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PEEK在无油十字滑块压缩机中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
林强 《南京航空航天大学学报》2003,35(1):30-33
为了解决无油十字滑块压缩机滑道-滑块副中存在的问题,提出采用聚醚醚酮(PEEK)材料的直线滑动轴承代替直线滚动轴承。针对影响PEEK摩擦副寿命的两个主要因素:摩擦副表面温度、工作载荷,建立了滑道0滑块副表面温度计算模型,给出了工作载荷的计算式,并进行了不同转速、工作压力下的PEEK摩擦副性能试验。通过理论和实验研究表明,上述设想是可行的。最后,本文根据计算结果及实验结果的分析对比,提出了一些改进措施。 相似文献
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简要论述了该石油测井车电缆滚筒传动系统的设计要点。测井车的研制成功,满足了先进测井技术的要求,成为各油田替代进口的产品。 相似文献
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为了考察煤液化油在航空发动机上的雾化特性,利用离心式喷嘴测量了不同燃油压差下煤液化油的质量流量、雾化角和径向流量分布并与RP-3喷气燃料进行了对比。实验结果表明:在燃油压差低于1.8MPa时,煤液化油的质量流量比RP-3喷气燃料平均高出4.24%,继续增大燃油压差,两种燃料的质量流量不断接近。煤液化油的雾化角随着燃油压差的增大有小幅增加,当压差超过0.8MPa后雾化角基本保持在99°左右。在相同的燃油压差下,煤液化油的雾化角比RP-3喷气燃料小4°左右。煤液化油和RP-3喷气燃料的径向流量分布特征基本相同,分布不均度都小于10%。 相似文献
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针对传统的数据特征提取方法难以提取航空发动机滑油监测数据有效特征的缺陷,提出了一种基于多尺度卷积神经网络(Multi-scales convolutional neural network,MSCNN)、长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)神经网络和BP网络的单通道网络模型MSCNN-LSTM-BP。将多尺度学习融入CNN,MSCNN和LSTM以串行方式提取数据在空间维度和时间维度的二维特征。实验结果表明:3尺度的MSCNN-LSTM-BP对数据样本的分类准确率达到98.2%,单组电容数据采集测试时间仅为2.1986ms,综合分类率F1达到98.57%,总体性能优于CNN,LSTM和传统的多尺度特征提取方法。MSCNN-LSTM-BP满足航空发动机滑油监测对于实时性和准确性的要求,具有良好的适用性。 相似文献
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针对航空滑油检测过程中电容层析成像(Electrical Capacitance Tomography,ECT)存在的病态性和欠定性问题,将稀疏正则化中基于L1/2正则化的半阈值迭代算法应用到ECT图像重建,加入L2范数的惩罚项,构造新的泛函模型,并在迭代过程中设计一种新的约束项以优化解向量。仿真实验采用Comsol5.3搭建系统模型,Matlab2014a处理采集数据。实验结果表明,与Landweber迭代算法相比,改进算法成像误差降低37.33%,相关系数提升33.67%;与半阈值迭代算法相比,改进算法成像误差和相关系数分别降低12.31%和提升11.86%,图像误差降低至0.24、相关系数提升至0.92,且成像时间依然保持在0.06s。实际滑油监测的实验系统采用现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)直接数字频率生成模块生成数字量的正弦激励信号,通过D/A转化为正负交流信号对测量电极进行激励。实验结果表明,基于ECT系统的改进半阈值迭代算法可以满足航空发动机滑油监测的实时性和准确性的要求。 相似文献