水下超声速气体射流线性稳定性研究

水下超音速气体射流稳定性是水下推进、水下焊接技术研究的焦点领域。通过建立线化小扰动气液混合流体控制方程,开展水下超音速气体射流线性稳定性研究。控制方程的形式表明射流基本流分布(速度与浓度分布)、雷诺数、无量纲密度、无量纲粘度能够影响水下超音速气体射流稳定性。使用Chebyshev配置点法对控制方程进行求解。计算结果表明射流基本流分布以及无量纲密度是影响射流稳定性的主要因素。射流基本流分布越平缓,射流最大扰动增长率越小;无量纲密度越小,即气液密度差越小,射流最大扰动增长率越小。随雷诺数增加,射流最大扰动增长率先减小后增加,当雷诺数大于105时,射流最大扰动增长率趋于常数。对不同无量纲粘度,射流扰动增长率-特征波数曲线高度重合。同时分析了射流不同截面的稳定性特征,计算结果表明射流最大扰动增长率随距喷口距离增加而减小。这些结论有助于理解水下超音速射流物理过程,为实际应用提供理论指导。     

基于自适应神经模糊推理算法的无人机电推进燃料电池供气系统性能优化

本文针对某无人机基于聚合物交换膜燃料电池和锂离子电池的混合动力电推进系统的应用,研究开发了一种基于自适应神经模糊推理系统的电源管理系统控制技术,以控制混合动力电力推进系统,同时优化燃料电池供气系统的性能。本文以所建立的某无人机混合电推进系统数学模型为研究对象,研究了燃料电池电流与燃料电池供气系统压缩机功率之间的关系,建立了燃料电池电流与最佳压缩机功率关系的参考模型。在参考模型的基础上,引入自适应控制器来优化燃料电池供气系统的性能。基于自适应神经模糊推理系统的控制器将压缩机的实际运行功率动态调整到参考模型中定义的最佳值。自适应控制器的在线学习和训练能力用来辨识燃料电池电流的非线性变化,并产生压缩机电机电压的控制信号,以优化燃料电池供气系统的性能。在Matlab 仿真环境中开发了质子交换膜燃料电池和锂离子混合动力电推进系统模型并对所设计的控制器进行了仿真分析,结果表明基于自适应神经模糊推理系统的控制器为燃料电池供气系统压缩机性能优化提供了一种新颖而全面的途径,使燃料电池供气系统获得最大净功率输出。将燃料电池系统的净功率输出与最佳压缩机功率和恒定压缩机功率进行了比较,结果表明优化的压缩机功率配置比恒定的压缩机功率配置节能2.62%。同时,燃料电池自适应神经模糊推理系统控制器优化了燃料电池供气系统的能量利用。     

船舶燃气轮机U型肋通道的颗粒沉积特性研究

为了探究船舶燃气轮机内部冷却通道的颗粒沉积特性,本研究从随压气机抽取的气体进入冷却涡轮内部冷却通道内的颗粒动力学特性及颗粒与壁面相互作用特性出发,基于高温壁面建立速度场影响的沉积模型,利用用户自定义函数实现沉积模型与CFD程序的嵌套。并简化船舶燃气轮机内部冷却通道,选取了在气膜孔与壁面之间夹角β=90°时,下游肋倾角α不同(α=30°,45°,60°,75°,90°),及在下游肋倾角α=60°时,气膜孔与壁面之间夹角β不同(β=30°,45°,60°,75°,90°)的八种不同内冷结构进行数值计算。研究表明,在气膜孔与壁面之间夹角β=90°不变时,随着下游肋倾角由α=90°减到α=30°时,弯头壁面换热性能和沉积率逐渐呈下降趋势,下游肋与肋之间壁面上颗粒的撞击率逐渐上升。下游肋倾角α=60°,气膜孔与壁面之间夹角β=45°的U型肋通道,在八个内冷结构中弯头壁面沉积率最少,换热性能最好,是能够有效改善船舶燃气轮机冷却涡轮的海洋环境工作适应性,减少内部冷却通道中颗粒沉积的内冷结构。     

一种基于经验的燃气轮机参数折合方法

针对状态评估过程中如何对燃气轮机性能参数进行折合从而消除环境温度和环境压力的影响问题,提出一种基于经验的方法,利用对环境温度（或环境压力）回归直线的斜率、环境温度（或环境压力）均值和被折合参数均值确定折合指数,对某参数进行折合。实例分析表明:与常规折合法相比,经验折合法能更有效消除环境温度和环境压力的影响。性能参数的经验折合值与环境温度和环境压力的相关系数均接近0,更能反映燃气轮机本身的状态变化趋势,便于开展状态评估。      

风力发电机输出功率条件子集区间估计方法

根据风力发电机的风速和输出功率历史数据,对风机输出功率均值与风速的关系进行最小二乘参数辨识,以此为基础求出风机输出功率偏差与风速的关系。采用Python概率分析确定风机输出功率偏差各子集的概率分布类型,估计其特征参数,以求出其概率密度函数,进而对风机输出功率偏差进行概率置信区间预测。基于风机输出功率均值与风速的关系和风机输出功率偏差子集的置信区间估计模型,实现了根据风速预报值对风机输出功率的置信区间进行预测。用实际风机的历史纪录对所提方法进行了测试和验证。结果表明:基于风速将风机输出功率偏差划分成多个子集,可提高风机输出功率概率置信区间预测的精准度。     

某涡轮叶片热障涂层的寿命预测方法

基于NASA发展的CoatLife软件中推荐的应力 寿命建模方法,研究了某涡轮叶片热障涂层寿命预测方法。通过在寿命模型中引入氧化增质量,并考虑氧化动力学,实现了寿命模型与高温氧化效应的关联。由于寿命模型中的疲劳强度系数是时间和半径的函数,从而可以应用于实际结构中的不同几何形状,并考虑了时间相关的退化效应。计算结果表明,随着最高温度或疲劳强度系数的增加,涂层的循环寿命和时间寿命均会减少。通过对某涡轮叶片在设计温度场下的涂层寿命预测结果表明,循环时间为1h条件下叶片前缘1/2叶高处涂层剥落寿命大约336 h,与实际叶片涂层失效在300~400h之间吻合。      

空气涡轮火箭组合发动机共同工作研究

根据空气涡轮火箭组合发动机工作原理,明确了发动机共同工作条件,建立了发动机共同工作方程,得到了发动机共同工作线,并给出了影响空气涡轮火箭组合发动机共同工作线位置的两个因素:尾喷管喉部面积和涡轮前燃气总温。基于共同工作方程,分析了两因素对发动机共同工作线的影响规律。结果表明:在同一转速线上,随着尾喷管喉部面积或涡轮前燃气总温增大,发动机空气质量流量增大,压气机增压比降低,共同工作线整体向右下方移动;尾喷管喉部面积和涡轮前燃气总温增大或减小使空气涡轮火箭组合发动机共同工作线移动的方向是相同的,但尾喷管喉部面积变化对共同工作线位置移动的影响程度大于涡轮前燃气总温。      

基于动态集成算法的航空发动机气路参数预测

针对单一学习机对航空发动机气路参数预测困难的问题,提出了基于动态加权核密度估计（DWKDE)组合方法的集成预测算法,该组合方法选择测试样本的近邻样本,通过评估学习机在近邻样本的局部性能动态确定各学习机的权值,并基于该权值利用加权核密度估计实现数据序列的集成预测。该组合方法不易受离群值和样本不对称分布的影响,将该组合方法用于AdaBoost.RT和AdaBoost.R2算法,获得了改进后的集成学习算法。实验证明:相比于神经网络和原始集成学习算法,改进后的集成学习算法较好地提高了航空发动机气路参数序列的预测精度,方均根误差（RMSE)指标至少可降低27%。      

某型激光陀螺寿命分析与改进

我国环形激光陀螺 (RLG)技术发展和应用已经取得巨大成就,作为惯导系统的核心仪表,激光陀螺的寿命很大程度上决定了惯导系统的寿命。介绍了激光陀螺组成,分析了其内部工作气压稳定性影响寿命的机理,给出了决定寿命的关键因素,提出了提高陀螺寿命的多项措施和方法,对我国激光陀螺的寿命提升具有较大的指导意义。     

航改大功率、高效率舰船燃气轮机的

为适应舰船战术性能和舰船吨位级别提高的要求,迫切需要研究大功率、高效率舰船燃气轮机.通过对国内外战舰主动力装置进行分析,认为中国开发40000kw的大功率燃气轮机是十分必要的,利用现有航空发动机的技术资源优势,采用先进的间冷技术是发展大功率、高效率舰船燃气轮机的1条现实可行的技术途径,既可以提高燃气轮机在设计工况下的功率和热效率,又能保持在低工况下的高效率.