用结构自适应神经网络预测航空发动机性能趋势

 将航空发动机作为复杂非线性系统考虑,运用神经网络超强的非线性映射能力和非线性时间序列分析的相空间重构理论,建立航空发动机性能趋势预测的神经网络模型,同时,针对神经网络的结构设计困难问题,建立了基于遗传算法的结构自适应神经网络预测模型,实现了神经网络结构的优化。最后,利用三组民航飞机发动机的性能数据进行了预测分析,验证了利用结构自适应神经网络对航空发动机性能趋势进行预测的有效性。     

航空发动机控制系统的研发与展望

对国内外军用航空发动机控制系统的研制现状和今后的发展方向进行了归纳和分析,主要对主燃油控制、加力燃油控制、尾喷管控制、防喘控制、发动机状态监视和故障诊断各系统的技术特点,方案选择,研究动向进行了介绍和评述。从航空发动机控制系统近年来取得的进展,特别是全权限数字电子控制(FADEC)技术的研究和应用,可以看出航空发动机控制系统的发展潜力巨大,将会对飞机和航空发动机的研制和发展产生巨大的影响。      

发动机故障诊断的主特征量模型

 本文提出了发动机状态监控气路分析的主特征量模型。主特征量摸型的基本原理为对于发动机部件匹配热力学关系式的小偏差方程组,利用最优化方法求出各种可能的故障组合的最优解,然后根据合理性判据选择合理的最优解。主特征量模型可以在可能的故障参数数目大于测量参数数目的情况下,对主要故障参数进行故障诊断。与目前广泛采用的影响系数矩阵法比较,主特征量模型可以用于测量参数数目较少的情况,并且可以给出较多的故障诊断信息,因此具有广泛的实用意义。文中给出了主特征量模型的三种数学模型,讨论了利用主特征量模型进行故障诊断的有关技术问题,并且通过计算机模拟方法对主特征量模型的适用性及可靠性进行了分析。研究结果表明,本文提出的主特征量模型是发动机状态监控与故障诊断的一种有效方法。     

二维可压粘性叶栅流场计算的预测修正迭代多重网格法

 本文中提出了一种解可压N-S方程的快速数值法。它由预测步,修正步,迭代步以及多重网格法构成。叶栅出口采用了一种使数值解收敛性进一步加快的技术,我们称之为定常无反射边界条件技术。本文应用了k-ε双方程紊流模型。 对若干叶栅在-13°～8°的攻角范围内进行了数值试验,并与对应的物理实验结果进行了比较。结果是满意的。     

城市空气污染二氧化硫数值预报中的背景值选取研究

针对城市空气污染二氧化硫数值预报中的背景值对预报准确度影响较大的问题,对背景值的选取展开研究,分别采用背景点当天浓度、背景点前一天浓度、按比例扩大预报值和以背景气象条件决定背景值四种方法,对鞍山市6个点位在1-5月的监测值和预报值进行相关性分析,并给出了回归方程、相关系数和符合指数。     

A new remaining useful life estimation method for equipment subjected to intervention of imperfect maintenance activities

As the key part of Prognostics and Health Management (PHM), Remaining Useful Life (RUL) estimation has been extensively investigated in recent years. Current RUL estimation studies considering the intervention of imperfect maintenance activities usually assumed that maintenance activities have a single influence on the degradation level or degradation rate, but not on both. Aimed at this problem, this paper proposes a new degradation modeling and RUL estimation method taking the influence of imperfect maintenance activities on both the degradation level and the degradation rate into account. Toward this end, a stochastic degradation model considering imperfect maintenance activities is firstly constructed based on the diffusion process. Then, the Probability Density Function (PDF) of the RUL is derived by the convolution operator under the concept of First Hitting Time (FHT). To implement the proposed RUL estimation method, the Maximum Likelihood Estimation (MLE) is utilized to estimate the degradation related parameters based on the Condition Monitoring (CM) data, while the Bayesian method is utilized to estimate the maintenance related parameters based on the maintenance data. Finally, a numerical example and a practical case study are provided to demonstrate the superiority of the proposed method. The experimental results show that the proposed method could greatly improve the RUL estimation accuracy for the degrading equipment subjected to imperfect maintenance activities.     

基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估

针对航空发动机性能退化的形式及规律,提出一种基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估方法。针对采集的航空发动机6个状态监测参数,采用降噪自编码器,利用贪婪逐层训练算法,挖掘各参数对发动机性能的深层影响,提取出更有利于评估的数据特征,进行性能退化评估。将提出的算法与BP(back propagation)神经网络以及支持向量机得到的结果进行测试比较,测试表明:提出的方法准确率有所提高,达到93.5%,具有较强的鲁棒性,在信噪比为10dB时准确率达到84.5%,并且能够防止航空发动机状态监测中小样本过拟合的问题。     

非结冰气象条件下机翼热气防冰系统数值模拟

为了在自然结冰飞行前预估飞机防冰系统的性能,减少飞行风险,开展了非结冰气象条件下飞机机翼热气防冰系统的数值模拟研究。数值模拟采用了计算流体力学方法;外部对流传热系数的计算采用附面层积分方法。机翼热气防冰系统表面温度的计算是将蒙皮外部散热热流、内部热气加热热流以及蒙皮导热三者进行热耦合,并进行了改进,改进的方法不要求防冰腔内、外两套网格在重合面网格处一致,是通过双向线性插值将一方面网格信息插值传递到另一方表面网格上,提高了计算效率。     

基于非线性耦合本构关系的改进边界条件

非线性耦合本构关系（NCCR）模型是在Eu的广义流体动力学方程（GHE）基础上,通过绝热假设、Eu封闭和Myong简化推导出的关于非守恒量（黏性应力与热流）的非线性代数方程,有效拓展了线性的纳维-斯托克斯-傅里叶（NSF）本构模型在非平衡流动中的模拟能力,为快速准确模拟连续与稀薄耦合流动问题提供了强有力的理论工具。针对该模型开展滑移边界条件研究,结合努森层内物理量非线性分布的特点,提出一套在物面处与模型精度相一致的非线性修正滑移边界条件。在有限体积框架下,采用AUSMPW⁺格式和LU-SGS方法以及NCCR的完整耦合求解算法,对不同稀薄程度的高超声速单原子氩气圆柱绕流和平板绕流问题进行数值模拟。研究结果表明,基于NCCR模型的修正边界条件准确刻画出物面努森层内流动的非线性特点,有效提高了固壁滑移边界的精度。采用非线性修正边界的NCCR模型准确预测了连续流、滑移流和过渡流域的物面压力、摩阻与热流系数。     

航空滚动轴承振动特征的故障灵敏度分析与融合技术

针对工程中航空滚动轴承实时状态监测的需要,提出了基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法。首先,进行了航空滚动轴承故障模拟试验,引入了故障灵敏度的定量评价指标,对融合前后特征的故障灵敏度进行了分析;在此基础上,将所提方法与主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计方法相比较;最后,进行了轴承疲劳加速试验,将所提融合方法应用于航空滚动轴承状态监测。试验表明:相比于主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计,基于标准化欧氏距离的融合值的故障灵敏度更高;其对不同类型、不同阶段的航空滚动轴承故障更加灵敏,相比于有效值更适合作为航空滚动轴承状态监测的指标。