某型发动机滑油冷却风扇故障分析

某型发动机在飞行过程中,滑油冷却风扇部件发生了多起风扇损坏故障,直接威胁飞行安全,严重影响了装备的安全使用。对该故障的过程进行了分析,通过理论计算,发现前轴承预紧力偏小是导致故障发生的直接原因。     

静压气浮轴承工程设计方法研究

静压气浮轴承是惯性器件测试平台回转支撑轴系的关键部件,其承载能力和回转精度对惯性器件测试的准确性有着重要的影响,目前,静压气浮轴承设计、计算过程复杂,为提高设计效率,简化设计方法,在满足静压气浮轴承性能的条件下,推导了静压气浮轴承工程计算公式,在此基础上,设计了一款双向止推空气轴承,确定了几何参数,计算了空气静压径向轴承、空气静压止推轴承的轴承承载力、刚度、耗气量及摩擦力矩,并与有限元仿真结果进行了对比分析,验证了该设计方法的有效性。     

控制力矩陀螺轴承组件摩擦力矩特性研究

控制力矩陀螺轴承组件是空间飞行器姿态控制系统的核心部件,其轴承的性能直接影响着空间飞行器姿态控制系统的控制精度和使用寿命,甚至危及空间飞行器安全.对于控制力矩陀螺轴承组件,轴承摩擦力矩大小及其波动性是轴承的关键性能指标,针对空间飞行器控制力矩陀螺轴承组件,在滚动轴承摩擦学和动力学基础上,建立六自由度控制力矩陀螺轴承组件非线性动力学微分方程组,并采用预估 校正的GSTIFF(Gear stiff)变步长积分算法进行求解,对其在有/无重力的工作环境、公 自转工况、轴承预紧力以及保持架兜孔间隙对轴承摩擦力矩幅值及其波动性的影响进行分析.分析结果表明：预紧力对轴承组件摩擦力矩影响显著,预紧力过大或过小都不利于降低摩擦力矩及其波动性,对于本文分析的轴承组件最佳预紧力为50~55N;保持架稳定性受重力影响显著,无重力时自转工况下保持架较稳定;过小的兜孔间隙会使摩擦力矩增大,过大的兜孔间隙会使摩擦力矩波动性增大,存在最优兜孔间隙使得摩擦力矩及其波动性都较小,针对本文分析型号的轴承组件,间隙比应控制在0.6~0.8之间.     

基于RBF神经网络的航空发动机轴承故障诊断

提出一种新的航空发动机滚动轴承故障诊断方法。利用小波包分解对轴承的动态信号进行分析、提取特征,采用RBF神经网络进行承故障诊断。对7类故障进行了实验,结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。     

低温辐射计吸收腔研制

针对高灵敏度低温辐射计研制需求,提出一种低温辐射计吸收腔.设计椭球面光阑的多次反射结构,同时采用扩散焊工艺,进而实现了椭球面光阑、斜口—斜底圆柱腔和斜底面三部分的焊接成形,以此形成有效光陷阱,使入射到吸收腔中的辐射被近似完全吸收.制备具备多孔结构的碳纳米管涂层,采用喷涂为主的工艺实现腔体内壁涂层的均匀性分布.基于积分球...     

磁悬浮控制敏感陀螺角动量包络分析

针对磁悬浮控制敏感陀螺(MSCSG)空间应用问题,研究其多自由度角动量包络模型。依据MSCSG的机械结构,分析磁悬浮转子径向万向偏转特性,明晰MSCSG轴向一个自由度转子转速变化飞轮力矩和径向两自由度转子万向偏转陀螺力矩输出机理。基于洛伦兹力磁轴承(LFMB)原理,分析径向偏转力矩与控制电流的线性关系,揭示MSCSG陀螺力矩高精度高带宽的优势。考虑转子径向偏角和轴向转速饱和问题,基于重构偏角和旋转矩阵构建MSCSG角动量包络模型。仿真分析了MSCSG径向偏转力矩高精度高带宽、轴向飞轮力矩高精度的特性。开展MSCSG偏转力矩高带宽性能测试,实验验证MSCSG能够输出大于100 Hz的径向偏转力矩。研究结果表明,MSCSG具有航天器高动态微振动抑制和高精度姿态控制的空间应用前景。     

过渡型凹腔超声速燃烧流动振荡抑制方法

针对长深比为10.0的过渡型凹腔在隔离段入口马赫数为3.0条件下存在的冷流自激振荡现象,提出了一种凹腔内增加肋条抑制振荡的方案。通过试验和数值计算,对该方案抑制振荡的效果进行了检验,并分析了肋条增加前后燃烧室流场结构和燃烧性能的差别。研究发现：通过在凹腔内增加肋条能够消除过渡型凹腔冷流工况下存在的175.8 Hz的自激振荡,燃烧流场也更加稳定;增加肋条后凹腔的稳焰能力有所降低,部分在凹腔未完全燃烧的煤油进入扩张段后继续发生反应,从而使燃烧区向下游延伸、增大,发动机的燃烧效率和净推力分别降低5.4%和8.9%,但推力更加平稳;燃烧室一维平均热流密度峰值由2.9 MW/m²降低至1.8 MW/m²,燃烧室的热环境大幅改善。     

抗空发动机主轴轴承主要损伤模式及原因分析

列举了航空发动机主轴轴承常见的主要损伤模式,对损伤模式的形貌特征进行了描述．并分析了形成损伤的机理及可能造成的危害,提出了预防措施。     

基于振动参数聚类融合的空间轴承故障辨识方法研究#br#

轴承是飞轮和控制力矩陀螺(CMG)等空间惯性执行机构的核心部件,其健康状态直接影响整机性能和使用寿命.当前,由于轻载轴承在正常运转时也可能产生类似于微弱故障特征的现象,导致单一故障特征参数难以辨识正常和微弱故障状态.针对这一问题,本文提出了一种基于振动参数聚类融合的轴承微弱故障辨识方法.首先,通过轴承振动实验获得数据;然后,基于特征频率比值等方法对振动信号进行特征参数的提取;在此基础上,利用K Medoids算法对正常样本进行聚类,并根据3σ法则构建正常运转的安全边界;最后,计算不同轴承故障数据的超限概率,根据概率大小进行故障状态的识别.结果表明,该方法对轴承正常和微弱故障的辨识是可行和有效的.