涡扇发动机气路传感器故障诊断

为了实现对某涡扇发动机传感器故障的在线诊断,提出并设计了1种基于在线贯序极端学习机的故障诊断算法。其核心思想是在定位某传感器故障后,在线建立针对该故障传感器"预学习"的信号重构算法,解决多故障混叠问题。在线信号重构算法以泛化能力指标为判定条件,利用选择策略对算法网络权值进行选择性更新,提高了故障诊断系统的实时性。以某型涡扇发动机为对象开展了传感器故障诊断与重构仿真,结果表明:该算法能够对发动机单、双传感器故障进行准确地诊断与信号重构,且具有良好的实时性。     

航空发动机MTBF的Bayes评估

针对航空发动机的试验样本量和故障数据少,采用传统的数学平均值法对其平均故障间隔时间（MTBF）评估不能反映其真实可靠性水平的问题,基于Bayes理论,把历史试验数据视为先验信息,采用矩等效方法确定先验分布,然后通过Bayes理论综合现场试验数据,建立了一种基于Bayes理论的航空发动机MTBF评估方法。该方法可以扩大MTBF评估所需的信息量。采用所提出的Bayes方法对某航空发动机MTBF进行评估,得到其MTBF评估值为302.68h,比采用数学平均值法约提高了18.7%,评估结果更符合实际。表明该方法可应用于航空发动机MTBF的评估。      

航空发动机主轴承接触应力精确仿真计算方法

采用稳态热分析与动态接触力学分析相结合的方法以提高计算精度,考虑轴承摩擦生热及瞬态冲击效应的影响,得到经热应力修正的轴承应力分布及变化特征。研究表明:最大动态接触应力位于钢球表面,外圈滚道次之,内圈滚道最小;轴承接触应力具有明显动态冲击响应特性,分布及大小具有随机变化性;接触应力由主应力与剪切应力共同构成,随转速及轴向载荷增大而增大。      

变循环发动机稳态控制规律设计的新方法

变循环发动机(VCE)具有较多的可调参数,为了进行变循环发动机的多变量稳态控制规律优化设计,提出了用于变循环发动机稳态控制规律优化设计的一种新方法-逆算法。该方法基于敏感性系数矩阵,采用可调参数替换传统部件级性能计算模型中的独立变量,在给定变循环发动机主要状态参数和部件参数的条件下,实现了可调参数的求解,进一步完成发动机稳态控制规律的优化设计。对比表明,逆算法的计算精度和收敛速度与传统算法一致,收敛性得到了改善。对带有核心机驱动风扇(CDFS)的双外涵变循环发动机亚声速巡航的节流状态控制规律优化后,使得巡航推力下的安装耗油率比定几何的双外涵和单外涵发动机分别下降7.8%和16.4%,而地面安装耗油率最大降低约3.4%。结果表明,逆算法是变循环发动机稳态控制规律优化设计的一种有效途径。     

连续纤维增强钛基复合材料整体叶环设计与分析

为适应未来高推重比航空发动机研制的需要,研究了国内外连续纤维增强钛基复合材料及其结构件的制备工艺特点,以及压气机连续纤维增强钛基复合材料整体叶环的设计和试验情况。以某压气机转子级为对象,开展了整体叶环设计和分析研究,提出了不同结构形式整体叶环设计方案,并从应力、重量、制造可行性和经济性等方面对不同结构设计方案进行了对比分析,结果表明:装配结构复合材料整体叶环应力水平低,制造可行性好,经济性好,并在一定程度上避免了径向载荷作用下的界面失效问题,值得深入研究。     

变控制流供应角度涡流阀固体变推力火箭发动机调节方案

针对涡流阀变推力发动机变控制流供应角度方案,开展了发动机工作特性的数值模拟及实验研究。数值研究结果表明:采用变控制流供应角度可以很好地实现涡流阀变推力发动机的推力调节;涡流阀最大推力调节比超出加质发动机调节比26%;调节比随着控制流供应角度的减小而增大。实验结果表明:变控制流供应角度方案可行,验证了“气 气”调节的优越性。变控制流供应角度涡流阀固体变推力发动机为实现固体发动机推力调节提供了一种技术途径。      

二冲程点燃式直喷重油发动机小负荷试验

利用燃用轻柴油的二冲程点燃式空气辅助缸内直喷发动机,进行了转速为3000r/min、节气门开度为10%与20%下的小负荷试验,研究了点火及喷油参数对发动机性能的影响。试验结果表明:当节气门开度较小时,采用上止点前30°~40°点火提前角,饱和点火能量,稀混合气（过量空气系数大于1.1）及适度提前混合物喷射结束时刻的策略能够充分改善发动机动力性和经济性。随着负荷增大,点火能量影响程度减小,采用适度推迟点火提前角,偏浓混合气（过量空气系数小于1.0）及提前喷射结束时刻策略,增加燃油蒸发时间来充分发挥发动机动力性能,而采用饱和点火能量,偏稀混合气（过量空气系数大于1.15）能够大幅度改善发动机经济性及HC/CO排放。      

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。      

固体冲压发动机喷管用C/C-SiC复合材料

采用"化学气相渗透+先驱体浸渍裂解"(CVI+PIP)混合工艺制备固体冲压发动机用C/C-SiC复合材料喷管内层,综合考查复合材料的微观结构、弯曲性能和抗烧蚀性能以及固冲发动机C/C-SiC喷管内层水压和点火实验。结果表明:复合材料的弯曲强度达到197 MPa,且断裂破坏行为呈现典型的韧性模式;复合材料具有优异的抗氧化烧蚀性能,氧化烧蚀200 s后线烧蚀率仅为0.0063 mm·s-1;研制的C/C-SiC复合材料构件的水压爆破压强为6.5 MPa,表明构件具有良好的整体承载能力;C/C-SiC复合材料喷管内层高温综合性能通过了固体冲压发动机点火实验考核。     

各向异性网格自适应计算在超燃模拟中的应用

采用各向异性网格自适应求解技术,将其应用于DLR超燃冲压发动机燃烧室中的超燃模拟.开展了3个算例,包括采用滑移壁面条件的燃烧室冷流场模拟、采用无滑移壁面条件的冷流场模拟及采用无滑移壁面条件的反应流模拟.模拟中,各向异性网格自适应计算捕捉到了如激波、射流、边界层、火焰面等具有各向异性特征的大梯度区域,并利用各向异性网格进行了很好的加密.对比利用各向同性网格的初始流场计算,各向异性网格自适应计算使基于滑移条件、无滑移条件的冷流计算及反应流计算的网格单元数量分别下降了36.2%,36.4%和36.8%,有效降低了计算规模,而且流场大梯度区域的计算结果更准确,辨析度更好.结果表明:对于像超燃这类具有各向异性特征的问题,各向异性网格系统比各向同性网格系统有更好的计算效率及准确性,同时也表明基于Mach数场构造的各向异性网格系统可以有效应用于超燃计算.