基于RBF神经网络的航空发动机轴承故障诊断

提出一种新的航空发动机滚动轴承故障诊断方法。利用小波包分解对轴承的动态信号进行分析、提取特征,采用RBF神经网络进行承故障诊断。对7类故障进行了实验,结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。     

某风洞主体结构的有限元分析

由于某风洞主体结构为典型的薄壁结构,所以在设计阶段必须考虑其静强度、静刚度、动态特性以及支座形式和布置问题。笔者阐述了风洞主体结构的网格划分方法,根据模型简化原则,通过MSC／Patran建立了有限元计算模型;同时,通过CAE软件MSC／Nastran,根据先进的模态计算方法-Lanczos法,对该风洞主体结构进行了有限元分析,获得了静力学以及模态分析结果。结果表明：该风洞主体结构满足静强度与静刚度要求,总体刚度分布合理,模态频率分布良好,但应对部分部件进行进一步优化。     

基于符号计算的风洞试验测量不确定度评估

基于符号计算进行风洞试验测量不确定度分析可以实现实验数据处理公式及误差灵敏度系数的自动推导 ,采用该方法对ZSDD 1导弹标模风洞试验结果进行了定量的试验不确定度评估 ,计算得到的气动力系数精度极限与重复性试验得出的试验精度吻合良好 ,气动力系数偏离极限计算值通常是其精度极限的 3～ 4倍 ,其不确定度大约是其精度极限的 4倍。笔者所述分析方法和分析程序为定量评估风洞试验数据的可靠性提供了一种有效手段。     

实用换能器频谱及声场特性分析

本文从超声检测原理出发 ,针对超声检测中近场区内缺陷难以准确定量的问题 ,利用计算机数字信号处理技术 ,通过对不同换能器进行频谱分析 ,计算各换能器声轴线上声压分布曲线 ,并进行对比实验 ,探讨了超声检测中声轴线上声压分布的一般规律。为提高超声检测的可靠性 ,并最终解决上述问题提供了理论和实验依据     

SOM人工神经网络在客机零部件故障诊断中的应用研究

现代客机在使用过程中不可避免地会发生各种故障，故障诊断对保证飞行安全十分重要，本文将基于概率的数学方法与专家经验相结合对其进行故障诊断。Kohonen的自组织特征映射（Self-organizing map,SOM）人工神经网络在输出上可反映出输入学习样本的概率密度分布，且无需知道样本的概率分布的先验知识，兼具函数逼近功能。本文将SOM引入这一领域，用于计算飞机零部件发生故障的概率，以及实现数学方法计算结果与专家经验的结合，实际应用说明了该方法的可行性。     

再入飞行器复杂结构随机振动响应分析研究

本文用MSC／NASTRAN软件对再入飞行器复杂结构轴向随机振动试验和横向随机振动试验进行了响应分析，并与试验测量结果进行了比较，两者基本相符：加速度响应均方根值预示误差小于30％（轴向随机振动响应分析）和50％（横向随机振动响应分析）。本文采用的飞行器复杂结构随机振动响应分析方法和技术途径得到试验验证。     

应用小波分析方法处理非平稳信号的研究

本文综述小波分析这一前沿领域的发展现状，介绍了小波变换及其Mallat快速小波算法，对比分析了小波变换与短时傅里叶变换之间的差异，指出这种基于多分辨方法的小波变换特别适合于非平衡信号的分析与处理，并且应用该方法对实测信号进行了有效的时频分析。     

多分辨率分析在图像边缘检测中的应用

本文针对传统图像边缘检测算子——微分算子和LOG算子在图像边缘检测中存在的不足，引入了多分辨率分析方法，并理论上分析了在不同的尺度下，多分辨率分析中由粗至精的特点，使其在图像边缘检测中具有更良好的特性。     

尾流作用下对转涡轮叶片振动的流固耦合数值分析

采用对转涡轮设计可以提高喷气发动机的推重比.本文应用ANSYS/CFX软件,采用流固耦合数值分析方法对低压涡轮转子叶片进行了分析.对一定的涡轮工况,得到了高压涡轮转子叶片尾流作用下的低压涡轮转子叶片振动的应力和变形变化规律.采用傅里叶变换,对流体激励力、叶片应力及变形相应进行频谱分析,结果表明:在复杂来流激励下,叶片的第一阶振动较易被激起;但高阶振动响应不可忽略;而且叶身温度场不同,被激起的振动阶次也不同.     

基于不完备模糊规则库的信息融合故障诊断方法

在基于模糊推理的故障诊断专家系统中,规则库的不完备常常会引起系统的某些输入产生的输出不确定。针对此问题,将模糊推理与证据理论相结合提出了一种新的融合诊断方法。首先根据证据的随机集表示及随机集扩展准则将模糊输入映射到输出,并聚合生成故障命题的基本概率赋值(BPA),以度量由规则库不完备和输入模糊性引起的输出不确定。然后利用Dempster组合规则将多个不完备规则库提供的BPA融合,用融合结果判决故障,并以电机转子故障诊断为例,验证了所提方法可以有效地提高故障确诊率。