运输类飞机动力装置溅水试验技术

基于对中国民用航空局（CAAC）运输类飞机适航标准和美国联邦航空管理局（FAA）咨询通告的分析、解读,分别从工程试验与适航验证两个方面,研究了溅水试验程序、试验水池方案设计与滑行速度测量与控制技术,制定了符合适航标准体系的运输类飞机动力装置溅水试验审定程序,以ARJ21-700型支线飞机合格审定试飞为平台,完整进行了相关试验验证。结果表明:所设计的溅水试验程序合理可行,能够完整地验证运输类飞机在机场跑道积水环境下动力装置对适航标准体系的符合性;试飞结果表明CF34-10A发动机配装ARJ21-700型飞机在机场积水环境下起飞构型临界滑行速度为166.6 km/h,发动机风扇、压气机及动力涡轮前温度最大波动值分别为5.1%、1.7%和39 ℃;在飞机着陆构型下,发动机慢车状态相对于最大反推力状态工作稳定性较好,能够满足适航标准规定;项目形成溅水试验程序和技术为后续C919、C929等运输类飞机动力装置相关试验提供了直接的支持。      

基于VB的飞机电源系统控制与显示半实物仿真平台研究

以波音737NG飞机电源系统供电逻辑为研究对象,分析供电网络交流和直流分配原理及切换逻辑,采用VB.NET软件编写系统工作动态仿真程序,使用单片机COM通信实现VB上位机程序与1:1大小驾驶舱P5面板实物的动作联调,从而实现波音737NG飞机电源系统原理展示以及驾驶舱操作与显示功能展示。     

航空发动机高原起动性能改善措施

为了解决航空发动机高原起动超温和转速悬挂等问题,以某型航空发动机起动过程为研究对象,根据高原环境对发动机起动过程的影响进行理论分析,提出了优化高原起动措施,并进行了高原试验验证,摸索出各措施对起动过程的影响程度。结果表明:在发动机起动过程中采用飞机卸载的方式可使排气温度降低3%,起动机脱开转速提高3%;起动机功率提高约1%,点火转速及脱开转速提高约2%,起动时间缩短约8%。     

纤维增强涡轮轴结构失效模式分析方法及试验验证

针对连续纤维增强复合材料涡轮轴结构失效模式分析问题,基于宏-细观力学跨尺度分析方法,建立细观力学代表性体积元(RVE)模型,通过编程模拟实现模型的周期性边界条件,计算纤维增强复合材料应力响应,将其均值应力转化为真实应力,确定失效包线。建立连续纤维增强轴结构力学模型,计算轴结构在扭转载荷下的应力响应。通过复合材料层合板主偏轴关系应力转化,将危险单元各方向宏观应力响应计算结果转化到细观力学RVE模型上,即为细观力学RVE模型受载情况。结合细观力学失效边界确定复合材料轴结构危险位置失效模式,当扭转载荷达到5 000～5 500 N·m之间,复合材料最外层即层6(+45°)首先达到基体拉伸失效载荷。开展复合材料轴结构失效模式试验,在扭转载荷达到6 000 N·m时,声发射信号相互叠加,大部分均为中频信号,中频信号多为基体、界面开裂信号。与模拟仿真计算结果对比分析,验证连续纤维增强复合材料涡轮轴结构失效模式分析方法的有效性。利用所建立模型预测了某型发动机低压涡轮轴的失效载荷及失效模式。     

基于试验设计-遗传算法的船用柴油机冷却系统多目标优化

为了获取某型船用柴油机冷却系统的最佳运行参数,在柴油机可靠运行的前提下,尽量提升动力性和经济性。建立了柴油机工作过程-燃烧室-冷却系统耦合仿真模型,提出试验设计-遗传算法优化算法,该算法具备节省试验成本和多目标全局寻优的优势,选取柴油机的6个典型推进工况点进行研究,采用该算法对冷却系统运行参数开展多目标优化设计,优化设计以海、淡水泵转速为变量因子,以提升动力性参数和经济性参数为目标,以涡前排温、淡水出机温度和峰值缸压为约束条件,优化后,在低负荷点,淡、海水泵节省功耗79.4%、71.73%,扭矩提升7.2%,有效功率提升7.6%,热效率提升8%,耗油率降低6.73%,摩擦功降低9.71%,峰值缸压降低5%。研究结果表明：耦合仿真模型与实机更加贴近;试验设计-遗传算法在解决强耦合、非线性系统的多目标优化问题具备成本低、效率高、精度高的优点。     

高精度压电陶瓷驱动电源的研制

为进一步提高压电陶瓷微位移系统的定位精度,设计了一种以PA93高压运放器为核心的高精度、稳定性好的大功率压电陶瓷驱动电源.重点阐述了系统设计方案,并对其中的关键技术和特性功能进行了分析讨论.实验结果表明,该驱动电源具有精度高、输出电流大、响应速度快、稳定性好的特点.当压电陶瓷等效容性负载为3μF时,能在1KHz内实现0V～ 10V到0V～100V的动态放大,电压输出精度可达0.1mV.     

基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测

提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。     

风电及高压电机用绝缘浸渍漆选型试验研究

选取国内常用的两种树脂与环氧酸酐浸渍树脂作对比测试。通过对树脂常规性能及浸渍模拟线圈电性能测试,得出结论:1号树脂具有较好的储存稳定性,电性能与环氧酸酐相当,可作为环氧酸酐的替代品。     

一种基于DFT的简化的功率测量方法

传统基于DFT的功率测量算法需要基于电流DFT的结果得到电流基波向量的相位与幅值,进而结合锁相环中得到的相电压基波向量的相位和幅值进行运算,运算量庞大。介绍一种简化的功率计算方法,通过选取合适的电流DFT起始点,可以直接通过电流DFT结果的实部、虚部与相电压幅值得到有功功率和无功功率,极大缩减计算量,减小DSP的计算压力。通过Simulink对上述计算方法进行仿真分析,对比仿真结果与理论计算所得的结果,最终验证了算法的可行性和有效性。     

锂氟化碳电池用新型高比容量复合正极材料

采用提高正极材料比容量以改善大电流放电性能的思路,设计新型高比容量复合正极材料,并通过研磨分散结合融化扩散热处理方法制备氟化碳-硫复合正极材料。电化学测试分析表明新型复合材料可以实现同步改善容量和大电流放电性能,同时具有二次可逆循环充放电能力。研究结果表明:氟化碳-硫复合正极材料的能量密度和功率密度性能具有突出优势,在不同电流密度下均可实现显著的提升,相比纯氟化碳材料的能量密度和功率密度最高可分别提升 433%和 10.7%。