基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型

利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本，采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识，结果表明：这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。     

分区和有限容积法计算长尾喷管中的湍流流动

为了给长尾喷管热防护结构设计提供热边界条件，从轴对称二维雷诺平均N－S方程出发，采用分区算法和有限容积法计算了长尾喷管中的湍流流动，分析了流场的结构特性，提出了长尾喷管中燃气温度，压强和马赫数分布的某些规律以及燃气温度沿壁面的分布，计算和分析结果提出了长尾喷管热防护结构设计应注意的事项。     

固体粒子在压缩机叶栅内的部分沉积模型研究

针对轴流压缩机叶栅内固体微粒沉积的问题,发展了新的粒子沉积模型(部分沉积模型)。采用此模型和普遍采用的完全沉积模型进行了计算,计算结果表明两种模型对叶栅前缘处的粒子沉积影响明显。采用部分沉积模型时,叶片前缘处不会出现短时间内不合实际的大量沉积现象,而表现为一种比较均匀的粒子沉积。     

RTM专用双马来酰亚胺树脂的固化动力学模型研究

采用DSC方法研究RTM专用双马来酰亚胺树脂的固化动力学模型与固化动力学参数。用恒温和动态两种方法分析其固化反应；采用Melak方法和Kissinger方法进行数据处理。结果表明，RTM专用双马来酰亚胺树脂的固化动力学模型符合n级固化反应方程，用Melak计算方法建立的方程较好地描述了其固化过程，且与实验数据拟合结果较好。     

相关系数在参数识别中的应用

 研究“在线”信号相关系数的应用,首先应解决利用“在线”信号相关系数迅速、准确地识别出模态参数。利用“在线”信号应满足以下要求:（1）不使用激振信息;（2）利用的振动信号要尽量短;（3）计算方法简单,满足实时处理要求;（4）抗干扰能力强。根据以上要求,利用振动信号的相关系数是合适的。但是,用这样少的信息识别振动系统的模态参数,其精发不如频率响应函数法高,但对于判断振动系统有无异常变化,其精度是足够的。     

旋涡运动与湍流模型

本文力图将熟知的湍流大涡运动现象与湍流模型理论联系起来以减少模型理论中的经验关系。 在剪切流中以球的流体动力系数,分析确定了涡球的运动,并以此确定剪切流中的湍流剪应力。由此得到了一个二方程模型,方程中仅包含球的流体动力系数。 平板湍流边界层的实例计算表明,计算的速度剖面在整个边界层中都能很好地与实验符合。     

涡喷发动机加速控制系统数学模型及数字仿真

 本文介绍了航空涡轮喷气发动机加速控制系统数学模型建立、数字仿真方法。由于加速过程是一个大偏离动态过程,因而发动机与加速控制器模型均用非线性方程描述,对非线性方程组求解和系统迭代方法本文进行了讨论。算例中分析了在不同飞行条件下发动机的加速规律。     

孔边三维短裂纹扩展特性研究

 本文对孔边三维短裂纹扩展特性进行试验研究和理论分析。首先用复形法测出板中孔边三维短裂纹在等幅载荷和单峰超载时扩展规律,然后运用弹塑性断裂力学和裂纹闭合理论对短裂纹的扩展作定性分析,用闭合模型计算短裂纹扩展寿命。理论计算与实验结果较吻合。     

风对建筑绕流流动的数值方法

本文利用k-ε湍流模型及SIMPLE方法,在二维条件下,就风对建筑绕流流动进行了数值模拟,建筑及地面的边界条件采用以低Re数k-ε湍流模型中导出的壁函数处理近壁湍流。自由边界采用外推格式。对于计算域中的建筑物则利用控制粘性系数的方法处理。并对计算结果和风洞实验进行了比较。 为了研究建筑物之间的气流及压力分布,本文还对并列两栋建筑的不同情况进行了数值计算和分析。     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.