱室压力保持在目标值。舱室排气阀门的作动器,在手动模式下可由无刷直流电机(Brushless Direct Current Motor,简称BLDC)提供驱动力。由于舱室排气阀门的指令会频繁地“开-关”切换,因此BLDC工作时转速具有“正转-反转”循环的特点,需要在换向时频繁制动。为了提高电机的速度响应特性,重点对BLDC反接制动和回馈制动的控制过程进行了研究。首先设计了转速-电压双闭环控制下的BLDC转速调节系统,通过模拟目标转速正反向切换,实现了较为理想的升速过程。随后根据BLDC制动原理,设计驱动电路的控制模型,并比较了两种不同制动方式的效果。最后结合舱室排气阀门的工作环境提出了合理的制动策略。     

基于CFD和神经网络的2级刷式密封结构泄漏和级间不平衡性分析

为了提高航空发动机刷式密封结构仿真的时效性与适用性，通过CFD计算获得了20个2级刷式密封结构的泄漏量和级 间压比训练样本，对设计的神经网络进行训练和数据泛化预测，获得50组上下游刷丝排数和保护间隙组合下的泄漏率、级间不平衡性数据，并讨论了三者的影响及刷丝排数和保护间隙之间的耦合作用。结果表明：7次即可完成神经网络的训练。通过预测数据发现，仅下游参数变化时，随着刷丝排数的增加，保护间隙对级间压比的影响减小，随着保护间隙的减小，刷丝排数对泄漏率的影响也减小；而仅上游参数变化时，参数对级间压比的耦合性不明显。通过泛化数据进行参数优选，泄漏率可达30.688 N?m3/h，基本消除级间不平衡，且密封性能较好。所建立的神经网络适用于预测具有明显耦合性的2级刷式密封结构流动特性。