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提出基于径向切比雪夫矩函数的振型描述及模型修正的方法,并应用于实际结构.将结构的模态振型用径向切比雪夫矩特征值表示,可以用很少的数据很好地描述振型数据的特征,实现振型数据的压缩.将径向切比雪夫矩特征值用于相关分析中,克服了利用模态置信准则描述对称结构重模态的缺陷.进一步将径向切比雪夫矩特征值用于模型修正中,克服了将振型数据直接用于修正中会产生的一些问题,如振型数据量过大、修正不易收敛等.以某航空发动机实验器的封油盖为例,进行振动模态测试实验,利用径向切比雪夫矩函数对其进行相关分析及模型修正,修正前后,封油盖有限元的前13阶固有频率的预测值与实际结构模态测试的实验值误差由最大值17.13%降低到1.23%,验证了该方法的有效性. 相似文献
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为解决由于工艺落后和性能衰退所导致的发动机模型与实际发动机失配的问题,从而达到视情维修的目的,建立了1种基于遗传算法的自适应模型修正方法.利用遗传算法高效率的全局搜索能力,以发动机性能参数为目标,优化部件参数,实现了模型的修正,并通过分析发动机性能参数对部件参数的敏感性,研究了选取不同组合的待修正部件参数对模型修正精度的影响.结果表明:采用该修正方法所建立的发动机模型准确性高、鲁棒性强,且具有良好的通用性,为发动机的健康管理和故障诊断提供了重要依据,具有很好的军事和工程应用价值. 相似文献
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为解决液体火箭发动机故障预测这一难题,提出一种基于误差预测修正的故障预测方法。在历史数据的基础上建立小波过程神经网络故障预测模型,同步计算学习样本的预测误差,根据上述误差建立双并联离散过程神经网络预测模型。预测时,将预测误差值实时补偿到小波过程神经网络预测模型以提高预测精度。通过液体火箭发动机地面试验中的涡轮泵数据对该方法进了验证。结果表明,该方法在预测精度和适应能力上较单一的过程神经网络预测模型有显著提高,进行10步预测时,预测值的标准化均方根误差为0.392,预测平均耗时为76ms,能够用于解决液体火箭发动机故障预测问题。 相似文献
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跨声速低反动度吸附式压气机的静叶流道中不但有附面层抽吸,还会存在由于低反动度设计而产生的激波,因而流动现象异于常规压气机,非定常效应明显,故采用非定常数值模拟方法,对跨声速低反动度吸附式压气机的内流场展开研究。通过选取两个最具代表性的时刻,探究了转静子干涉对该压气机气动性能以及内流场的影响。结果表明:非定常不同时刻的效率峰谷值之差达0.937%,流动的非定常性很强。转子尾迹对静子流道中展向抽吸缝前的区域干涉作用明显。在静叶流道中,分离主要存在于三个位置:30%弦长位置、尾缘顶部以及尾缘根部,其中静叶吸力面侧30%弦长位置的分离原因是激波与附面层干扰,且该处部分低能流体的吸除方式为"螺旋路径吸除",并详细分析了其对流场的积极和消极影响。此外还建立了激波尾迹干涉——激波与附面层干扰——非定常效率波动这三者之间的联系,找出了非定常效率波动的原因。 相似文献