航空发动机软壁风扇机匣包容性研究

高强度纤维缠绕增强的软壁机匣是大型航空发动机轻质风扇机匣的主要选型之一。针对大型航空发动机软壁包容机匣的总体设计思路,从结构特点、数值分析技术、试验方法、纤维性能考核等方面研究了其包容性分析设计的方法。分析了软壁风扇包容机匣的结构特点,较适用于工程、机理分析地连续介质模型和纱线模型,得出了旋转打靶试验能有效考虑关键因素,而部件包容试验则能初步验证包容能力,数值仿真与部件试验相结合能快速掌握软壁机匣的包容性设计方法。此外,软壁机匣外层纤维织物的拉伸、剪切、摩擦、应变率效应、抗老化测试等性能测试,可为选取优良的纤维织物以及发展适用的材料模型提供参考和依据。     

航空发动机转子挤压油膜阻尼器设计方法

将挤压油膜阻尼器设计与转子动力学设计相结合,建立了航空发动机转子挤压油膜阻尼器设计方法和设计流程.转子参数为转子阻尼、临界转速配置、最大不平衡量、转子振动峰值,以及支承外传力等,挤压油膜阻尼器设计参数为轴颈偏心率、油膜半径间隙、油膜长度和鼠笼刚度.设计目标是控制转子临界峰值和支承外传力.其中转子阻尼与最大不平衡量为挤压油膜阻尼器设计的关键参数.利用一实验器,对该设计方法进行了数值仿真和实验验证,结果表明:转子振动响应临界峰值减振比例可达60%以上,说明所建立的设计方法是正确有效的,可为挤压油膜阻尼器设计提供指导.      

基于有限单元热网络法的航空发动机主轴轴承热分析

航空发动机主轴轴承温度场的精准预测对保证发动机润滑系统及整机稳定运转至关重要.针对传统热网络法精度低的问题,提出一种基于有限单元思想的有限单元热网络法.将轴承结构通过网格划分为有限个单元体,每个单元体设置一个温度节点代表该单元体的集总参数,节点间构建热阻关系并形成热网络,通过求解以温度为未知量的大型稀疏矩阵线性方程组来...     

速度脉动下分层旋流火焰动态传播结构提取

为了深刻理解分层旋流火焰的动态结构,开展了分层旋流火焰动态的模态分析和参数化研究.实验在BASIS(北京航空航天大学发展的具有台阶隔离段的独立分层旋流燃烧器)上开展,以甲烷为燃料预混燃烧,使用高速摄像捕捉了速度脉动下的CH*化学发光信号动态图像.利用传统的本征正交分解(POD)和重定向POD分析了火焰动态特性,并利用重...     

燃油喷嘴雾化特性试验研究

为了检验某型航空发动机燃油喷嘴改进设计效果,利用相位多普勒粒子分析仪对燃油喷嘴的雾化性能参数进行试验研究。得到雾化液滴的索太尔平均直径的空间分布、轴向平均速度、脉动速度及其湍流度的分布情况。结果表明:轴向平均速度呈凹盆状分布,脉动速度呈双峰状分布;喷雾中心湍流度大,喷雾边缘湍流度小。随着供油压力增大,在相同测试截面上,喷雾的范围和中心区域粒径变大,边缘位置粒径变小。在相同供油压力下,随着与喷嘴距离的增加,喷雾范围增大,喷雾的轴向平均速度和脉动速度减小,轴向速度的湍流度波动幅度减小。     

热载荷下热障涂层表面裂纹-界面裂纹的相互作用

针对热障涂层在热循环载荷下陶瓷层表面和氧化层/黏结层界面形成裂纹而导致涂层失效的问题,采用扩展有限元和内聚力单元建立陶瓷层表面裂纹与氧化层/黏结层界面裂纹相互作用的有限元模型,得到不同裂纹附近应力分布和开裂程度,分析了这2种裂纹之间的相互影响,结果表明:表面裂纹对界面裂纹影响较大,而界面裂纹对表面裂纹影响较小;氧化层几何参数以及材料参数对2种裂纹演变的影响研究结果表明:氧化层正弦幅值和厚度主要影响界面裂纹,在热载荷下,氧化层越粗糙,界面裂纹扩展速度越快。黏结层弹性模量主要影响界面裂纹扩展程度,而陶瓷层弹性模量主要影响表面裂纹扩展程度,对界面裂纹间接地产生较大影响。     

基于随机维纳过程的航空发动机性能衰退研究

针对发动机下发间隔预测的问题,研究了发动机性能衰退规律.基于发动机排气温度裕度(EGTM)数据,建立了随机维纳模型,并使用严酷度因子修正模型,表征不同的工作条件对发动机的影响.利用期望最大化(EM)算法结合贝叶斯定理,对模型参数求解,最终得到了基于性能衰退的发动机平均下发间隔.研究结果表明,在严酷度因子为1.2696的...     

燃油离心泵多目标优化设计及仿真分析

针对燃油离心泵高效、高抗汽蚀的优化设计问题,进行了基于损失模型和SQP(Sequen?tial Quadratic Programming)算法的多目标优化设计及仿真研究.建立表征叶轮和蜗壳等水力、容积和机械各效率的综合损失模型,并利用必需汽蚀余量来表征汽蚀特性.利用SQP算法构造合理的适应度函数,建立离心泵多目标优化...     

基于改进Q学习的IMA系统重构蓝图生成方法

重构蓝图定义了故障状态下系统软硬件资源的重新配置方案,是实现综合模块化航空电子系统重构容错的关键。提出了一种基于改进Q学习的重构蓝图生成方法,综合考虑负载均衡、重构影响、重构时间、重构降级等多优化目标,并应用模拟退火框架改进探索策略,提高了传统Q学习算法的收敛性能。实验结果表明,与模拟退火算法、差分进化算法、传统Q学习算法相比,本文提出的改进Q学习算法效率更高,所生成重构蓝图质量更高。