基于AR模型对滑油中金属元素含量的预测

利用时间序列分析方法对某型航空发动机滑油监控系统中需重点监控的金属元素含量建立了AR模型。并根据该模型对其含量变化趋势进行了预测分析。某部队通过对不同实测数据的检验证明，可根据该模型的预测结果预报金属含量是否招标。     

一种改进的压气机叶片辊轧成型前滑计算模型

航空发动机压气机叶片在辊轧过程中,由于辊轧出口处构件速度大于轧辊速度,存在前滑现象,从而影响叶片辊轧成形精度。针对此问题,为实现叶片无余量辊轧成型,在分析对称辊轧前滑计算模型的基础上,提出并研究了叶片辊轧前滑,建立了叶片辊轧前滑计算模型。为验证前滑计算模型精度,设计了薄板件、V形板件和叶片这3类典型构件CAD模型,基于DEFORM-3D对其辊轧成型过程进行数值计算分析。结果表明,该模型能够精确表达截面不规则类构件辊轧前滑量,为截面变化类构件辊轧前滑研究奠定基础。     

CFM56-5B发动机滑油温度过高典型故障分析

通过研究CFM56-5B发动机滑油系统和燃油系统图,分析了发动机滑油的冷却原理,阐述了发动机滑油温度与燃油回油活门工作状态之间的关系,并通过分析一起典型的滑油温度高故障实例,总结提出排故建议。     

某型辅助动力装置滑油泵全流量下供油不合格故障的排除

针对某型辅助动力装置滑油泵全流量下供油不合格故障,介绍了故障检查及排除过程,分析了故障产生的根本原因。分析结果表明,故障的主要原因是齿轮的端面间隙不合格,并提出了预防措施,可为辅助动力装置滑油泵的类似修理提供参考。     

航空发动机滑油系统高空通风活门空中特性研究

为了准确掌握航空发动机自由通风滑油系统的空中工作特性,针对高空通风活门这一关键结构单元,进行详细的温度场模拟、压力平衡计算,并结合飞行数据的分析,总结归纳了高空通风活门完整的空中工作特性以及与结构参数的关联性,为航空发动机自由通风系统设计及高空通风活门的结构设计积累了工程经验。     

一起航空发动机滑油泵轴断裂故障分析

某型航空发动机外场地面开车燃气发生器转速为80%时,滑油压力和扭矩指示突然快速下降为零,进而检查发现滑油泵传动轴断裂。针对这一故障滑油泵开展了分解检查、传动轴断口冶金分析、机理原因分析等工作,最终找到了故障原因,提出了预防此类故障的合理建议,有利于提高装备的可靠性和安全性。     

航空发动机支板热滑油防冰性能试验

在冰风洞内开展了结冰条件下涡轴发动机进气支板的热滑油防冰系统的防冰性能试验研究。试验设计加工了滑油电加热系统,采用可编程逻辑控制器（PLC）监控滑油的温度和流量。在冰风洞中采用全尺寸模型开展滑油防冰性能试验,所开展的涡轴发动机支板热滑油防冰试验参数包括：来流温度为-10,-5℃,来流速度为40 m/s,液态水含量为0.5,1.0 g/m³,过冷水滴平均体积直径为20 μm。试验开展了不同结冰气候条件下、不同滑油通道位置滑油防冰进气支板防冰效果的研究,记录了支板表面温度的变化和结冰情况。试验同时得到了支板防冰能力不足时支板表面的结冰冰型和结冰环境下发动机支板热滑油防冰的特点。     

直升机滑油系统流动阻力特性研究

通过对直升机滑油系统及部件工作原理研究的基础上,建立了温度、压力、流量多因素耦合稳态仿真模型,并用Visual C++ 6.0编制了相应计算软件.利用仿真计算结果对滑油系统及其主要部件的阻力性能进行了分析,确定了影响系统阻力特性的主要部件和主要影响因素,分别为滑油泵、过滤器、散热器、喷嘴和滑油温度、飞行高度.在对系统流量、阻力特性研究的基础上对系统高空性能进行了预测,为部件选型及系统管路的优化设计提供了参考依据.     

飞机设备抽引发动机滑油压差信号导致数控系统测量异常研究

采用故障树排故方式,逐项查找引起数控系统滑油压差信号异常突跳的原因。经过对飞机设备采集滑油压差信号(Pm)的电路原理分析,以及飞机参数转换设备抽引数控系统滑油压差信号的专项试验,控制器与飞机设备地面联调试验验证,找到数控系统Pm信号异常突跳的原因,是由于发动机数控系统与飞机参数转换设备连接后,在飞机设备出现异常不供电的情况下,会导致飞机设备与发动机数字电子控制器阻抗不匹配,此时发动机数字电子控制器测量的Pm信号会出现异常虚高。通过改进飞机设备Pm测量处理电路,使其满足控制器阻抗要求,保证数控系统测量Pm信号正常。     

基于GA优化BP算法的滑油状态监测

滑油状态的监测与分析是航空发动机状态监测与故障诊断的重要手段。为了解决以往滑油金属质量分数预测模型算 法的局部性、收敛速度慢及预测结果误差大等问题,结合遗传算法（GA）收敛速度快、鲁棒性好等优点,对反向传播（BP）神经网络 算法进行GA优化,通过GA对参数寻优,并应用于发动机滑油金属质量分数预测。由于滑油的状态参数并不能确定部件故障与 否,利用贝叶斯（Bayes）决策规则对诊断结果进行了错误率计算。将所提方法应用于某航空发动机滑油铁质量分数预测,结果表 明：采用GA优化后的BP神经网络（GA-BP）得到的预测结果具有更高的精度,其最大预测误差不超过6%,平均预测误差为1.7%, 所测数据与原数据具有较好的拟合性,利用Bayes决策规则对诊断结果进行分析,对于部件故障与否的判别更具说服力。