等速上仰翼型绕流结构的数值模拟

通过数值求解涡量-流函数形式的N-S方程研究等速上仰翼型的分离流动结构。用ADI方法解涡量方程;用Poisson方程直接法解流函数方程。在计算得到的流场中除可看到实验中观察到的多涡结构外,还发现一些实验中未观察到的现象。将分离流动结构的计算结果与翼型气动力变化相联系,并结合涡动力学理论,定性地解释了上仰翼型产生高升力的原因。     

电子对抗设备的ESS探索与实践

探讨了环境应力筛选(ESS)试验的条件和方法,并对筛选应力的确定与我所近十年的有关实践与体会进行了总结。     

牵引供电设备巡视监控系统设计

根据当前国内电气化铁路对牵引供电系统的安全可靠运行的要求,结合保定电务段的实际情况设计了一套供电设备巡视监控系统,本文介绍了该系统的系统结构及其基本组成单元,对信息的采集、传输及处理进行了分析。     

跨声轴流压气机弯曲静叶出口三维流场测量

利用小型五孔探针测量了不同工况下单级跨声轴流压气机弯曲静叶出口三维流场。结果表明,静子出口有明显的尾迹特性,其对后排叶片的影响不容忽视。静叶角度调节对静子叶片出口气流角及尾迹形状有较大的影响。弯曲叶片对端壁角区低能流体具有径向迁徙作用,有利于提高压气机扩压能力。叶尖、叶根及静叶吸力面侧尾迹区,是高阻滞、高损失、高涡量区。径向速度在叶根及叶尖呈现较大的周向不均匀度,切向速度、轴向速度在叶根也存在较大的周向不均匀度。     

RNN在降落伞开伞特性研究中的应用

为了对降落伞充气展开过程中的拉力、速度等关键特性进行预测,结合当下机器学习的研究热点,使用循环神经网络对空投试验数据进行学习和训练。文章对原始数据进行了归一化预处理并且采用批量梯度下降的训练方式;试验验证了循环网络方法对充气过程中重要参数进行计算的可行性;并且说明了时间序数索引项在试验中需带入网络参与计算的特点。试验结果表明,使用循环神经网络对训练集数据的开伞速度曲线拟合效果很好;计算结果能够准确反映开伞过程中的拉力变化趋势,峰值误差小于1%,且峰值时刻误差小于2%。     

考虑波浪形底面影响的边界层风场大涡模拟

为了研究强风作用下海面上的平均风剖面,采用大涡模拟方法对带有余弦波形状底面、自由滑移顶面的渠道流进行了模拟,波幅、波高比2a/λ为0.1,基于平均速度Ub和渠道高度的雷诺数Reb为6760。统计结果表明,波浪形下表面对上方风场分布有着显著的影响,y/H=0.3(y+≈200)是内区、外区的分界线,内区受壁面影响显著,外区受壁面影响较小。流动的分离点位于x/λ=0.14,而再附点位于x/λ=0.65。展向速度脉动峰值出现在上坡处,且超过竖向脉动。表面压力要比表面摩擦力大一个数量级,是阻力的主要来源。随着波幅的增大,回流区面积增大,速度峰值和展向脉动峰值也会增大,展向脉动峰值甚至会超过流向脉动峰值。     

LY12CZ铝合金材料的室温和高温单轴循环变形行为及其时间相关性

 对LY12CZ铝合金室温和高温下的单轴循环变形行为及其时间相关特性进行了实验研究,重点讨论了环境温度、应力水平、加载波形和峰值保持对材料棘轮行为的影响。结果表明：室温和高温下,LY12CZ铝合金体现出循环硬化特性,并具有明显的应变幅值依赖性;材料的棘轮行为不仅依赖于当前的平均应力和应力幅值大小,还与加载历史密切相关。尽管LY12CZ铝合金在单调拉伸时对应变率的变化不敏感,但其循环棘轮行为具有明显的时间相关特性：有峰值保持时产生的棘轮应变明显大于没有保持时的值,并随保持时间的增加而增大;正弦波形下的棘轮应变大于三角波形下的棘轮应变。     

极低压下两相流挤压油膜阻尼器油膜参数特性

针对极低供油压力工况开展实验研究,以考察气液两相流对挤压油膜阻尼器(SFD)油膜参数特性的影响。结果表明:当SFD入口气体体积分数小于0.9时,油膜阻尼随着入口气体体积分数的增加而减小,直至气体体积分数增大到0.9时,油膜阻尼是纯油状态时阻尼的60%;当气体体积分数大于0.9时,油膜阻尼大幅减小至几乎可以忽略不计。现有理论模型并不适用于极低供油压力工况。基于实验结果,找到了最符合SFD两相流动的等效黏度模型,其理论预测的油膜阻尼与不同供油压力下的实验数据吻合较好,为SFD两相流研究的模型选择提供了依据。     

逆向涡流发生器减小涡轮叶尖泄漏流的数值研究

逆向涡流发生器可以有效减小涡轮叶尖泄漏流,提高叶片周向载荷.对影响逆向涡流器减小泄漏流的几个关键因素进行了数值研究,结果表明:入流和出流孔径比增大,涡流器流量增加,对叶尖泄漏流的减小效果越好,孔径比2∶1时比孔径比1∶1时涡流器流量增加了24%,叶尖泄漏流量降低了0.8%,叶片周向载荷提高了1%;与叶片前缘布置涡流器相比,在叶片中后部布置时涡流器流量增大,叶片周向载荷提高;涡流器布置越密,涡流器总流量增加,布置33个涡流器比布置9个涡流器叶尖泄漏流量降低了1.6%,叶片周向载荷提高了2.7%;出流角越小,叶尖泄漏流量越小,叶片周向载荷越大,出流角30°时泄漏流量比60°时降低了1.2%,叶片周向载荷提高了约2%.     

应用于电机轴承和不对中复合故障的RNN诊断方法

提出一种基于伺服电机转速信号的轴承和不对中复合故障的故障诊断方法。首先,探讨了复合故障励磁引起的电机转速变化,分析了通过转速法实现复合故障诊断的理论可行性。实验表明,复合故障中轴承等微弱故障信号的检测容易受到不匹配安装故障的干扰,这将使传统的诊断算法失效。将预处理后的速度信号和通过FFT得到的信号分别通过循环神经网络（Recurrent neural network,RNN）,将输入的时域特征和频域特征融合在一起,作为故障分类的基础。这种时频域特征复合RNN模型（Time-frequency feature compound-RNN,TFFC-RNN）对不对中故障干扰下的轴承故障和正常信号的分类准确率可达90%以上。最后,研究了各RNN变体对于模型准确率的影响。实验结果表明利用门控循环单元进行频域部分的特征提取,模型的诊断正确率最高。