一种改进的航空发动机转静件碰摩故障诊断方法

针对航空发动机碰摩故障的实际情况,分析了各种诊断方法的应用局限性,引入并改进适用于航空发动机碰摩诊断的基于SVD(奇异值分解)的碰摩特征提取方法:提出利用数据边界延拓来消除边界振荡,以此发展了适合短时间序列和长时间序列的奇异值分解处理方法,并探讨了简便实用的奇异值选择方法.并在某航空发动机故障信号的检测中,取得了良好的效果.      

超临界压力下航空煤油RP-3焓值的测量及换热研究

基于能量守恒原理提出了一种超临界压力下中国3号喷气燃料RP-3焓值的测量方法,同时对不同超临界压力下RP-3在323～843 K内的焓值进行了测量.结果表明当燃油温度低于其临界温度时,不同超临界压力下燃油的焓值几乎是一样的,当温度高于临界温度后,不同压力下RP-3焓值之间的差异随着压力的升高而缩小.另外,根据焓值曲线计算出的燃油温度及吸热量与先前已做的其他流动与换热实验中的测量数据进行了对比,结果表明该焓值是准确可靠的,满足未来航空发动机内空油换热器的设计要求.最后,研究了热流密度对超临界煤油换热的影响,结果显示当燃油对比温度小于1.179（760 K）时,Nu数随着热流密度的增加而增加.      

民用飞机制造商的机队运行警戒值管理方法及应用

民用飞机制造商为充分了解和掌握机队运行可靠性状况,针对每一种机型的机队设定适当的门限值,将机队每个月的运行可靠性指标值与该门限值进行比较,从而快速掌握机队警戒状况,这是可靠性分析中基本的分析模式,其中门限值即警戒值。阐述了民用飞机警戒值的管理方法,详细说明了警戒值从计算、审批、修订到最终生效的整个管理流程,并对警戒值管理方法在ARJ21-700 飞机试飞过程中的应用进行了介绍。     

一种基于历史标校数据的移相值预测方法

地面测控设备在执行测控任务前,需要对和差接收通道的相位差进行标校(简称校相),以满足测角分系统的目标自跟踪要求.针对因标校设备故障而无法进行校相的问题,通过使用数理统计的多元回归分析方法,对积累的历史标校数据进行分析,确定了设备工作的环境温度对跟踪接收机移相值有显著影响.在此基础上,利用滑动窗口多项式拟合方法得到拟合移相值,并与最近一次的标校移相值进行时变加权,可以得到基于历史标校数据的移相值预测方法.仿真试验表明该方法具有较好的预测精度,可将预测移相值作为跟踪接收机参数,提高测控设备应急测控能力.     

高焓激波风洞喷管流场非平衡特性研究

高焓激波风洞是开展高超声速流动研究的重要地面模拟设备,但其产生的高焓气流在喷管中的膨胀过程是一种典型的热化学非平衡流动,试验段特征参数通过直接实验测量难以完全确定。本文通过求解耦合双温度模型的轴对称Navier-Stokes方程,研究了高焓激波风洞中典型状态下气流的热化学非平衡流动特性,分析了焓值对非平衡特性的影响规律。结果表明,喷管出口自由流均匀区域达到出口截面直径的75%以上,能够为实验提供足够的空间;喷管出口自由流处于热化学非平衡状态,在喷管喉道后约1/5喷管长度处气流即已处于冻结流状态,组分浓度和振动温度随气流流动基本不变;焓值在8.4MJ/kg~19.5MJ/kg之间变化时,非平衡程度随着焓值的增加而增强,但是低焓值时非平衡程度的增强更加剧烈。     

3He原子磁强计技术

~3He原子磁强计利用~3He核自旋的拉莫尔进动测量磁场,具有高精度、小体积等特点,可以满足未来网络化磁异常探测对高性能磁强计的需求。围绕~3He原子磁强计的技术特点,重点介绍了该磁强计的基本工作原理及其硬件组成,分析了其理论灵敏度,给出了该磁强计的国内外研究情况,最后对该磁强计技术的未来发展进行了展望。     

蜂窝夹层板撞击实验数据中的野值判别

基于超高速撞击物理实验数据对蜂窝夹层板撞击极限方程进行修正是获得高可信度新方程的一种常用方法,为了提高物理实验数据的可靠性,以国外131个碳纤维复合材料(CFRP)面板的蜂窝夹层板实验数据为对象,进行野值判别方法研究,发现该批数据中存在1个野值。将该野值剔除并基于剩余的130个数据重新进行方程修正后,新方程的总体预测率和安全预测率分别达到82.3%和93.1%,其绝对误差平方和、相对误差平方和分别为0.010、0.506,相对于剔除野值前的修正方程有所改善,表明实验数据野值判别方法可行、有效。为考核方法的适用性,对铝合金面板的蜂窝夹层板的实验数据也进行野值判别分析,结果显示该方法可合理识别野值。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

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。      

基于再制造设计的闭环供应链定价及协调机制研究

为探究再制造设计在闭环供应链中的作用,基于实施再制造设计建立了三阶段博弈模型。同时,分析实施再制造设计单位产品的批发价格、零售价格、进行废旧产品的回收价格、零部件的价格及闭环供应链各成员的利润变化。此外,考虑了闭环供应链在集中决策时,闭环供应链总利润的变化,并用Shapley值法协调闭环供应链。分析得到如下结果:(1)闭环供应链成员的利润与可再制造率及再制造成本的减少相关。(2)制造商实施再制造设计的费用通过提高产品的批发价格部分转嫁给消费者,通过提高零部件的价格部分转嫁给再制造商。(3)分散决策时,供应链成员利润随可再制造率的提高而增加,进而促进单位废旧产品的回收价格增加及单位零部件的价格增加。(4)闭环供应链的总利润在集中决策时与分散决策相比时有所增加。(5)再制造商对整个闭环供应链的贡献最大。     

TC6钛合金超塑性变形

对TC6钛合金在800~900℃温度区间内,分别进行应变速率为0.0001~0.1 s-1的恒应变速率法拉伸实验和最大m值法超塑性拉伸实验,获得拉伸过程应力-应变曲线,并采用金相显微镜对拉伸后断口附近显微组织进行分析。结果表明：TC6合金表现出良好的超塑性性能,随着应变速率或温度的升高,伸长率先增大后减小,恒应变速率拉伸时,在温度850℃、应变速率0.001 s-1条件下伸长率可达到993%;在同一变形温度下最大m值法拉伸能获得比恒应变速率法更好的超塑性,850℃时伸长率达到1353%;TC6合金在超塑性变形过程中发生了明显的动态再结晶,并随着应变速率和温度的升高动态再结晶行为增强。