基于压缩感知的多级风扇周向声模态重构

基于风扇单音噪声周向声模态在叶片通过频率下稀疏的特性,研究压缩感知方法在多级风扇周向主导声模态识别和幅值重构中的应用。开展多级风扇试验器的声场测量试验,利用压缩感知方法对管道周向声模态进行准确识别与分解。建立声模态重构的压缩感知模型,实现少数传声器对主导声模态的阶数识别和幅值精确重构,同时研究传声器数量和布局策略对重构精度的影响。试验结果表明:对于确定声场,当压缩感知常量C大于3.6时,随机布局的传声器有90%以上的概率可以以较高精度重构主导声模态幅值;建立压缩感知模型观测矩阵时应避免传声器的均匀和近似均匀布局,均匀布局的感知模型难以精准重构声模态。      

折叠太阳翼支承点分布优化分析

为了研究支承点分布对折叠太阳翼固有频率的影响,以典型两折叠太阳翼结构为研究对象,根据能量守恒原理和Rayleigh-Ritz理论推导出两折叠太阳翼的振动方程和频率方程。对折叠太阳翼固有特性及支承点分布对其固有特性的影响进行深入分析,并以基频最大为目标对其支承点的分布进行优化,获得最优支承位置。算例分析表明,在给定支承点分布情况下,理论计算结果与有限元分析结果具有较好的一致性。研究结果可为折叠太阳翼支承点分布的设计提供理论分析依据。     

基于EMD和SVM的机载燃油泵故障诊断研究

针对机载燃油泵故障数据来源较少、诊断效率较低、维护费用较高、缺乏有效故障特征的问题,利用机载燃油转输系统实验平台收集的振动信号和压力信号,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的机载燃油泵故障诊断方法。首先,利用EMD提取振动信号不同频段的能量值作为特征参量,并结合压力信号均值构造故障特征向量;其次,分别采用遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、樽海鞘群算法(SSA)、网格搜索算法(GS)对SVM的惩罚参数和径向基函数(RBF)参数进行优化,并对优化后的SVM诊断性能进行了评估;最后,分别采用SVM、极限学习机(ELM)、BP神经网络作为分类器,并对3种分类器的诊断性能进行了评估。结果表明:采用3种群智能优化算法的SVM故障诊断率均能达到100%,寻优过程中均未陷入局部最优解,且寻优时间相当,其中GA的训练时间最短,可以采用GA对SVM参数进行寻优;当采用GA_SVM作为故障分类器时,用时较短,且故障诊断率较高,可以选用GA_SVM分类模型实现机载燃油泵的高效故障诊断。      

DNTF/CL-20双组元体系热分解特性及机理研究

六硝基六氮杂异伍兹烷(CL-20)在3,4-二硝基呋咱基氧化呋咱(DNTF)基熔铸炸药中应用前景广阔,从实验分析和动力学模拟两方面入手,研究了DNTF/CL-20双组元体系(1∶1,质量比)热分解特性及机理。采用高压差示扫描量热(PDSC)技术考察了双组元体系的热分解特性,并通过Kissinger方程得到了其热分解动力学参数;采用同步热分析-红外-质谱(TG/DSC-FTIR-MS)联用技术研究了双组元体系热分解产物的组成及种类,推测了其热分解机理;采用耐驰热动力学软件获得了1.0 MPa下双组元体系的热分解动力学参数。结果表明：DNTF/CL-20双组元体系在1.0 MPa下的热分解过程中,CL-20会因低共熔导致分解峰温降低,产生的气相产物会促进DNTF的分解,进而引起其峰温前移;DNTF/CL-20双组元体系热分解的初始步骤为CL-20中的N—NO₂断裂,产生具有催化作用的气相分子,致使其笼状结构裂解,并引起DNTF的呋咱环和氧化呋咱环于N—O键处断裂,最终生成后续生成NO、CO、CO₂、N₂O、H₂     

提高运算速度的素因子分解FFT算法

对一种用素因子分解计算离散傅里叶变换的算法进行了研究。其特点是能用简单的下标映射并以同址方式实现快速离散傅里叶变换运算。运算结果表明该算法可比常规的Ｃｏｏｌｅｙ－Ｔｕｋｅｙ基２算法快３２％。     

基于自适应本征正交分解的涡轮级多学科设计优化

为了提高涡轮级多学科设计优化的优化效率,基于本征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)技术,并结合快照样本自适应更新方法,提出了一种综合的涡轮级多学科优化系统。首先,通过进行POD分析,仅保留占优势的基函数,并以POD系数作为新的设计变量,设计变量个数由60个缩减为5个,提高了优化效率。然后,基于自适应进化规则,优化过程中对快照样本进行不断的进化和修正,从而提高POD精度。最后将该方法与涡轮多学科优化流程相结合,建立了一种高效率、高精度的优化策略。某涡轮优化的结果表明:该优化策略适于设计变量较多的复杂优化问题,且具有良好的收敛性,优化后设计点等熵效率提高了3.5%。     

基于VMD-CWT和改进CNN的直升机轴承故障诊断

由于直升机自动倾斜器滚动轴承振动信号具有非平稳、非线性特点,并夹杂非敏感故障特征信息,导致网络模型对周期信号过于敏感,不能充分利用故障信息的问题;针对此问题,提出一种变分模态分解(VMD)与连续小波变换(CWT)联合提取敏感故障特征的方法.研究表明:在相同模型训练下,该方法相对其他方法最高可提升模型准确率20.8％.为...     

离心压气机不稳定流动的时频特征分析

离心压气机失稳过程是一个非常复杂的动态过程,提高离心压气机运行的可靠性需要准确获取失稳过程的时频特征。针对带无叶扩压器的高速离心压气机失稳过程中叶轮出口的动态压力数据,采用时空本征模态分解(STIMD)算法和经验模态分解(EMD)算法进行分解,得到了多个本征模态函数(IMF),并结合Hilbert变换对不稳定流动的动态特征进行分析。结果表明,STIMD算法得到了深喘和浅喘的时频信息,观察到了频率在150 Hz附近持续波动的失速现象,并捕捉到了浅喘先兆的频率曲线由抖动向恒定的过渡过程。STIMD算法改善了EMD的模态混叠问题,为压气机失稳分析提供了一种工具。     

蜂窝夹芯梁脱胶问题的力学分析

采用状态分解 解析方法分析了蜂窝荚芯梁由于面板与芯材脱胶而引起的附加位移、附加内力与能量释放率,并讨论了未脱胶段的附加变形对脱胶段附加位移及能量释放率的影响,为简化力学模型提供了理论依据.     

分析蜂窝夹芯板脱胶问题的状态分解能量法

讨论了工程中常见的夹芯板面板与芯材间的脱胶问题,用状态分解方法建立了一种分析含脱胶区的蜂窝夹芯板的力学模型.将分析夹芯板的脱胶问题归结为分析由脱胶引起的附加位移与附加应力.利用双三角级数和RayleighRitz方法求解了具有矩形脱胶区的蜂窝夹芯板脱胶问题的附加位移,对解的收敛性分析表明具有较好的收敛性.本文的解,为确定含脱胶的蜂窝夹芯板临界屈曲载荷以及断裂力学参数的确定,提供了合理而简单的位移模态.