多级轴流压气机彻体力模型——理论方法及简化应用

基于时间推进技术及有限体积法,将彻体力模型与基元叶栅法的思想相结合,提出了一个适用于预测大尺度进气畸变对多级轴流压气机气动性能及稳定性影响的三维数值计算模型。在进气条件轴对称的前提下,利用相应的简化模型重点分析了一台四级轴流压气机在均匀进气及叶尖径向总压畸变进气下的内部流场特征。均匀进气下的模型计算结果与相关试验结果相吻合。叶尖径向总压畸变进气下模型的计算结果表明:径向畸变在压气机流道内会发生显著的径向掺混作用,叶尖径向总压畸变对该压气机稳定性有显著恶化影响,随着畸变强度的增加,压气机稳定边界逐步下降。计算结果支持了该模型用于预测径向进气畸变影响的可能。     

航空齿轮泵滑动轴承接触状态流体润滑特性

针对航空齿轮泵处于高负荷状态齿轮轴-轴瓦润滑间隙的润滑问题,将CFD仿真与齿轮轴刚性模型相结合实现了基于CFD径向运动分析的瞬时润滑计算。得到了齿轮泵瞬态场影响下的齿轮轴径向微动情况,在此基础上基于轴承三维热流体润滑计算模型和微凸体接触模型实现了对润滑油膜在高偏心接触状态的特性分析。结果表明:齿轮泵CFD仿真结果与试验结果的误差小于10%,而仿真得到的内流场的瞬变性将通过改变齿轮轴所受径向载荷的波动形状从而影响到轴承的润滑特性。通过对轴承润滑模型的数值计算发现:相比于非接触状态,轴承处于高偏心接触状态时介质的高温、低黏现象加剧。     

掠叶片进口流动的流线曲率通流模型

掠叶片作为一项设计技术,在当前轴流风扇/压气机的设计中已被广泛采用,对掠叶片的流动机理研究也被广泛而深入地开展。近年来,多项研究表明掠能够改变叶片的攻角,这种攻角的改变是由掠造成叶片进口的径向平衡发生变化、轴向速度重新分布而产生的。提出了一种用于S2流线曲率法的掠叶片的进口流动模型,不再假设叶片进口周向流动均匀,因而能够计入由于叶片掠而产生的进口径向平衡的变化。将此模型应用到亚声掠转子叶片的设计中,结果表明该模型能够比原始方法更准确地计算轴向速度和攻角,从而提高了设计精度,并定量地分析了叶片掠对进口流动压力平衡的作用机理。     

封严间隙对盘缘密封性能影响的数值研究

通过对真实工况下高压涡轮的盘缘封严进行三维数值模拟,研究了3种不同轴向间隙和径向间隙对封严效率和盘腔内流场变化特性的影响规律,结果表明:针对复合封严结构及研究参数范围,由于静盘封严环将盘腔划分为封严外容腔和封严内容腔,而封严外容腔可以有效地将主流燃气阻隔在内,因此封严内容腔具有较高的封严效率。当轴向间隙增大时,封严环轴向重合度会逐渐减小,同时冷气出流阻力降低,盘腔的封严效率因而提高。当轴向间隙一定径向间隙逐渐减小时,封严外容腔径向距离减小,此时盘腔低半径处封严效率升高。     

基于径向基神经网络的有限元模型修正研究

设计参数型有限元模型修正属于结构动力学反问题，其理论基础是将结构的特征量视为设计参数的函数。然后依据特征量对设计参数的一阶导数信息进行迭代求解。本文提出了一种基于径向基神经网络的有限元模型修正方法，把模型修正归结为正问题进行研究。首先将特征量视为自变量．设计参数视为因变量，以径向基神经网络逼近两者之间的非线性映射关系，然后利用神经网络的泛化特性直接求解设计参数的目标值。不但无需迭代求解，而且避开了反问题所面临的复杂的非线性优化计算。GARTEUR飞机模型仿真研究的结果表明．修正后设计参数误差在2％以内，模态频率误差在1％以内。     

用PIV技术测量径向进气旋转盘腔内的流动

将PIV(particle image velocimetry,粒子图像测速仪)技术应用于多功能旋转换热实验台,测量了不同工作状态下径向进气旋转盘腔间的速度场.介绍了实验装置、实验方法和误差分析方法;给出了旋转盘腔间速度场的瞬时值和平均值,测量结果表明了PIV技术能够测量复杂旋转盘腔间的流场,并定量分析影响因素(旋转雷诺数和流量系数)对速度场的影响;同时,分析得出激光反光的控制和示踪粒子的均匀稳定散播是实验成功的关键因素.      

无轴承异步电机无径向位置传感器控制

针对无轴承异步电机(BIM)运行中转子位置辨识问题,提出一种基于改进反电动势法的无位置传感器控制方法.该方法在反电动势法(BEMF)的基础上,通过加入低通滤波器减小径向悬浮力绕组磁链的观测误差,同时对低通滤波器引起的相位和幅值偏差进行补偿,获得改进后的径向悬浮力绕组磁链观测模型,根据磁链-位移方程最终获取转子径向偏移,实现转子径向位移自检测.应用这种位置检测方法,建立了无轴承异步电机无位置传感器矢量控制系统,并进行仿真研究.仿真结果表明:该控制系统不仅能有效检测出转子径向位置,且具有优良的转速和转矩特性.进一步的实验结果同样表明:该方法能具有良好的位置在线自检测能力,实现了无轴承异步电机无位置传感器方式下的稳定悬浮运行.      

非线性系统的结构选择及其参数的集员辨识

基于支持向量回归和RBF(Radial Basis Function)神经网络,研究了带有未知但有界噪声的非线性系统的集员辨识问题.推导了噪声界以及支持向量个数与ε-不敏感参数之间的关系,给出了利用噪声界选择ε-不敏感参数的方法.描述了通过支持向量回归选择RBF神经网络规模的方法.该方法以Gaussian核函数作为径向基函数,支持向量作为径向基函数的中心构建RBF神经网络.运用改进的OBE(Optimal Bounding Ellipsoid)算法对RBF神经网络的权值进行辨识,得到与给定输入输出数据和噪声界序列一致的一类RBF神经网络.仿真算例验证了算法的有效性.     

旋翼多维振动最优调整方法

针对直升机旋翼系统非线性、难以建模的特点,采用径向基函数(RBF,Ra-dial Basis Function)神经网络建立直升机旋翼动平衡调整模型.根据约束条件以直升机机身振动值作为目标函数建立适应度函数,以旋翼系统的调整参数为优化变量,进行神经网络学习和优化.利用粒子群优化(PSO,Particle Swarm Optimization)算法对适应度函数进行寻优,获得当直升机振动最小时的桨叶的调整参数.实验结果表明:PSO算法寻优效率方面高于遗传算法;RBF神经网络和PSO算法相结合可以有效地实现直升机旋翼动平衡调整.     

引力场模型引起的卫星轨道径向误差的估计结果

本文给出几个最新的地球引力场模型误差引起的卫星轨道径向误差的估计结果,表明JGM3和TEG3优于其它模式,现有模式引起的低轨道卫星的轨道误差较大.