离心压缩机两区域模型改进与验证

离心压缩机一维预设计中,准确的性能预测可以有效地缩短设计周期,提高设计效率。为了提高性能预测的准确性,在传统两区域模型的基础上,引入外界能量输入与叶轮旋转效应,提出一种叶轮扩压度计算模型,并结合无叶扩压器的特点,将两区域模型应用于无叶扩压器性能预测中。通过与文献中已有的实验结果进行对比,验证了改进模型的可用性。对比结果表明:改进的两区域模型有效减少对工程经验的依赖性,可以实现不同压比、不同后弯角离心压缩机性能预测,总体预测精度较高,与实验数据偏差在4%以内。      

基于大变形蠕变分析的持久寿命预测方法

提出一种基于真应力真应变弹塑性蠕变本构模型和大变形有限元分析的高温构件持久寿命预测方法.该方法利用以真应力-真应变表示的材料高温拉伸应力-应变曲线建立材料的弹塑性模型,基于蠕变曲线建立蠕变本构模型,并采用大变形有限元方法计算高温构件在给定载荷下的变形响应曲线,根据其响应曲线的变化趋势来确定构件持久寿命.通过TC11钛合金缺口试件500℃下的持久试验对上述方法进行验证,并与三种基于小变形分析的持久寿命预测方法进行对比.结果表明:本工作提出的方法可以较准确地预测TC11缺口试件的高温蠕变响应和持久寿命,其预测精度优于基于关键点断裂应变、缺口净截面平均有效应力以及骨点应力的小变形有限元分析的寿命预测方法.     

航空航天复合材料结构健康监测技术研究进展

通过在线监测结构响应,实时掌握结构的健康状况,并在此基础上对可能发生的损伤和故障进行预报,以便能及时采取措施,保证复合材料结构的服役安全.综述了几种重要的结构健康监测方法的研究进展、应用场合与发展历程,包括:全局状态感知技术(光纤传感监测法)、全局损伤诊断技术(波传播损伤诊断法)、局部损伤诊断方法(机电阻抗监测法、真空比较监测法、智能涂层法等),讨论了复合材料结构健康监测传感器的安装方法.结合各种技术的发展历程和优缺点展望了航空航天复合材料结构健康监测技术的发展趋势.     

含表面裂纹的复合材料层压板剩余强度的工程算法

表面裂纹可导致复合材料层压板的强度降低,针对一些对裂纹敏感的复合材料关键部件有必要计算裂纹对层压板剩余强度的影响。传统预测层压板剩余强度的方法均与层压板具体铺层方向有关,通过研究具有表面裂纹的碳纤维/环氧树脂层压板的剩余强度特性,提出了一种与铺层方向无关的预测层压板剩余强度的工程算法。首先,利用裂纹几何参数以及层压板相关力学性能参数对剩余强度进行快速估计,再基于内聚力单元建立含表面裂纹的复合材料层压板的有限元模型,通过对含表面裂纹的层压板的渐进损伤过程进行描述,研究了裂纹深度和长度对剩余强度的影响,验证了工程算法的合理性。     

基于二阶鲁棒滑模观测器的民用涡扇发动机气路故障诊断

针对状态估计器在航空发动机气路参数估计中响应迟缓、鲁棒性不强等问题,以未知输入重构的思路,提出了一种基于Super-twisting滑模观测器的航空发动机气路故障诊断方法。通过将健康参数考虑为未知输入,设计滑模切换项重构健康参数的变化量,由于避免了状态估计器设计中健康参数导数为零的假设,本文的方法在处理突变故障时拥有更快的响应速度。针对鲁棒性问题,提出了一种新的故障向量增广形式,通过将扰动项增广至健康参数向量中,观测器的重构信号能够同时估计出健康参数变化量以及扰动项的大小,实现扰动与部件故障的解耦,从而避免了不确定项对健康参数估计结果的影响。本文建立了民用涡扇发动机包线范围内的线性变参数模型,通过不同故障模式下的数值仿真,并与状态估计器比较,验证了方法的有效性。结果表明,设计的滑模观测器具有小于0.5%的估计误差,有效地提高了气路健康参数的估计速度,增强了对不确定性的鲁棒性。     

基于模糊信息粒化和优化支持向量机的氧化铝陶瓷超声磨削力趋势预测

为实现超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力变化趋势的预测,提出了一种基于模糊信息粒化和支持向量机相结合的方法。首先进行氧化铝陶瓷超声磨削试验,然后利用模糊信息粒化方法对试验获得的磨削力进行粒化处理,并将人工免疫系统算法和粒子群算法进行并联混编构成人工免疫系统粒子群算法(AISPSO),接着建立非线性回归支持向量机预测模型并对模糊粒子进行预测,并通过AISPSO算法优化支持向量机预测模型,最后获得超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力的变化趋势和变化范围。结果表明:该方法可以有效实现超声磨削中磨削力的变化趋势及变化范围预测,且预测未来5组数据变化范围的误差在10%以内,这为通过磨削力变化调整工艺参数以获得更好的加工表面提供了新的思路。     

雷达电源系统安全运行健康状态评估研究

雷达电源系统的运行状态直接影响整个雷达设备的安全性与性能指标的实现,如何实现雷达电源的 健康状态评估是亟待解决的问题。首先采用雷达电源正常状态下的健康特征数据训练自组织神经网络;然后 计算监测数据与训练后的自组织神经网络中权重向量的距离,将距离值归一化表示为健康度;最后利用试验数 据计算健康度,并实现健康分级。结果表明:该模型计算的健康度随电源老化时间变化整体呈现下降的特点, 该模型可以实现雷达电源健康状态评估。     

基于InfoLSGAN和AC算法的滚动轴承剩余寿命预测

为解决小样本和噪声干扰下滚动轴承剩余寿命(RUL)预测准确率低的问题,提出一种基于信息最小二乘生成对抗网络(information least squares generative adversarial network,InfoLSGAN)和行动者-评论家(actor-critic,AC)算法的滚动轴承剩余寿命预测方法。将堆叠降噪自动编码器、信息生成对抗网络和最小二乘生成对抗网络相结合,构建InfoLSGAN,自动地从噪声数据中提取可解释的鲁棒特征,解决梯度消失问题;采用基于AC的训练算法训练InfoLSGAN,减少训练时间,加快收敛速度;根据训练后的InfoLSGAN,利用softmax分类器预测测试样本中滚动轴承的剩余寿命。通过滚动轴承加速疲劳寿命试验验证该方法的有效性。试验结果证明,当信噪比等于0时,该方法对滚动轴承测试样本的寿命预测准确率至少提高了10%。在小样本情况下,滚动轴承剩余寿命预测的平均准确率达9584%。     

镍基单晶高温合金热机械疲劳行为与寿命建模

通过DD6单晶薄壁管试样机械应变控制热机械疲劳(TMF)试验,获取温度交变、相位角以及载荷控制方式对单晶应力应变响应与疲劳寿命的影响规律。结果表明:温度交变会引起明显的应力不对称性并造成额外损伤,导致TMF寿命明显低于最高循环温度的等温疲劳(IF)寿命,并且反相(OP)循环寿命普遍要低于同等载荷的同相(IP)循环,这种寿命变化趋势与应力控制存在明显差异。采用Walker本构模型进行单晶材料在不同TMF循环下的滑移系黏塑性分析,构建单晶TMF损伤与滑移系细观应力应变参量的关联。在此基础上,选取最大Schmid应力、最大滑移剪应变率、滑移剪应变范围、循环Schmid应力比作为损伤参量,建立基于细观参量的TMF寿命模型,其对不同相位、不同载荷控制方式的TMF寿命预测精度均在2倍分散带内。      

基于非线性Wiener过程航空发动机性能退化预测

针对线性随机过程航空发动机剩余使用寿命预测精度不高的问题,提出一种漂移系数为指数形式的非线性Wiener过程发动机性能退化建模,进而预测航空发动机的剩余寿命。基于直接监测发动机性能退化数据,构建发动机性能退化模型,根据Wiener过程首达阈值时间的数学性质,推导出剩余寿命的概率分布。通过极大似然估计构建退化模型中未知参数的似然函数,利用遗传算法得到发动机总体模型参数的离线估计值。考虑到不同发动机个体间的差异性,采用贝叶斯公式,结合发动机的实时监测数据与总体模型参数的先验分布对模型中随机参数进行实时更新,从而对个体发动机的剩余寿命实时预测。最后,选择商用航空发动机仿真数据集(C-MAPSS)进行实验,结果表明：针对个体发动机基于非线性随机过程方法,实时更新非线性Wiener方法能够提高航空发动机循环中期剩余寿命预测的准确性,提供更加可靠的预防性维修决策。