飞机轮毂螺栓拧紧机校准数据处理方法

民航维修中飞机轮毂拆装作业所使用的螺栓拧紧机,在校验过程中得到的校准数据不能完全按照JJF1610-2017《电动、气动扭矩板子校准规范》计算以进行符合性判断。针对此问题,本文提出一个计算公式,使校准结果的数据处理既符合实际使用情况又能满足校准规范的要求。     

轴向柱塞泵多学科融合建模与集成优化

为了实现机液耦合条件下轴向柱塞泵的精确建模和优化设计,提出了轴向柱塞泵多学科融合建模与集成优化方法。以国产I3V2-10S型轴向柱塞泵为对象,分别建立了ADAMS机械系统模型和AMESIM液压系统模型,通过ADAMS和AMESIM之间的接口模块设计实现了柱塞泵机液耦合建模和联合仿真,并利用iSIGHT软件集成了该机液耦合模型,以该柱塞泵出口体积流量脉动率最小为目标,对配流副中吸排油节流口最大开口等效直径、吸排油闭死角、柱塞包角、吸排油预开口量等参数进行了优化设计。结果表明:在负载工况分别为10、14、18、22、26、30MPa时,优化后的泵出口流量脉动率比优化前分别降低了14.59%、18.57%、21.50%、23.44%、24.03%、25.49%,最后通过实验验证了仿真和集成优化数据的正确性。      

全局灵敏度分析的支持向量机方法

结构全局灵敏度分析中存在隐式极限状态函数和高计算量困难问题,提出支持向量机和蒙特卡洛方法相结合的一种新的全局可靠性灵敏度分析方法。该方法采用支持向量机拟合输入变量与输出响应之间的关系,同时采用均匀映射得到更多数量的失效样本以获得高精度的代理模型,故仅需少量样本即可将隐式极限状态函数显式表达,与直接蒙特卡罗方法相比,可显著提高计算效率。数值算例和工程算例表明所提方法具有一定的工程应用价值。     

基于多源信息融合-相关向量机的风力发电机故障诊断

为了能够全面准确地识别风力发电机的故障类别,考虑信号源振动和电流之间的相关性,提出了一种基于信息融合和改进相关向量机相结合的故障诊断方法。通过直驱风力发电机试验台实测数据,提取具有较高敏感度的特征参数作为诊断样本,建立基于振动和电流的改进相关向量机诊断模型进行初步故障诊断。利用信息融合建立多信号源故障诊断模型,获得最终风机故障诊断结果。试验表明,与基于单一信号的故障诊断方法相比,该方法具有更高的准确性,能很好地识别具有机电耦合特性的风力发电机故障类型。     

基于小波降噪和EMD-SVM的加工中心主轴系统状态监测技术

主轴系统是数控机床的重要功能部件,其运行状态直接影响机床的可靠性与加工精度。为了实现状态实时监测、故障预警和维修策略优化,针对加工中心主轴系统,设计了状态监测方案,研制和搭建了加工中心状态监测平台的硬件系统和软件系统。集成小波降噪方法和经验模态分解-支持向量机(EMD-SVM)算法对采集信号处理与分析,实现加工中心主轴系统的状态实时监测,进而对主轴系统典型故障状态进行识别与诊断。基于研制的加工中心主轴状态监测系统,进行了主轴系统皮带松动故障监测试验分析,验证其对主轴系统的典型故障状态识别的准确度。     

基于MRR-LSSVR 的发动机循环参数优化设计方法

为了实现飞机与发动机之间良好的协调与匹配,基于飞/发一体化设计软件AEDsys,通过约束分析、任务分析、参数循环分析、性能循环分析和安装性能分析等环节,对涡扇发动机总体设计进行了系统分析。针对性能循环分析中的备选发动机决策问题,提出了基于多输入多输出约简迭代最小二次支持向量回归机(MRR-LSSVR)的备选发动机代理模型构建方法,用于映射发动机设计参数与性能之间的关系,并通过可行序列二次规划(FSQP)算法自动优化出最佳的发动机设计循环参数组合,克服了AEDsys软件中发动机参数选择环节较为依赖设计经验、效率低的缺陷。     

工序模型驱动的航空发动机零件机加夹具变型设计方法

航空发动机新机研制过程中设计更改频繁,导致机加夹具修改工作量大。为提高机加夹具设计对航空发动机零件设计变更的响应速度,基于产品主模型思想,提出了一种工序模型驱动的航空发动机零件机加夹具变型设计方法。通过分析航空发动机零件机加夹具的设计特点,明确航空发动机零件机加夹具结构与机加工序模型装夹特征之间的关联关系,在此基础上构建航空发动机零件机加夹具变型设计主模型;通过设计同构零件装夹特征映射算法,将工序模型与夹具变型设计主模型中的装夹特征自动关联,实现工序模型与夹具变型设计主模型之间的设计参数联动;针对夹具结构中各类元件的资源特性,给出了不同类型夹具元件的变型策略,以提高夹具变型设计中各类元件资源的重用水平。最后,以铣削机匣外型面的夹具为例,验证了本文所提方法的可行性。     

最小二乘支持向量回归机在发动机推力估计中的应用

实现直接推力控制的首要问题就是要估计出推力.基于最小二乘支持向量回归机提出了一种Wrapper算法进行特征选择,此算法不仅能降低计算的复杂度,而且能增强模型的泛化能力.另外,在对最小二乘支持向量回归机进行稀疏性建模的时候,用QR分解法代替传统的协方差法,增强了数值的稳定性.最后,推力估计器设计的应用实例,验证了本文提出的特征选择法和QR分解法进行稀疏性建模的可行性和实用性.      

航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究

提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度.      

基于增量式排列支持向量机的机场航班延误预警

目前航班延误已经成为世界范围内一个日益严峻的问题,对于大型机场进行航班延误预警工作显得日趋紧迫。在空运需求与机场容量冲突导致航班延误的观点下,提出了用排列支持向量机来进行航班延误预警。针对机场航班数据不断更新的特点,给出了增量式排列支持向量机算法来进行航班延误预警。不仅通过人工数据上的实验说明了该增量式算法更能满足在线预警的要求,而且在收集到的中国某国际机场两周的航班数据上也取得了80%及以上的预测准确率。