高速异步电主轴电机的电磁噪声分析

采用有限元法分析了高速异步电主轴电机定子结构的动力学特性(振型、固有频率),分别采用解析法和有限元法分析了电机在额定转速60 000 r/min下空载和负载的电磁力波,利用傅里叶变换对径向气隙磁密和径向电磁力波进行了谐波分析,得到了不同阶次不同频率下的谐波幅值。还将得到的电磁力波加载到电机定子相应节点处,对高速异步电主轴电机进行了电磁振动和声场分析,并计算出电机在空载和负载情况下产生的电磁噪声。     

导流槽构型对火箭起飞时流场和声场的影响

为了研究四喷管运载火箭起飞时火箭周围噪声环境问题,建立燃气/空气双组分的可压缩流动模型,采用2阶Roe格式、SAS(scale-adaptive simulation)湍流模型和声学类比积分法Ffowcs-Williams Hawkings(FW-H)求解三维Navier-Stokes方程。以单机火箭的噪声问题为对象开展数值模拟,并将噪声数值计算结果与试验数据对比,误差在3dB以内(相对误差小于1.6%),验证预测噪声方法的有效性,进而研究四喷管运载火箭起飞阶段采用不同导流槽构型对箭体舱段区域噪声环境的影响,结果表明:在相同噪声接收点处,单侧导流槽对应的总声压级比双侧导流槽大,两者的总声压级(OASPL)之差最大为10.7dB。另外,当采用单侧导流槽时,沿周向接收点的噪声总声压相对单侧导流槽中心截面呈对称分布,而且沿导流出口方向逐渐增大。所建立的噪声数值方法为大推力捆绑运载火箭舱段的噪声环境预测及其控制提供一定参考。     

基于混沌理论的滚动轴承振动信号融合模型预测

提出融合算法模型,在混沌理论的基础上对滚动轴承振动信号进行预测。基于相图法、最大Lyapunov指数法和关联维数法对滚动轴承振动信号进行混沌判别,证明其混沌性。以预测值和真值间差值范数最小为目标导向优化出Kriging模型、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和极端学习机(ELM)模型的权重,加权法构建融合算法模型。相空间重构法构建滚动轴承振动信号预测的训练样本,并对融合模型、Kriging模型、LSSVM模型和ELM模型进行训练,训练好的模型用于振动轴承振动信号混沌预测。以案例1和案例2共两个实验的滚动轴承振动信号为对象进行验证,两案例的最大Lyapunov指数大于0,从而判断这两个案例的轴承振动信号呈现混沌特性。另外,从方均误差、方均根误差和平均绝对误差指标来评价,融合算法模型的指标值均小于单一模型算法,融合算法模型的预测精度优于单一模型算法。     

基于GARCH族优选模型的舰船器材消耗预测

器材消耗量预测是做好技术保障工作的前提和基础,受设备生命周期、任务类型、海洋环境及使用设备人员的技能水平等因素的影响,舰船器材消耗量序列会随着时间的推移而产生波动现象,丛集效应和高峰厚尾特征明显。根据 AIC(A-Information Criterion)准则,对 GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity)族模型进行比较优选,寻求一种更为合适的预测模型,实现对消耗量的准确预测。     

空间超高速撞击碎片云前端速度的预测模型

文章利用一组二级轻气炮发射2017-T4 铝质球形弹丸撞击6061-T6单层铝板的地面试验数据,通过选择适当的函数模型,采用多元函数拟合的方法,得到了碎片云前端速度与靶板厚度、弹丸直径和弹丸速度关系的三元二阶多项式模型。再用另外一组数据对该模型进行检验,验证了其对碎片云前端速度具有较好的预测效果。将以上两组数据同样用于建立“无量纲化”模型进行碎片云前端速度预测,并与前述多项式模型的预测结果进行比较发现,该多项式模型预测的方均根误差及平均相对误差均明显优于“无量纲化”模型。该多项式模型可用于预测空间碎片撞击航天器产生的碎片云的前端速度,有助于航天器的空间碎片防护设计。     

基于CCFHTLS算法的异步电动机转子故障检测

定子电流经低通滤波器处理后产生高斯有色噪声,限制了异步电机转子故障检测算法的辨识精度。针对该问题,提出一种抑制高斯有色噪声的异步电机故障检测技术。首先对采集到的定子电流进行预处理,利用逆同步旋转变换剔除基波,避免了直接检测时基波对故障辨识精度的影响。然后利用互相关函数(CCF)处理技术对高斯有色噪声的抑制作用,提出基于CCFHTLS算法的电机转子故障诊断技术。针对异步电机转子断条和偏心故障的识别进行试验,结果表明CCFHTLS算法可以有效抑制高斯有色噪声,并保留故障有用信息,显著地提高了故障检测的分辨率。     

基于贝叶斯因子和二阶概率方法的圣地亚热传导模型确认挑战问题

针对美国圣地亚国家实验室为促进模型确认方法的发展所提出的热传导挑战问题,根据现代模型确认思想总结了该挑战问题解答中应包含的核心内容。在确认度量环节采用贝叶斯因子考察了实验数据是否支持所给模型,在此基础上通过二阶概率方法得到了模型预测的分布,以此计算出模型预测结论的置信度。该过程中考虑了模型参数的随机不确定性和认知不确定性,最后通过灵敏度分析辨识了模型参数的不确定性对模型预测的影响。研究表明该挑战问题中的实验数据支持所给模型,模型预测受导热系数的不确定性影响最大,模型预测材料在调控条件下的失效概率不满足调控要求,该结论的置信度为99.97%。     

基于Fratar模型的航班时刻需求战略预测方法

航班时刻是机场运行的基础和核心,准确预测机场的航班时刻需求,对于指导机场基础设施建设、运行模式调整等具有重要意义。在航班计划结构信息分析的基础上,构建了全国航班O-D矩阵,建立了多层级机场起降量预测模型,并以起降量预测结果为输入,利用Fratar交通分布预测模型,预测目标机场时刻需求。以杭州萧山机场为例,以2010年为基年,2014为预测年,验证了方法的准确性和可行性,并预测了2020年航班时刻需求,分析了不同运行模式下机场理论容量与航班时刻需求的匹配状况,分析结果表明,2020年萧山机场需由隔离运行模式过渡到相关进近,方能满足时刻需求。     

基于蒙特卡罗方法的冷原子干涉仪物理仿真

由于现有的噪声分析方法无法很好地评估在复杂环境下冷原子干涉仪的输出特性,本文提出了一种新的冷原子干涉仪仿真方法,可以模拟大动态条件下各项噪声及其之间的耦合对冷原子干涉仪的影响。利用单粒子波包演化的处理方式对冷原子干涉仪进行全过程物理建模,并采取蒙特卡罗方法对大量确定初态的原子进行全过程统计,最终得到冷原子干涉仪在多种噪声同时存在的情况下的响应。该方法主要优势体现在能够对噪声耦合情形进行高精度仿真,并且可以根据实际数据对干涉仪输出进行实时处理,以提升冷原子干涉仪的性能指标。     

小样本条件下多应力加速寿命试验预测方法

鉴于导弹中的电子设备价格昂贵、可用于试验的样本量少,在开展加速试验以及寿命预测的实际工作中通常为小样本的背景。文章研究探索小样本条件下多应力加速试验寿命预测方法,分别建立通用对数线性模型、 BAS-BP神经网络模型、灰色–支持向量回归模型,结合多应力加速试验数据在各应力条件下的样本容量分别为 56组、20组、10组、5组的情况下,比较 3种模型的预测效果,分析各模型的适用场合和时机,探索小样本条件下模型的选优问题,为小样本条件下多应力加速试验寿命预测提供有益的借鉴。