基于趋势分析的发动机振动故障识别

总结十种航空发动机整机故障的振动特征发现,单纯从频率角度分析几乎所有故障模式都表现为转子基频,但是不同故障的振动幅值发展趋势却有所不同.基于此提出了基于趋势模型的发动机振动故障识别方法.讨论了发动机整机振动趋势的数学描述及不同故障模式的趋势发展特征;建立了平稳波动模型、周期摆动模型、线性发展模型和阶跃突起模型分别描述发动机振动正常状态和三种典型故障模式;为了有效识别上述四种模型,提出了模型识别准则并实现了识别算法.最后以四组发动机实测趋势数据作为案例进行验证,结果表明该方法可以有效地区分故障模式,验证了该方法的正确性和工程实用性.     

面向智能制造的航空发动机协同设计与制造

智能制造技术是在信息化、数字化、网络化基础上,将人工智能引入制造理论及生产运行过程中,形成以存储、计算、逻辑、推理为特征的机器智能所驱动的产品制造技术.目前,统一模型驱动下的协同研制已经成为航空发动机产品研制的未来发展模式.在此背景下首先分析航空发动机产品研制的现状,从基于模型的数据集成、基于工艺系统协同的智能加工技术、基于CoE模式的组织协同、工业大数据驱动下的过程协同和基于CPS的协同优化等方面探讨了智能制造环境下协同设计制造发展趋势,为航空发动机协同研制技术的发展提供了有益的参考.     

先进航空发动机树脂基复合材料技术现状与发展趋势

介绍了先进树脂基复合材料在国内外航空发动机上的应用需求与发展现状,讨论了国内航空发动机树脂基复合材料研制遇到的问题.最后分析了航空发动机树脂基复合材料在原材料、低成本技术、设计工具与体系、适航要求等方面亟待解决的问题.     

增材制造技术在航空发动机中的应用及发展

随着增材制造技术的不断发展,在航空航天领域的研究与应用越来越广泛。本文主要介绍了增材制造技术在航空发动机中的发展现状以及应用前景,分析了目前增材制造技术的不足。     

求解航空发动机数学模型的混合智能方法

针对传统求解方法收敛性不强而遗传算法求解效率较低的问题,利用BP神经网络逼近发动机平衡方程的反函数,将求解结果作为Newton-Raphson法的初值,提出了求解模型的混合智能方法。仿真结果表明,该方法可以保证非线性数学模型在整个飞行包线范围内收敛,与遗传算法相比又提高了求解效率。     

航空发动机整机二维气动热力数值模拟

研究了用于航空发动机整机数值仿真的含粘性力项的二维欧拉流动模型,进行了整机流场数值仿真。用代数和椭圆形偏微分方程混合方法分别生成叶栅通道和燃烧室内贴体坐标网格;分别针对压气机转子、静子和涡轮叶栅,定义了三种不同损失系数;采用高阶精度Godunov格式和时间推进法,交替使用显/隐格式,收敛速度快,计算准确度高。计算了某双轴涡扇发动机设计点的整机性能与部件性能,计算结果与设计数据相吻合,分析整机仿真计算得出的流场参数分布,可以更好的了解流场细节。数值试验表明,建立的程序可以预测发动机稳态条件下的整机性能以及用于发动机的设计与改进,奠定了二维数值试验台建设的基础。     

涡扇发动机气路部件故障增益调度容错控制

针对涡扇发动机气路部件故障导致控制性能下降甚至影响安全性的问题,提出了一种增益调度容错控制器设计方法.在全飞行包线内对发动机不同的工作点,基于部件线性化方法建立高精度的带健康参数的发动机线性化模型,并设计相应的卡尔曼滤波器构建气路部件故障诊断模块,估计出反映发动机气路部件故障程度的健康参数;针对不同工作点处正常状态和部...     

航空发动机装配技术状态数据模型研究

提出一种装配工艺与质量检验集成的机型装配技术状态数据网络模型,表达了发动机、装配任务、装配工艺、装配工序、检验项等之间的关联关系.提出了一种发动机装配技术状态数据网络模型,不仅可以表达发动机与机型装配技术状态数据模板之间的实例化关系,而且便于换件后的装配技术状态维护.设计了技术状态跟踪搜索算法,对比了不同发动机之间在装配技术状态上的差别,动态输出了工序与检验项的合成工艺指导卡片数据.     

基于RBF网络的航空发动机单神经元解耦控制

针对航空发动机多变量控制系统中各回路之间存在的耦合现象,提出了一种基于RBF网络辨识的航空发动机多变量单神经元网络解耦控制方法。对发动机的多个控制回路,采用多个RBF网络实时辨识各个回路发动机的数学模型,并将系统的灵敏度信息实时反馈给各回路的控制器,保证了单神经元网络控制器对各回路的准确控制,最终实现对发动机多回路的解耦控制。通过在飞行包线内的仿真,结果表明,该方法不依赖被控对象的精确模型,有效地实现了对发动机的解耦控制,而且具有良好的动静态性能,将其应用于航空发动机多变量解耦控制是行之有效的。