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991.
992.
介绍了DD3单晶高温合金宏观各向异性,弹粘塑性损伤本构模型的建立过程,推导了模型中的DD3单晶损伤演化方程;对模型的结构和特点作了简要分析。对模型材料常数的标定方法作了简单的讨论。利用DD3单昌材料的实验数据,对950℃下的模型材料常数进行了具体标定,给出了标定结果。给出了模型的预测结果和试验结果的对比曲线,从这些曲线可以看出,该模型能够比较准确地描述单晶的力学行为特点,可望用于单晶叶片的结构分析。 相似文献
993.
基于多项式平方和规划的航空发动机鲁棒LPV/PI控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航空发动机常规(proportion integration,PI)控制器设计过程中难以保证鲁棒性及参数适应性差等问题,提出了一种基于线性变参数(linear parameter varying,LPV)模型及多项式平方和(sum of squares,SOS)规划的控制器设计方法.结合传递函数模型下的鲁棒稳定条件及弱对偶定理给出了多项式描述的LPV模型鲁棒稳定条件,并转化为便于求解的SOS规划问题.根据发动机非线性模型获取不同转速下的传递函数模型,并利用多项式拟合的方法建立发动机LPV模型.根据所提出的定理构造出SOS规划问题,并求解得出LPV/PI控制器.最终以某型双轴涡扇发动机为被控对象,在包线内不同点进行了阶跃仿真,结果表明:高压转子转速控制系统的稳态误差为0,调节时间小于3s. 相似文献
994.
为了了解异步点火相位对二冲程航空活塞发动机燃用煤油时的爆震影响问题,使用Fire软件建立了发动机燃烧室的计算模型,并通过试验验证了该模型,研究了异步点火相位对发动机缸内燃烧以及火焰面密度分布、爆震强度的影响等.结果表明:在转速为5000r/min、全负荷工况、混合气当量比为11、点火能量为3564mJ条件下,当其中一个火花塞点火时刻固定在上止点前曲轴转角为29° ,另一个火花塞相对其分别提前曲轴转角为1°,3°,5°时点火,随着双火花塞异步点火相位差的增大,缸内平均压力、放热率及累积放热量均呈现减小的趋势,两个火花塞附近的湍动能增大,火焰传播速度加快,火焰发展期缩短,爆震强度表征物的浓度逐步减小,二冲程煤油发动机爆震发生的倾向减小. 相似文献
995.
针对资源勘探等高精度应用对航空重力仪测量精度和分辨率的更高要求,在前期研究基础之上,研发了新一代采用"捷联+平台"方案的新型航空重力仪。设计了采用石英挠性加速度计和光纤陀螺的捷联式重力仪,采用了新型温度控制方案,提高了重力仪的环境适应能力。设计了稳定平台,将捷联式重力仪保持在垂直方向,隔离载机的角运动干扰,减小了重力传感器的动态误差。飞行试验表明,该方案是有效的,将航空重力仪的精度和分辨率提升到优于1mGal/3km。 相似文献
996.
航空四站气体保障装备的可靠性在不断提高,而气体保障过程中的事故仍有发生,需要一种新的方法系统地去识别新的危险因素,从而提高系统的安全性。从控制的角度结合STAMP和STPA对航空四站气体保障过程进行安全性分析。首先,介绍STAMP/STPA的工作机理;然后,对航空四站气体保障过程构建STAMP模型,采用STPA安全分析方法对航空四站气体保障过程的安全性进行分析,识别不安全控制行为,对生成的不安全控制行为进行场景分析;最后,与事故树分析法(ATA)进行分析结果的比较,从而证实了该方法的优越性。结果表明:采用STAMP模型和STPA安全分析法可以更加全面地识别出不安全控制行为及其原因,更有利于保证航空四站气体保障过程的安全。 相似文献
997.
针对航空发动机的试验样本量和故障数据少,采用传统的数学平均值法对其平均故障间隔时间(MTBF)评估不能反映其真实可靠性水平的问题,基于Bayes理论,把历史试验数据视为先验信息,采用矩等效方法确定先验分布,然后通过Bayes理论综合现场试验数据,建立了一种基于Bayes理论的航空发动机MTBF评估方法。该方法可以扩大MTBF评估所需的信息量。采用所提出的Bayes方法对某航空发动机MTBF进行评估,得到其MTBF评估值为302.68h,比采用数学平均值法约提高了18.7%,评估结果更符合实际。表明该方法可应用于航空发动机MTBF的评估。 相似文献
998.
999.
1000.
为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP(back propagation)、Elman神经网络、GM(1,n)、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。 相似文献