基于半经验模型的霍尔推力器壁面腐蚀形貌预测方法研究

为了研究霍尔推力器通道壁面溅射腐蚀对于推力器寿命的影响,针对霍尔推力器通道壁面溅射腐蚀演化过程,建立了预测推力器腐蚀形貌的半经验模型。该模型根据试验测量形貌数据,反推离子源模型,结合腐蚀速率公式,对霍尔推力器的壁面形貌进行演化预测。分别以SPT-100,T-220及KM-45短时间的壁面形貌作为输入条件,对不同功率量级推力器的壁面腐蚀过程、预测误差和腐蚀速率进行了研究。数值模拟结果表明,对于10kW级T-220,1kW级SPT-100以及百瓦级KM-45推力器,壁面形貌的平均误差分别为2.65%,2.88%和3.64%。推力器壁面形貌的预测结果与实际测量值基本一致,该模型可用于霍尔推力器壁面形貌预测以及寿命预估。     

旋流杯近场液雾SMD的空间分布模型

旋流杯液雾的空间分布特性对航空发动机燃烧室燃烧性能至关重要。基于旋流杯燃油雾化的物理过程及其近场液雾索太尔平均直径(SMD)空间分布呈“双峰”或“三峰”分布的基本特点,建立了旋流杯近场液雾SMD空间分布的半经验模型。该模型将旋流杯近场液雾分为中心区和边界区,其中中心区液雾采用离心喷嘴与内旋流的混合型雾化模型,边界区液雾采用文氏管液膜的气动雾化模型,同时将液雾SMD及SMD空间分布与正态分布函数相结合。根据空气压降不同,分别对压力雾化主导及气动雾化主导两种形式的旋流杯液雾SMD空间分布模型进行了验证,并对供液压力及空气压降的影响规律进行了预测分析,预测结果表明:随着供液压力和空气压降的增大,旋流杯液雾SMD呈现整体降低的趋势。     

“昆仑”发动机设计研制的基本经验

介绍了我国首次按GJB241-87"航空涡轮喷气和涡轮风扇发动机通用规范"的要求,自行设计研制成功的"昆仑"加力式双转子涡轮喷气发动机的设计研制基本经验:认真贯彻"航空涡轮喷气和涡轮风扇发动机通用规范",严格按规范的要求进行设计和试验;合理控制创新与继承的比例,既要保持先进性,又要降低风险性;把作战适用性、可靠性、耐久性、维修性与性能并重;设计中留有较大的温度裕度和喘振裕度;进行苛刻的、充分的试验是发动机可靠性的基础。      

基于Wigner分布和经验模态分解的减速器故障诊断

为了降低全寿命费用和增强飞行安全性,对减速器故障进行检测和故障诊断是非常必要的。减速器振动信号的冲击性振动信号往往可以与故障引起的冲击联系在一起,因此冲击性信号可以作为一个故障的表征形式。为了刻画故障信号,许多研究探索在时频域内寻找微弱的故障特征信号。Wigner分布是最为常用的一种时频分布。然而,故障特征信号经常被其他部件的振动信号和Wigner分布双线性运算固有的交叉项所污染。为了减少这些干扰,本文将Wigner分布与经验模态分解结合起来。不同于传统的直接计算Wigner分布,将经验模态分解作为一个预处理环节。振动信号被分解为一系列固有模态函数。仅仅计算与啮合振动相关的固有模态函数的Wigner分布。这种方法应用于减速器试验台数据,结果表明诊断效果得到了明显提高。      

往复式汽油直喷发动机燃油喷雾特性研究

通过试验研究了高压燃油喷射系统和涡旋喷油器的喷雾特性,在不同喷射压力、背压压力和喷油持续期条件下,利用高速摄像机对喷入定体积容器的雾态燃油进行了喷雾贯穿距离、喷雾锥角、喷雾远端燃油发展速度和液滴特性等参数的测量.试验结果表明在低背压压力下,喷雾呈现出空锥、较大范围的分布形态,有利于实现燃油与空气的均质混合;然而在高背压条件下,喷雾呈现出紧凑密集的分布形态,有利于实现燃油与空气的分层混合.获得的贯穿距离经验公式与试验测量值在一定范围内是一致的.低背压条件下,涡旋形态出现在喷雾的远端,而在高背压条件下,涡旋形态出现在喷雾的中部.      

NS方程中耦合转捩判断的风力机翼型气动力数值模拟

在Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS)方程计算中耦合Michel经验判据和Chen-Thy-son转捩模型对风力机翼型S809进行计算。由RANS方程求得翼型表面压力分布作为层流边界层方程求解的输入参数,然后使用Michel经验判据分析判断层流边界层的解得到转捩点的位置,使用Chen-Thyson转捩模型得到从层流到湍流的转捩过渡区,这样随着流场的迭代求解,求解器自动更新判断出转捩点位置。对S809翼型进行全湍流和耦合转捩判断的RANS方程计算,可以看到考虑转捩判断后得到的升阻力系数与实验值吻合较好,验证了方法的可行性。     

舰载作战飞机发动机的发展

介绍了舰载作战飞机发动机的研制背景、技术要求、研制进展和应用潜力,总结了其在研制原则、研制思想、综合能力提高等方面的特点和经验。     

EMD-EKF方法研究

应用扩展卡尔曼滤波(EKF)时需要估计量测噪声的统计特性。文中针对观测噪声统计特性描述不准确导致的EKF性能下降的问题,利用经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)可以分离信号和噪声的特性,提出了一种在未知量测噪声条件下的EKF方法。该方法可以跟踪观测噪声的变化,即实现了对量测噪声的估计,从而解决了在未知量测噪声的情况下的EKF问题。仿真结果表明可运用于无源定位中。     

改进的EMD方法在车辆振动信号提取中的应用(英文)

为了能在强噪声背景下准确地进行振动信号的特征提取,对经验模式分解进行了研究和改进,并将其应用于车辆振动信号的特征提取中。首先对系统中各输入信号进行了多次自相关处理,有效地降低信号中的噪声。然后对处理的信号进行经验模式分解,得到了各固有模态函数分量。最后对感兴趣的固有模态函数分量进行希尔伯特变换和谱分析,从而得到信号的特征信息。仿真和试验分析说明了改进的经验模式分解方法的可行性,并且对同类工程问题具有一定的参考价值。     

基于EMD和SVM的滚动轴承故障诊断方法

将支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)、经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,简称EMD)方法和AR(Auto-Regressive,简称AR)模型相结合应用于滚动轴承故障诊断中。该方法首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,将其分解为多个内禀模态函数(IntrinsicModeFunction,简称IMF)之和,然后对每一个IMF分量建立AR模型,最后提取模型的自回归参数和残差的方差作为故障特征向量,并以此作为SVM分类器的输入参数来区分滚动轴承的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法在小样本情况下仍能准确、有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类,从而实现了滚动轴承故障诊断的自动化。