基于支持向量机的航空发动机滑油监控分析

提出了一种基于支持向量机的航空发动机滑油金属含量预测方法。详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础,并给出了运用支持向量回归进行多步预测的一般公式,提出了用最终预报误差(FPE)准则优化选取嵌入维数。与传统的AR预测模型相比,支持向量机由于采用了新型的结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力。经过数值仿真得出自回归(AR)模型仅适合于短期预测;支持向量机预测推广能力强、具有较强的鲁棒性和容错性,对较长区间预测仍具有较好的效果。最后,将其应用于某型发动机滑油的铁金属含量预测,取得了较好的效果。      

浅析基于力学试验方法解决飞机燃油测控系统余油虚警问题

针对某型飞机爬升过程中因为力学环境变化产生的燃油测控系统余油虚警问题,从分析故障原因出发对引发燃油测控系统余油虚警的内外部因素进行分析和研究,并着重对由过载引发余油虚警的机理进行了深入研究,通过振动环境试验复现了余油虚警现象,最后提出了有效的改进措施,保障了该型飞机作训任务的顺利进行。     

中国主要机场2003年12月运量统计

机场旅客吞吐量(万人次)当月与上年年度累与上年完成相比同期相比货邮吞吐量(吨)计完成起降架次(次)当月与上年年度累与上年完成计完成当月与上年年度累与上年完成(%)(%)同期相比(%)同期相比(%)序号同月相比(%)同月相比(%)同月计完成北京首都248.4021.72199.06-12.86943523.6594321-3.42263913.2212362-4.6广州156.6019.11352.80-8.1421333.6407581-10.41358916.9126295-5.9上海浦东156.838.51342.3539.113170023.1121387889.21281715.912321730.9深圳110.0046.1975.1013.93457827.331431619.91051019.210746910.2上海虹桥109.5644.2867.39-…     

某型电调控制器滑油压力偏高故障研究

针对某型发动机电调控制器在模拟参数测试过程中出现滑油压力偏大的故障现象,阐述了电调控制器的功能及工作原理,并在故障定位后对故障现象、故障机理进行分析,以公式为基础进行了故障验证,为该产品同类故障的排除提供有效的解决方案。     

发动机用特种油滤网冲压过程质量控制

W型特种油滤网具有弹性好,抗冲击能力强等优点,在发动机管路系统广泛应用,然而,W型油滤网为薄壁、复杂横截面结构,冲压成形过程极易出现拉裂、起皱缺陷以及尺寸超差等问题,导致零件合格率低,批量报废。为解决W型油滤网冲压过程成形质量问题,基于ABAQUS有限元仿真平台,建立了W型油滤网冲压过程三维有限元模型,获得了优化工艺参数和模具结构尺寸。针对试验和试生产出现的质量问题,开展质量问题统计,获得质量控制措施,试验结果表明,采取的质量控制措施有效解决了油滤网冲压过程的缺陷问题,产品合格率提升至99%以上。优化后的加工工艺稳定,满足批量生产交付要求,说明采取的质量控制措施是合理的。该研究方法应用于"C型"特种油滤网生产,产品合格率达99%以上,研究方法具有普适性。     

回转体头部空化噪声特性的实验研究

为了分析回转体头部空化噪声特性,利用高速水洞实验室对实验测得的回转体圆头头体、平头头体模型空化噪声的谱特性进行了测量。测量结果表明:在空化形态不变的条件下,空化噪声宽带谱级将随空泡数的减小而单调增加;随着空化的发展,其空化噪声谱的低频段升高,而高频段的噪声则相对下降;在空泡数基本相同的条件下,模型空化噪声的宽带谱级和谱形基本相同。     

基于开路电压法的电池荷电状态估计误差校正

本文提出分别研究电池开路电压在充电结束后停置过程和放电结束后停置过程的不同变化规律,并考虑了不同停置时间在两个过程中的作用和影响,从而达到提高开路电压法估算荷电状态精度的效果。实验验证表明,此方法的精度比传统开路电压法更加准确。     

磁电机常见故障分析及维护

本主要以D6LN—3200磁电机为例，结合在磁电机维修中的一些经验，对磁电机的一些常见故障进行了初步分析。     

模型燃烧室油雾特性试验

利用粒子图像测速仪(Particle imaging velocimetry,PIV)测量斜切径向旋流器模型燃烧室内油雾特性,试验研究不同进气温度、流量和油气比对燃烧室内油珠颗粒大小及其分布的影响.试验结果表明:模型燃烧室内不同区域的油珠数密度明显不同,但油珠粒径分布基本相同;进气温度升高和油气比增大,使得燃烧室中油雾的索太尔平均直径(Sauter mean diameter,SMD)减小,燃油雾化得到改善;而进气流量的变化对燃烧室中油雾的SMD影响不大.     

基于HOG和SVM算法的磨粒图像在线监测技术

为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图（Histogram of oriented gradients,HOG）进行特征提取和支持向量机（Support vector machine,SVM）分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻（K-nearest neighbor,KNN）等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83 8%。