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以单卡头式微动疲劳试验装置为对象,设计了不同微动垫夹持型式的微动疲劳试验装置,建立了两种试验装置的物理模型,结合理论分析和有限元数值仿真,从微动垫夹持刚度的角度分析了影响微动疲劳寿命的主要因素,并进行了试验对比验证。结果表明:夹持刚度的减小对SWT(Smith Watson Topper)微动疲劳损伤参量的最大值及位置影响较小,且使其在接触区域的分布趋于对称,可显著地降低相对滑移幅值,进而减小微动疲劳过程中的磨损程度;与夹持刚度较大的试验装置相比,夹持刚度较小的试验装置测试得到的微动疲劳试验寿命较长。 相似文献
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为减小径向间隙对高负荷压气机气动性能的负面影响,从工程实用角度出发,研究了压气机运转周期内转子叶尖间隙变化规律,对不同间隙对压气机性能的影响进行了对比分析,综合考虑气动性能和结构工程设计,对转子叶尖间隙进行了优化设计。基于可调静叶实际具体结构,研究了可调静叶圆台不同位置处间隙在不同转速下的变化规律,采用全三维数值模拟对不同静叶间隙气动性能进行了对比分析,并开展方案优化设计。将径向间隙优化设计方法应用于高负荷压气机设计中,试验验证表明:该压气机相对于第四代发动机的压气机平均级压比提高了16%,效率提高了1%,三维特性预估准确,验证了压气机转、静子叶片间隙优化设计的合理性和有效性。 相似文献
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针对航空发动机剩余寿命预估中模型建立困难且计算精度低等问题,提出了一种基于卷积神经网络和长短期记忆神经
网络进行航空发动机剩余寿命预估的方法。利用卷积神经网络中的卷积层与池化层提取传感器数据中的特征,并依据卷积层提
取出的特征,利用长短期记忆神经网络进行时间序列预测,并使用全连接层输出航空发动机剩余寿命。在NASA的C-MAPSS提
供的涡扇发动机退化仿真数据集上对该方法进行了验证。结果表明:基于卷积神经网络和长短期记忆神经网络的航空发动机剩
余寿命预估方法,可以在保证预测精度的前提下,对航空发动机剩余寿命进行较为保守的预估,在保证资源不被浪费的情况下,尽
可能提前发出故障预警信号,从而提高飞行的安全性,进而为航空发动机健康管理系统提供有用信息。该预测方法在对称指标和
非对称指标上均优于此前提出的方法。 相似文献
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在地地战役战术导弹毁伤效果评估中,导弹射击精度的预估是一个难点问题。针对这个问题,提出了两种技术途径,给出了计算模型,并进行了计算数字仿真,得出了一些有意义的结论。 相似文献