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71.
为了准确设计高压涡轮盘和叶尖间隙,从概率的角度进行了涡轮盘径向变形的分析。介绍了高精度高效率的非线性动态概率分析的极值响应面方法 (Extremum Response Surface Method,ERSM),并建立了其数学模型。考虑材料属性和边界条件的非线性,以及热载荷和离心载荷的动态性,基于ERSM对涡轮盘径向变形进行了非线性动态概率分析,得到了输入输出参数的分布特征和影响涡轮盘径向动态变形的主要因素。最后,通过方法比较,验证了ERSM在保证计算精度的前提下能大大提高计算速度,节约计算时间,改善计算效率。为进行更有效的涡轮盘设计和优化,改善叶尖间隙设计和控制的合理性提供了有效依据。 相似文献
72.
采用机载可测量的高压转子物理转速、低压转子物理转速和发动机进口总压等参数,建立了基于换算加速率的熄火故障在线检测方法。经全包线发动机工况计算仿真和试验验证,熄火过程的高低压转速加速率幅值为减速和喘振过程的1.5~5.0倍,高压轴断裂过程的高压转子加速率幅值是熄火过程的6.0~10.0倍,低压轴断裂过程的低压转速加速率幅值是熄火过程的2.0~3.5倍。这些特征能够将熄火与减速、喘振和断轴等瞬态过程明确区分。经发动机试车验证,该方法检测时间为0~0.3s,检测率100%,未发现误检和漏检。 相似文献
73.
74.
为满足某涡轴发动机平原、高原、高寒以及海洋环境下的全疆域设计需求,综合采用尺寸优化和拓扑优化对核心机转子盘体形状进行了减重优化。首先提出了一种基于本征正交分解的径向基神经网络代理模型构造方法,通过在关键区域补充采样,在样本总数相当的前提下,提高了寻优效率,缩短了优化所需的时间。利用该方法对核心机转子盘体尺寸进行优化,优化后结构重量减轻,应力分布和强度储备更趋合理。然后采用变密度法对涡轮盘螺栓孔附近区域进行拓扑优化,得到一种带凸耳形状的螺栓孔创新构型,解决了由于优化后盘体减薄而导致的螺栓孔应力上升过多的问题。结果表明:在转子强度、寿命满足规范要求的前提下,优化后的核心机转子减重15%,满足了全疆域设计需求对转子重量的要求。 相似文献
75.
为减少径向预旋系统的流动损失,运用数值模拟方法对不同盘腔进气位置的径向预旋系统进行分析,结果表明:随着盘腔进气径向位置的增加,预旋喷嘴出口气流旋流比随之逐渐减小,径向预旋系统的温降系数及总压损失系数均随之逐渐增大。当旋转雷诺数等于7.9×106,盘腔进气位置由低位向高位变化时温降系数最大可增加525%,同时总压损失系数增加3.93%。径向预旋系统内比熵增主要发生在预旋喷嘴和共转腔,约占系统总体比熵增的80%。随着盘腔进气径向位置的增加,径向预旋系统总体比熵增降低,预旋喷嘴比熵增占比逐渐增大,共转腔比熵增占比逐渐减小。 相似文献
76.
电铸成型是采用离子沉积的方法制造复制件,具有很好的复制精度,因此电铸技术得到了广泛的应用。但由于受极限电流密度等多方面因素的影响,电铸速率一直是制约电铸技术发展的一个瓶颈,许多学者为此做了大量的理论和试验研究,但对如何提高极限电流密度还没有提供一个比较满意的答案,为提高电铸局部电沉积速率,本文在前人工作的基础上,讨论了影响电铸速率的因素,提出了一种新型的电铸方法-喷射式电铸,并通过两组试验分析了局部电沉积速率怀电铸液流量的关系以及局部铸速率与喷嘴口径的关系,试验结果表明,采用喷射式电铸可以大大提高局部极限电流密度,从而使电铸局部电沉积速率有一个较大范围的提高,为将电铸与快速成型结合奠定了试验基础。 相似文献
77.
基于径向基函数神经网络的自由曲面重构 总被引:5,自引:0,他引:5
根据径向基函数神经网络(RBFNN)具有很强的非线性逼近能力的优点,本文采用RBF网络模型进行自由曲面重构,建立了适应于曲面重构的径向基函数网络模型,讨论了基函数对重构曲面连续性的影响,并与多自由曲面重构,建立了适应于曲面重构的径向基函数风络模型,讨论了基函数对重构曲面连续性的影响,并与多层感知器神经网络的性能进行对比。理论分析和仿真实验结果表明:常用的几种径向基函数重构的曲面都具有很好的连续性,径向基函数网络用于曲面重构,不论是在拟合精度,还是网络的训练速度都明显优于多层感知器网络,具有一定的实用价值。 相似文献
78.
使用激光相位多普勒粒子测速系统对激波抛撒水膜形成的云团进行了观测,得到激波抛撒水膜形成的云雾中液滴速率和尺寸参数.结果表明:不同厚度水膜在同等强度激波的作用下抛撒,破碎产生的液滴轴向速率和尺寸以及形成云团的高度都随水膜厚度的增加呈“W”形变化.不同厚度水膜其破碎液滴轴向运动速率存在显著差异,而径向运动速率差距不大.结果说明,在激波作用初期,激波驱动力起着关键作用,随着抛撒距离的增加,液滴的重力及在气流中所受摩擦阻力的影响越大.液膜厚度越小,透射激波越强,液膜被抛撒的范围越大.形成云团的直径随着液滴的径向速率增加而变大. 相似文献
79.
一种非线性系统集员辨识算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对带有未知有界噪声的非线性动态系统的鲁棒辨识问题,提出了一种新的非线性动态系统的集员辨识算法.利用径向基函数神经网络的逼近能力,根据系统的输入输出数据,选用径向基函数神经网络对未知非线性系统建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差与系统噪声有界,利用径向基函数神经网络为参数线性模型的特点,使用参数线性集员辨识算法辨识径向基函数神经网络的输出权值.由于集员辨识算法所得到的是网络输出权值的集合估计,在系统运行过程中,可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围.仿真表明,集员辨识算法辨识网络的输出权值比最小二乘法较少的受未知动态系统噪声分布的影响. 相似文献
80.
单一基准径向圆跳动误差的新测量法 总被引:3,自引:0,他引:3
用传统的测量方法不能得到单一基准径向圆跳动误差的准确值。根据单一基准径向圆跳动误差的定义建立了该项误差的正交最小二乘评定数学模型。在万能工具显微镜上得到了采样数据并给出了微机数据处理结果。 相似文献