转子叶栅非同步振荡发声特性研究

轴流压气机转子叶片排振荡疲劳失效是常见的气动弹性失稳问题。当转子叶栅处于非同步振荡状态下时,压气机管道内部将伴随着异常噪声的产生,这类噪声的频率既不是分布在叶片通过频率及其谐波上,也不是分布在转子轴频率及其谐波上,同时也不满足简单多普勒效应。为了解释这种异常噪声现象,以三维升力面理论为基础,讨论叶片对其附近流体施加非定常载荷的发声问题,给出了转子叶栅振荡异常发声问题的物理解释,建立了声场频率及模态特性与转子声源特性的直接关系式,并给出了频率特性不同于叶片通过频率且不符合简单多普勒效应的完整解释。在此基础上,通过机理性实验研究证实了该模型的正确性。实验结果表明,理论预测声场的频率和周向模态特性与实验结果完全一致。     

燃气轮机燃烧室网络式流量分配设计

采用一维网络式方法对某型燃烧室进行流量分配设计,并作三维数值模拟验证。网络式方法将燃烧室分割为若干个独立的单元,各单元互相关联构成整体网络。整体网络通过压力关系式求解,得到各元件压力损失、质量流量等性能参数。对某型燃烧室结构进行网络化建模并作优化设计,目标包括:1各排主燃孔及气膜冷却孔流量分配;2燃烧室进出口压降4.2%。对优化后的燃烧室结构作三维数值模拟并与一维网络优化结果对比验证。结果显示:二者吻合很好,各排孔的流量分配以及燃烧室总压损失目标均实现良好,显示一维网络方法在燃烧室复杂结构设计中的精确性和可靠性。     

综合模块化航空电子系统远程加载技术研究及性能分析

随着飞机航空电子系统综合化程度的提高,软件的部署、加载和更新的复杂度也在逐步提高。传统软件更新后,需要在地面为每个模块进行升级,并将新版本的软件映像文件固化在模块上,这种更新周期长且流程复杂。随着通用模块和应用重构的发展,软件映像需要部署在系统的各个冗余备份节点中,从而使其更新的流程更为复杂。本文针对以上问题提出了基于光纤通道和 ARINC653操作系统的远程数据加载系统,以使系统在上电、重启及重构时可实现从大容量存储模块上远程加载操作系统内核映像、分区应用及自启动功能。在功能实现的基础上,本文对远程加载和本地加载的时间性能进行了分析和比较。     

超燃冲压发动机尾喷管流线追踪设计

为了满足超燃冲压发动机三维流道排气系统一体化设计需要,基于轴对称最大推力喷管流动的基准流场,采用流线追踪方法发展了三维尾喷管构型设计技术。根据典型的高超声速飞行条件,设计得到了进口方形,尺寸50mm×50mm,长度560mm,出口高度147mm的三维尾喷管无粘构型,并对其进行了粘性修正。对该尾喷管构型在设计状态进行了无粘和有粘流场计算,得到了推力和升力等性能参数,并对其流场结构有了初步的认识。计算发现,流线追踪构型能有效增大推力,而粘性力是造成推力损失的重要因素。     

XLG3TM手持式工业视频内窥镜三维相位测量

GE检测控制技术业务是一个行业领先创新者,业务涉及传感测量,无损检测技术,状态监测,与自动化优化控制领域,帮客户实现精确、高效和安全.旗下产品广泛应用于航空航天、石油天然气、电力、运输、医疗等行业.     

无人机网络中数控分离的安全传输机制

数据和飞控指令的安全性是无人机网络安全性的一个重要方面。针对现有的无人机网络安全机制中的不足,本文提出了一种数控分离的安全传输机制。针对无人机向地面站发送的数据采用基于高级加密标准的计数器和密文分组链接消息认证码（AES-CCM）认证加密机制的数据安全传输协议,保证数据的机密性和完整性,针对地面站向无人机发送的飞控指令设计了基于一次签名的飞控广播认证协议,保证飞控指令的完整性。通过安全性分析,证明所提出的方案能够保护数据的机密性和完整性,以及飞控指令的完整性。最后,通过仿真试验分析了所提出方案的性能,结果表明,所提出的数据安全传输协议发送100B和1KB的消息时,平均每个消息的认证加密时间和解密验证时间均不超过1ms;所提出的飞控广播认证协议在使用不同的哈希函数时,对1MB的飞控指令生成签名和验证签名的时间为1～2.7ms,在实际应用中具有高效性。     

员工互联网闲散行为与工作绩效关系研究——工作满意度的中介作用和组织公平感的调节作用

通过构建一个有调节的中介模型,探究组织公平感在网络闲散行为与工作满意度间的调节作用,使用偏差校准的Bootstrap方法检验工作满意度在网络闲散行为与工作绩效间的中介作用。结果表明：工作满意度在网络闲散行为与工作绩效之间起部分中介作用;组织公平感在网络闲散行为与工作满意度之间起调节作用。因此企业管理者应加强对员工网络闲散行为的重视,通过提高员工的组织公平感和工作满意度,降低网络闲散行为带来的消极影响,进而提高工作绩效。     

基于残差NLSTM网络和注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

针对长短期记忆（LSTM）网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题,在其改进模型嵌套式长短期记忆（NLSTM）网络的基础上,提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络,保留捷径连接中的卷积神经网络结构,既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递,并融入注意力机制构建多层残差网络,注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息,有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析,结果表明：所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系,剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%,比未融入注意力机制方法平均降低18.9%,有效提高了预测精度。     

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。