航空发动机燃烧室出口高温热电偶校准技术

在高温校准风洞上,对测量航空发动机燃烧室出口温度气冷式和非气冷式这两种形式的高温热电偶进行校准,确定了高温热电偶的辐射修正系数.校准实验结果表明:高温热电偶的辐射误差随气流速度和压力的增加而降低,而且气流温度与航空发动机机匣壁面温度的温差越大,辐射误差也越大.比较两种结构形式的高温热电偶,非冷却式高温热电偶的测量误差比气冷式高温热电偶的相对较小.      

正十七烷与正十八烷对航空煤油理化性能及液滴平均直径的影响

讨论了正十七烷与正十八烷(C₁₇,C₁₈)对燃料运动黏度、密度、表面张力理化性能的影响,探究了直链烷烃对SMD(Sauter mean diameter)的影响.将Key's混合规律、Tat混合规律和多项式拟合应用于密度公式的拟合,并将Key's混合规律与对数拟合应用于运动黏度公式的拟合,得出的理化性能拟合公式精度较高;通过测量纯煤油及C₁₇,C₁₈混合油雾化的SMD,实验发现随着直链烷烃的质量分数的增加,混合油的运动黏度增加,SMD也随之增加,雾化效果与纯航空煤油的相比较差,而C₁₈混合油的SMD要比C₁₇混合油要大,并且利用密度、运动黏度的拟合公式对SMD进行预测的偏差小于0.3%.      

测试三轴转台误差分析及建模

以用于测斜仪的三轴转台为研究背景,通过分析其运动规律,探讨了三轴转台不正交度误差源对三轴转台精度的影响,并用MATLAB对它进行了误差建模,仿真计算得出了系统装配不正交时三个坐标的误差率;最后,引入实际测试过程中角度传感器的测量误差,在三轴不正交的前提下又对三坐标测量误差进行了数学建模,通过仿真分析,研究探讨了角度传感器带来的误差规律,在实际应用中为测斜仪标定测试和误差补偿提供了理论依据.     

准双曲面齿轮冷摆辗方案回弹误差补偿

提出一种冷摆辗方案,该方案简化了模具结构,采用局部线接触连续塑性成形.采用位移修正算法构建回弹误差补偿迭代系统,对冷摆辗模具进行修正来降低回弹误差.该系统的特点是首先用修正算法预估下一次冷摆辗假设无回弹时工件的几何形状,然后由冷摆辗模具设计原理推出所需要的新冷摆辗模具.基于弹塑性有限元法基本理论,借助有限元数值模拟技术进行实例验证,分析结果证明:该回弹误差补偿迭代系统只需3次迭代工件误差已经在允许的范围内,因此其可大大的缩短生产周期和成本.      

无网格法耦合RNG k-ε湍流模型在亚、跨声速翼型黏性绕流中的数值模拟

基于移动最小二乘无网格方法,耦合RNG(Re-Normalisation Group)k-ε湍流模型求解雷诺平均Navier-Stokes方程。采用AUSM(Advection Upstream Splitting Method)+-up迎风格式求解数值通量,应用在高度各向异性点云结构中取得良好结果的点云重构技术结合移动最小二乘法拟合空间导数,并用三阶SSP(Strong Stability Preserving)型Runge-Kutta显式时间推进格式求解离散后的控制方程。在此基础之上,实现了对NACA0012、RAE2822翼型亚、跨声速黏性绕流的数值模拟,给出了翼型表面压力系数分布曲线、不同位置处的平均速度剖面、马赫数等值线等计算结果,并与实验值及相关文献数值模拟结果进行比较,结果吻合较好。表明所发展的结合点云重构技术的无网格方法耦合RNGk-ε湍流模型能够成功模拟翼型亚、跨声速黏性绕流,验证了所提算法的有效性,并拓展了无网格方法求解湍流流动的途径。     

一种制导误差分离的新方法

针对制导误差分离模型中环境矩阵S存在严重病态性,从而影响分离结果精度问题,提出了一种基于动力系统求解的制导误差分离方法。该方法从分析线性迭代求解方法入手,将具有病态特性的线性方程组求解问题转化为对相应刚性动力系统的求解问题。这里给出了该方法收敛性及其他特性的证明。为了验证该方法效果,在遥外测视速度误差分别为0.01m/s、0.02m/s以及0.03 m/s的条件下,选用PB(Primary Bayesian,主成分贝叶斯)估计方法与其进行比较,数值结果表明,该方法可有效地降低环境矩阵病态性对误差分离结果的影响,且分离结果的稳健性和精度都优于PB估计方法得到的结果。     

航空发动机MTBF的Bayes评估

针对航空发动机的试验样本量和故障数据少,采用传统的数学平均值法对其平均故障间隔时间（MTBF）评估不能反映其真实可靠性水平的问题,基于Bayes理论,把历史试验数据视为先验信息,采用矩等效方法确定先验分布,然后通过Bayes理论综合现场试验数据,建立了一种基于Bayes理论的航空发动机MTBF评估方法。该方法可以扩大MTBF评估所需的信息量。采用所提出的Bayes方法对某航空发动机MTBF进行评估,得到其MTBF评估值为302.68h,比采用数学平均值法约提高了18.7%,评估结果更符合实际。表明该方法可应用于航空发动机MTBF的评估。      

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。      

旋转变压器误差补偿技术及应用

分析了多极旋转变压器的误差特性,介绍了误差补偿原理及方法,并通过 试验,验证了误差补偿方法的正确性及可行性。本方法适用于惯导系统及转台的角度转 换,可有效提高转换精度。     

基于传输线理论的机上电缆断点定位仪设计

在分析目前机上电缆传统测试方法所存在的弊端的基础上,针对当前自动测试系统未解决的机上电缆测试问题,提出了一种基于传输线理论的机上电缆断点位置测试方法,给出了断点定位仪硬件电路设计和误差分析方法,并对误差分析得到的相关参数进行了仿真实验,根据仿真结果,给出断点定位仪的优化方法,可实现对机上电缆断点的精准定位。