基于奇异值趋势分解和LS-SVR的航空发动机性能指数组合预测

发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。      

转子非包容失效安全性的计算机辅助分析方法

 转子非包容失效是威胁飞机飞行安全的典型特殊风险之一,为了分析其对飞机安全性的影响,开发了转子非包容失效安全性分析系统(URFSAS)。将飞机功能危险分析(FHA)中的灾难性功能危险与故障树分析(FTA)中的底事件及飞机数字样机中的设备模型形成映射关系,建立了需求信息关系模型。在CATIA环境下基于Monte Carlo法以随机飞散角和平动角对转子碎片及其扫掠路径作空间几何变换,基于区域划分和层次包围盒法检测失效的飞机设备,通过故障树最小割集与仿真结果数据的对比分析,实现了对转子非包容失效所触发最小割集的识别和安全性的定量分析。最后,以某型飞机的应用实例分析,表明了该系统的有效性和实用性。     

基于加速退化试验和粒子滤波的电子设备故障预测方法

针对导弹电子设备故障预测问题,提出了一种基于综合环境加速退化试验(ADT)和粒子滤波的故障预测新方法。首先,不同于传统的ADT方案,仅以单个样本为试验对象,采用步进加速的思想,将性能退化理论拓展为加速性能退化理论(APDT),建立基于电子设备寿命退化速度的加速寿命退化模型。其次,为克服环境应力等测试不确定性因素对预测精度的影响,定义了电子设备退化度的概念,将寿命预测的不确定性问题转化为设备退化度最优估计问题,利用改进粒子滤波算法求解出电子产品动态退化的最优估计值,进而实现设备的全寿命评估。最后,实例说明该方法可行、有效,并大大提高了试验的效费比。     

基于TARAM的民用飞机结构类事件的持续运营安全评估

在民用飞机持续适航阶段,需要开展风险评估工作,以保证运营安全水平能够维持在可接受的范围之内。基于运输类飞机风险评估方法（TARAM）及风险准则,考虑不同的结构裂纹尺寸,给出基于机队故障数、临界裂纹、特征寿命的机队风险值计算方法;以机身增压边界结构受到循环增压载荷的疲劳裂纹为例,进行持续安全风险评估,计算该事件的风险水平,以及纠正措施实施时限;并通过使用纠正措施实施时限内个人风险进行验证。结果表明：个人风险低于风险阈值,本文制定的纠正措施及实施时限满足机队持续安全要求,可保证该机队的运行安全。     

基于Hankel阵的荧光油膜灰度与厚度预测模型改进

针对荧光油膜灰度与厚度关系数据采集方法较为繁琐、耗时耗力这一问题,研究了基于Hankel阵的系统辨识算法,并在此基础提出了Hankel阵误差修正模型和Hankel阵高阶迭代误差修正模型等两种改进方法,利用了极少数据量建立模型,实现了对其余未知荧光油膜厚度值的预测,且保持了较高的精度。试验结果表明:基于极少数据量建模以预测该数据量外的数据点这一特殊背景下,插值法的外插能力显得并不适用。而传统Hankel阵预测模型的预测精度为76.69%,Hankel阵误差修正模型和Hankel阵高阶迭代误差修正模型的预测精度分别为85.69%和89.25%,较之传统方法预测精度分别提高了9%和12.56%,为荧光油流技术领域针对荧光油膜灰度与厚度建模问题提供了一种可行技术路线,具有一定的实际工程应用意义。      

同轴离心式喷嘴噪声引发燃烧不稳定分析和预测

以氧化剂和燃料的混合比作为系统控制参数,研究同轴离心式喷嘴燃烧动力学过程。混合比增加和减少过程中,燃烧噪声和振荡燃烧状态间转变的混合比不同,说明系统出现了亚临界Hopf分叉现象,且在双稳定区内出现了燃烧噪声引发的振荡燃烧。利用临界慢化理论,分析3种表征参数:延迟为1自相关系数、方差和条件异方差（CH）对噪声引发不稳定的预警效果。结果表明:延迟为1自相关系数在噪声引发不稳定前出现明显的上升趋势且非随机现象,具有较可靠的指示作用。方差对噪声引发不稳定性的预示性较差。条件异方差在不稳定发生前振荡上升,可以作为辅助判断条件。基于Kendall秩相关系数趋势评估方法,提出一种在线预测噪声引发不稳定的判断准则,具有较好的适应性和可靠性。      

某涡轴发动机涡轮叶片尾缘孔的蠕变-疲劳寿命预测方法

针对某涡轴发动机的涡轮叶片,建立了考虑应力松弛的蠕变-疲劳寿命分析方法。通过在黏塑性理论框架内耦合蠕变损伤,对某高温合金的非线性蠕变变形进行了数值模拟。结果表明:基于对某涡轮叶片的弹塑性-蠕变分析研究,明确了叶片上前缘和尾缘等关键部位的蠕变损伤及其演化规律,也为确定叶片上的局部危险点提供了一种方法。该模型针对弹塑性应力应变曲线计算误差小于5%,而针对蠕变曲线的模拟精度则处于材料蠕变变形固有属性分散范围内。借助于线性损伤累积寿命理论,分析得到了某涡轮叶片尾缘孔局部考虑了应力松弛的蠕变-疲劳寿命,从而为叶片寿命评价提供了更为合理、工程化应用更好的方法。      

基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测

针对单参数驱动的涡扇发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测的方法。通过监测发动机性能退化过程中多源参数,采用专家经验和核主成分分析相结合的方法,进行发动机性能参数的选择和融合,从而构建健康参数。基于非线性Wiener过程构建涡扇发动机退化模型,采用极大似然方法求得发动机退化模型的离线参数估计值;由于不同发动机性能退化的差异性,基于贝叶斯更新理念对随机参数进行实时更新,可以实现对单台发动机的性能退化实时预测。通过实例验证,采用此方法在预测末端方均根误差为0.028 3,整体预测精度提升了54.5%,可以辅助指导维修决策。      

基于机器学习的单孔绝热气膜冷却效率分布预测研究

为了研究利用机器学习技术对绝热冷却效率进行直接预测的方法及特点,搭建了基于上采样卷积神经网络的机器学习模型,生成了用于训练以及验证的数值模拟数据集,使用了监督式学习的方法对模型进行了训练.训练使用反向传播算法和基于随机梯度下降的Adam优化算法,输入模型的参数包括吹风比、主流湍流强度、喷射角、孔形状、孔尺寸,模型输出为...     

基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测

针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM (GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步～10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。