向心涡轮跨声速导向叶片叶型设计及验证

以某先进辅助动力装置用膨胀比5.0级向心涡轮跨声速导叶为研究对象,从消除几何喉部前局部超声区及削弱尾缘激波强度两方面着手,对导向叶片进行了优化改进及叶栅试验验证,结果表明：采用大正攻角、小安装角的设计思路,减小喉部前吸力面叶型曲率,降低进口段的通道面积,提高了叶型前段负荷,消除了喉部前的过膨胀区,喉部前气流加速更为均匀;在吸力面喉部后构建局部内凹结构,可将原方案中吸力面尾缘处一道较强的激波变为两道较弱的激波,峰值马赫数降低,尾缘逆压梯度减小,尾缘激波强度得以削弱。试验结果显示：在出口马赫数0.9～1.1范围内,优化后叶型能量损失系数均有所降低,在出口马赫数为1.1时,能量损失系数可降低近20%。     

神经网络模型在压气机通流特性分析中的应用

为了解决通流特性分析程序中原始模型对压气机性能预测精度不足的问题,提高压气机通流特性分析过程的可靠性,基于对大量多圆弧叶栅的数值模拟结果建立了压气机叶栅性能数据库,并以该数据库为依托,采用神经网络建模方法建立了压气机叶栅基准损失系数和基准落后角模型。结果显示:两模型对叶栅基准损失系数和基准落后角的预测精度均满足工程应用要求,其精度分别为±0.002和±1°。在对采用神经网络模型的通流特性分析程序校验过程中发现,其无论对压气机整机性能还是对流动细节的预测精度上都获得了显著提高,尤其是在主流区。此外从压气机整体特性上看,基准损失系数和基准落后角精度的提高对非设计工况损失系数和落后角的预测精度影响是积极的。      

涡轮动叶表面换热特性的试验研究

航空发动机性能的提高对涡轮叶片耐热极限提出了更高的要求,为了更准确地分析涡轮叶片的传热特性,选取某型气冷涡轮动叶10%、50%和90%叶高的特征型面通过低导热光敏树脂材料经过3D打印而成,通过叶片表面粘贴厚度为0.02mm康铜加热膜接通恒定电流加热,使用红外热像系统精确测量叶片壁面温度,在平面叶栅中研究了吹风比(M)和雷诺数(Re)对气膜绝热冷却效率和努塞尔数(Nu)的影响(试验中基于弦长的进口雷诺数Re为8.0×10⁴-16.7×10⁴,吹风比M为1-3)。试验结果表明：M=1时气膜能够较好附着在叶片表面,叶片表面得到较好冷却;随着主流雷诺数的增加,绝热壁面温度逐渐升高,绝热效率逐渐降低;吹风比对涡轮叶片的传热特性的影响与气膜孔出流角度有关,随着吹风比的增大,压力面绝热冷却效率逐渐增大,由于吸力面的气膜孔出流角较大,吹风比增大使得吸力面的绝热冷却效率逐渐减小;随着吹风比的增加,对流换热系数增大。     

基于RBF神经网络的空间飞网机器人控制策略设计与改进

针对空间飞网机器人清理空间碎片的任务,利用RBF神经网络和滑模控制理论研究了输入受限情况下的稳定控制问题。首先基于图论和质量集中法建立了空间飞网机器人系统的动力学模型,并进行了动特性分析。接着考虑机动单元质量和干扰上界未知的情况,基于RBF神经网络方法设计了直接滑模控制器,可保证输入不受限下空间飞网机器人系统快速稳定。然后考虑执行机构物理约束,引入辅助系统,改进了基于RBF神经网络的直接滑模控制方法,证明了输入受限时系统的稳定性。最后通过数值仿真验证了所设计控制策略的有效性。     

应用人工神经网络技术对波音747—200型飞机发动机故障诊断研究

用人工神经网络技术,对波音７４７－２００型飞机的ＪＴ９Ｄ发动机的故障诊断进行了研究,并构成了诊断装置。该研究使用北京飞机维修工程有限公司提供的发动机性能监控数据央脱机后根据性能排队情况艇经验推定法,对发动机的一些常见故障和突发性故障进行了诊断。在诊断过程中,首先搜集发动机的故障状态数据,并对这些数据进行归纳选择,制成了诊断用的教师信号“故障模型”,通过神经网络系统对教师信号的学习,在一定范围内,对     

基于神经网络的机械加工信息融合

概述了基于神经网络的信息融合技术在机械加工中的刀具状态监控、加工精度预测、误差补偿等方面的应用,并展望了该技术的应用前景。     

涡轮叶栅端壁区流动的实验研究

本文在大尺寸低速开式叶栅传热风洞中对一种高压涡轮导向叶栅中的流场进行了实验研究。采用五孔针对5个雷诺数下的叶栅端壁区三维流场进行了测量,并用线簇和小球浮动法对5个工况的流动进行了流场显示。实验结果表明:马蹄涡压力面分支在向吸力面运动的过程中,破坏了来流附面层的结构,在马蹄涡压力面分支之后,叶栅通道中产生了一个新的从压力面到吸力面的新附面层,新附面层的厚度小于来流附面层厚度;三维流动区约占叶栅通道的40%;雷诺数的增大将增强端壁区的三维流动。从流场显示图片可以观测叶片吸力面靠近端壁的角涡形成与发展,以及吸力面上的三角形区域;流场显示的通道涡大小与流场测量结果吻合。本文的实验结果有助于分析端壁表面和叶片表面换热特性的形成机理。      

静止叶栅三维粘性数值模拟

应用Ｎ－ Ｓ方程压力修正算法和ｋ－ ε两方程湍流模型,对端弯叶片和基准（无端弯）叶片的平面叶栅进行了三维粘性数值模拟。在采用简单交错网格的情况下,通过对计算控制体通量的速度进行修正的方法解决了Ｎ－ Ｓ方程压力修法算中遇到的压力场和速度场呈锯齿状分布的问题。用实验测量值对本数值模拟方法的精度和可靠性进行了检验     

基于自联想网络的发动机传感器解析余度技术

本文提出了一种基于自联想神经网络的传感器解析余度技术。在这种网络中,冗余传感器的信息被压缩、重组进入网络的第一部分,网络的第二部分将压缩信息恢复出来。基于数据融合原理,若一个传感器发生故障,其它传感器仍可提供足够的信息代替发生故障的传感器。理论分析和用于涡轴发动机的仿真结果表明,这种特殊结构的自联想网络具有良好的过滤噪声和故障信号的作用,特别适合于用作不易建模的复杂对象的传感器信号重构     

基于故障树和神经网络模型的航天器智能诊断研究

提出基于故障树和神经网络模型的诊断方法,提出面向故障树的基于框架和广义规则的知识表示方法及相应的确定性和可能性推理策略,对于可能性推理的结果,通过基于神经网络模型的学习诊断来进一步确定其状态。在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下,用Ｂｏｒｌａｎｄ Ｃ＋＋实现了一个原型系统。通过对“实践４号”卫星能源系统故障模拟实验台的诊断验证了系统的有效性。