航空发动机电液伺服系统机载模型监控设计

为了监控航空发动机电液伺服系统中不易通过机内测试电路诊断的异常或故障,提出一种机载模型监控方法,采用AMESim工具进行系统的建模,之后对模型进行校准、实时化和线性化处理。在对监控算法进行了设计与仿真之后,用C代码编程实现了模型监控算法,并运行于发动机电子控制器中。对某发动机燃油计量装置的试验表明:机载模型监控可以有效监测系统中因元部件性能衰减、卡滞、零偏漂移等引起的异常或故障,并能补偿电液伺服阀的零偏漂移和容错运行,避免控制功能失效或过快降级。可为航空发动机及相关领域的电液伺服系统机载模型监控设计提供参考。     

航空发动机全寿命维修概率建模与仿真

由于生产制造、运行环境和使用条件等个体性差异,航空发动机部件性能/寿命不确定,进一步导致机队送修率和小时维修费率等运维指标不确定.为了量化评估部件设计可靠性、运行环境、维修决策等不确定性因素对机队运维指标(送修率、送修原因、平均拆换时间间隔、小时维修费率等)的影响,提出了一种航空发动机全寿命周期维修概率建模方法.该方法...     

热载荷下热障涂层表面裂纹-界面裂纹的相互作用

针对热障涂层在热循环载荷下陶瓷层表面和氧化层/黏结层界面形成裂纹而导致涂层失效的问题,采用扩展有限元和内聚力单元建立陶瓷层表面裂纹与氧化层/黏结层界面裂纹相互作用的有限元模型,得到不同裂纹附近应力分布和开裂程度,分析了这2种裂纹之间的相互影响,结果表明:表面裂纹对界面裂纹影响较大,而界面裂纹对表面裂纹影响较小;氧化层几何参数以及材料参数对2种裂纹演变的影响研究结果表明:氧化层正弦幅值和厚度主要影响界面裂纹,在热载荷下,氧化层越粗糙,界面裂纹扩展速度越快。黏结层弹性模量主要影响界面裂纹扩展程度,而陶瓷层弹性模量主要影响表面裂纹扩展程度,对界面裂纹间接地产生较大影响。     

机器学习在流动控制领域的应用及发展趋势

流动控制作为流体力学中的重要跨学科领域,一直是科学研究和工程应用关注的焦点之一。由于流动系统具有强非线性等复杂特征,对流动的控制尤其是闭环控制,一直颇富挑战性。近年来机器学习的迅速发展为许多学科带来了新的方法、新的视角和新的观点,对于流动控制领域亦是如此。通过回顾现阶段三类基于机器学习的流动控制方法,为主动流动控制领域的研究者展示机器学习在流动控制中应用的整体概况,进而勾勒出本领域的发展趋势。     

绝缘子清扫机器人的动力学建模及轨迹优化

研究了支柱型绝缘子带电清扫机器人伸缩臂运动引起升降臂振动的问题，将升降臂和伸缩臂分别建模为柔性臂和刚性臂，形成末端具有移动刚体的柔性臂系统，在假设模态法的基础上建立了系统的Lagrange动力学模型，建模考虑了大多数柔性臂模型忽略的重力和非线性耦合的影响，分析了伸缩臂全局运动与升降臂局部振动的相互影响。提出一种单变量优化方法，以升降臂的残余变形能为性能指标，优化伸缩臂的运动轨迹，降低升降臂的残余振动。应用该方法对梯形速度曲线进行了优化，结果表明可以有效地控制升降臂的残余振动。该方法计算量小，便于在线实现。     

双级圆柱齿轮减速器虚拟样机建造研究

以虚拟样机理论为基础,以某型号双级圆柱齿轮减速器为分析对象,整合三维造型软件、系统分析软件和有限元分析软件,形成了齿轮减速器综合开发平台。该平台中,基于优化设计的齿轮自动建模方法具有通用性、实用性和独创性,并且可以与CAM/CAPP模块进行整合;优化设计数学模型适用于多种线形齿轮,具有通用性;样机的仿真结果与实际测量数据相吻合率达98%。该平台除了可以完成设计和系统分析外,还可以仿真实际使用环境,完成运动学、动力学和有限元分析,有实际的工程意义。     

一种基于信号模型的ATE仪器资源配置方法

讨论了一种基于面向对象的信号模型构造方法在自动测试系统(ATE)测试环节中的应用,以解决测试资源有限和配置自动化的问题,并给出了一种由所需信号自动获取其资源信息的实现方法.通过分析测试资源与生成信号之间的关系,提出了由已知信号逐步递推获取资源信息的方法,并从理论上探讨了该方法的实现过程.提出了以生成信号的仪器资源信息和继承优先级为指标,从生成成本和生成层次上考察建立信号通道的思路.      

开环FOG中PZT调制器的在线研究

从理论上分析了PZT(压电型)光纤相位调制器在开环FOG(光纤陀螺)中的应用特点,研究了它的调制系数和调制相位延迟变化对开环FOG性能的影响;并设计了两种独立的在线测试方法对它们进行了温度特性研究,利用所得数据,用最小二乘多项式拟合的方法分别得到了它们的温度模型.研究表明,在实验温度范围内,开环FOG的相位调制系数K_GP随温度呈线性变化,而调制相位延迟α随温度呈二次的变化.      

人工神经网络在航空发动机中的应用

人工神经网络是一个十分热门的交叉学科,在许多行业都得到了应用。介绍了其在系统建模、模型辨识、控制及其在航空发动机上的应用情况和最新发展,并对各种应用状况进行了归纳和分析。同时对最新神经网络模型作了介绍,并对将来神经网络在航空发动机上的应用作了预测。