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141.
利用涡喷发动机试车台和新研制的小型涡喷发动机完成了一系列静电监测实验,获取了涡喷发动机尾气静电信号特性,并通过分析静电信号特征证实了尾气静电监测技术对发动机气路部件机械故障的监测.研究发现发动机尾气静电信号的细微变化与发动机工况相关,通过分析第102试车阶段的静电信号发现活动率水平出现了与发动机工况同步变化的情况,验证了活动率水平是一种可作为表征尾气中微小颗粒的带电情况的特征参数;在102~108试车阶段中,发动机出现了燃烧室内壁积炭、燃烧室内壁轻微烧蚀和气路润滑油泄漏故障,根据静电信号的统计分析以及大时间尺度的趋势分析,发现活动率水平、正(负)事件率可作为预警参数来反映因这些故障而导致尾气静电整体水平的变化. 相似文献
142.
为了获得内部换热效率和气膜冷却效率对综合冷却效率的影响规律,建立了简化物理模型对涡轮叶片复合冷却有效性进行分析,得到了内部换热效率与气膜冷却效率对综合冷却效率的影响规律:较低热负荷状态下,内部换热效率提高,综合冷却效率随之提高,内部换热效率对综合冷却效率影响大;较高热负荷状态下,气膜冷却效率对综合冷却效率影响增大,内部换热效率的影响减弱;过高的热负荷会出现综合冷却效率随着内部换热效率的增加而下降的情况,导致内部冷却失效。 相似文献
143.
宋子玲 《民用飞机设计与研究》2021,(4):48-52
民用飞机机身、机翼的壁板、气密框以及翼梁结构为典型的壁板加筋结构,在承受压缩载荷时需考虑成由蒙皮与筋条组成的复合剖面共同承载,其通常为中长柱,工程分析时常取30倍的蒙皮厚度作为蒙皮有效宽度。取30倍的蒙皮厚度作为蒙皮有效宽度存在着一定的保守性,介绍了Von Karman迭代分析方法、有限元分析方法及常用的工程分析方法。在加筋壁板结构的轴压承载能力计算中,蒙皮有效宽度的确定是较为关键的设计因素,对飞机机身、机翼结构效率的提高和重量控制至关重要。随着加工能力的提升,虽然部分壁板结构由组合式逐渐过渡到了整体机加形式,但所述方法仍有一定的借鉴意义,对目前国内外常用的金属加筋壁板有效宽度的工程分析方法进行了研究,并结合有限元分析对工程分析方法进行了验证。 相似文献
144.
近年来,飞机结构健康监测技术得到了快速的发展,并在航空航天等领域得到了广泛的应用,特别是在碳纤维复合材料结构的状态监控与损伤诊断方面更是明确了功能材料与智能结构的发展趋势。首先分析了航空领域典型的结构健康监测技术,包括模态法、机电阻抗法、超声法、声发射法、Lamb波法,并对其中的Lamb波法进行深入讨论。而后,开展了基于Lamb波技术的温度对压电陶瓷传感器信号传输影响的实验研究。该研究考虑了实验装置及传感器在高温环境下的特性,特制了用于测试压电陶瓷传感器信号传输特性的高温实验装置,将压电陶瓷传感器通过机械方式安装于实验装置上,开展环境实验。分别对五档不同温度下的实验结果进行分析,研究结果表明:温度对压电陶瓷传感器信号传输具有一定影响,并给出了信号受温度影响的变化规律。 相似文献
145.
146.
147.
为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的 飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的 SMO 算法及粒 子群模型参数优化算法对支持向量机回归方法进行改进,并通过飞行动力学理论分析结合皮尔逊相关系数的 方法对参与建模的飞行参数进行选取。以飞机跨声速俯仰机动为例,建立机翼某一测载剖面结构剪力模型,并 对该建模方法进行仿真验证。结果表明:采用改进支持向量机回归方法所建立模型精度优于原始支持向量机回归方法建立的模型,即采用改进支持向量机回归方法可提高建模精度及泛化能力。 相似文献
148.
飞机机动过程中方向舵快速大幅偏转会使方向舵和垂尾上产生较大气动载荷并传递到后机身,导致 驾驶员来回往复蹬舵造成安全事故。针对 CCAR-25部25.351条规定的偏航机动情况及 CS-25部25.353规定的偏航机动新条款——方向舵往复偏转,本文首先对两种偏航机动条款分别进行分析;然后考虑控制律进行 偏航机动情况机动仿真计算;最后通过比较分析飞机响应运动参数及垂尾载荷计算结果,并分析控制律对偏航 机动载荷的影响。结果表明:对于偏航机动,考虑控制律后飞机的响应幅度有所缓减,导致垂尾载荷有所降低; 对于偏航机动新条款,由于方向舵反向偏转导致侧滑角贡献和方向舵偏度贡献垂尾载荷两者叠加,从而导致垂 尾载荷大幅增加;P-Beta控制律有效降低了方向舵往复偏转的垂尾载荷。 相似文献
149.
150.
监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。 相似文献