飞机设计过程中的知识辅助技术研究

根据我国飞机行业对知识工程的需求及知识应用现状,提出了一种简单有效的知识表达、关联和服务的工程应用模式,并开发了基于知识的飞机设计引导系统,一定程度上解决了飞机设计过程中的经验知识传承、设计知识推送、知识的动态关联和组织等问题。     

低压环境下过热流体喷雾特性实验

为了研究低压环境下燃料的过热度、喷射压力和喷嘴几何结构对喷雾形状和液滴索特尔平均直径等喷雾特性的影响,测量了不同环境压力下的煤油泡点温度,并给出了环境压力和泡点温度的经验关系式。将过热的航空煤油通过直射式喷嘴喷入低压容器中,进行了不同喷射条件下的喷雾实验。使用高速摄影仪和激光粒度仪进行拍摄和测量,得到了一系列的粒子索特尔平均直径数据和喷雾图片。结果表明,过热度的增加、喷射压力的增加和喷嘴长径比的减小都能够改善煤油的喷射雾化效果。     

局部特征尺度分解改进算法

针对局部特征尺度分解估计包络曲线时未考虑其凹凸性的问题,提出了一种改进的算法。首先,利用3次样条插值方法进行均值点估计,结合前向以及后向插值2种方法,给出了双向形式;其次,参照标准算法,给出了具体的改进算法实现步骤;最后,通过仿真实例验证了有效性。     

基于EMD样本熵-LLTSA的故障特征提取方法

针对振动信号的非线性、非平稳性以及微弱故障特征难以提取的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)、样本熵和流形学习的故障特征提取方法.该方法将EMD、样本熵和流形学习相结合.首先,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算分解得到的IMF(固有模态函数)信号的样本熵,初步提取滚动轴承状态特征值;然后利用流形学习方法对初步的提取的滚动轴承状态特征进行进一步的提取;最后利用支持向量机(SVM)对该特征提取方法进行分类评估,并将该方法运用在滚动轴承故障诊断实验中,实验证明该特征提取方法与基于小波包样本熵的故障诊断方法相比具有很好的聚类性能,且对于SVM的分类结果可达100%,在降低了特征数据的复杂度的同时,增强了故障模式识别的分类性能,具有一定的优越性.     

改进的多级涡轮噪声经验预测模型

基于早期的涡轮噪声经验预测模型和涡轮噪声试验数据,对影响涡轮噪声的关键涡轮参数进行了分析,发展了改进的多级涡轮噪声经验预测模型.该模型由单级涡轮噪声计算、涡轮噪声在下游涡轮级中传播的衰减量计算和各级涡轮噪声叠加3个部分组成.采用涡轮噪声试验数据对单级涡轮噪声计算方法进行了验证.结果表明:该单级涡轮噪声计算方法的计算结果误差小于1.5dB.由试验数据拟合得到的涡轮噪声叶片排衰减经验预测模型也被应用于该改进的多级涡轮噪声经验预测模型中.与早期经验预测模型相比,改进模型的计算方法更合理,噪声预测结果更可靠.      

轴流压气机通流计算中代理模型的应用（两机专刊）

在轴流压气机初始设计阶段,二维通流计算方法可以快速评估压气机的性能,其准确性高度依赖于经验模型的预测精度。当压气机超出经验模型适用范围时会增大模型的预测误差。为提高预测精度,研究了在通流计算中采用代理模型取代传统经验模型的可行性。以双级跨声轴流速压气机的几何参数和气动实验数据作为代理模型的训练样本库,采用敏感性分析方法确定最重要的特征参数作为输入。分别基于支持向量机回归（SVR）和高斯过程回归（GPR）两种监督学习方法构建代理模型,并在模型训练中通过贝叶斯优化算法寻找模型最佳超参组合。将代理模型集成到基于流线曲率法（SLC）的通流程序中,对该压气机特性进行评估,并与传统经验模型计算结果相对比。对比显示,相较于传统经验模型,SVR和GPR两种代理模型分别降低了62.2%与55.2%的总压特性平均预测误差以及48.4%与50.1%的绝热效率特性平均预测误差。对比结果表明,当超出传统经验模型适用范围时,代理模型不失为一种可靠的替代方案。     

折叠舵外翼气动特性研究

采用风洞试验和CFD相结合的方法对机载导弹折叠舵外翼气动特性进行了研究,研究内容包括外翼折叠角、迎角、来流Ma数、气动滚转角等,通过研究推导建立了外翼气动载荷的经验计算公式.研究结果表明,"×"型状态下外翼载荷随外翼展开而变大,在折叠角约30°附近载荷最大.CFD计算与试验数据吻合良好,不同Ma数下气动系数差别较小,M...     

基于经验模态分解剩余信号能量特征的滚动轴承故障模式智能识别

针对滚动轴承故障模式识别问题,分析了振动信号的时域特征与经验模态分解剩余信号的能量特征,并将采集的特征一起构成了多域多类别的原始故障特征向量集,同时采用遗传算法对支持向量机径向基核函数参数和惩罚参数进行了寻优,提出了结合经验模态分解剩余信号能量特征的遗传算法优化支持向量机参数的滚动轴承故障模式识别方法。实验表明,给出的故障模式识别方法,对滚动轴承的外圈故障、内圈故障、滚动体故障及正常状态有很好的识别效果,具有较强的实用性,能够为滚动轴承故障的模式识别和智能诊断提供帮助。     

基于EMD-SVR的光纤陀螺随机误差预测

为了提升光纤陀螺随机误差建模的准确性及补偿结果,提出了一种基于经验模态分解与支持向量机结合的随机误差预测方法。鉴于随机误差的非线性及不稳定性,直接进行预测时精度不高,采用经验模态分解对原始数据进行分解以降低时间序列的复杂程度;然后根据经验模态分解得到的各本征模态函数及趋势序列,构建基于支持向量机的预测模型;再将所得的各分量的预测结果综合以得到光纤陀螺随机误差的预测结果。以光纤陀螺随机误差数据作为验证,结果表明,相较于传统的预测方法,均方根误差与平均绝对误差分别降低了78.4%和75.5%,有效提高了回归精度。     

TIMED卫星探测的全球大气温度分布及其与经验模式的比较

利用TIMED卫星遥感探测的全球温度分布与NRLMSISE-00大气经验模式进行了对比研究.研究表明,在中间层下部以下的高度范围内,经验模式与卫星探测的大气温度分布有很好的一致性.但是比较发现,在中层顶区域,经验模式的计算结果与实测结果有较大的差异.卫星探测表明,在春分季节的低纬地区中层顶区存在稳定的逆温层,但是经验模式不能给出低纬地区春分季节中间层逆温层的分布特征.卫星观测表明在全球范围内中层顶有两个非常不同的高度,一个处于100km附近,另一个处于85km附近,但是经验模式不能给出这一中层顶高度的分布特征.同时在低热层,经验模式计算的温度分布与卫星遥感的探测结果有很大的差异.