大涵道比涡扇发动机循环参数优化算法研究及应用

针对多约束条件与多优化变量的大涵道比涡扇发动机循环参数优化问题,提出了自适应三次变异差分进化算法,运用多个Benchmarks多峰函数对算法进行验证,并将该算法与大涵道比涡扇发动机性能计算程序相结合,对多约束条件下的循环参数进行了优化.计算结果表明:自适应三次变异差分进化算法比传统差分进化算法收敛精度更高、收敛速度更快,大幅度提高了大涵道比涡扇发动机循环参数优化效果,适合解决大涵道比涡扇发动机循环参数优化问题.      

变循环发动机建模技术研究

在对变循环发动机总体结构进行分析的基础上,参考双轴涡扇发动机部件模型的建立方法,建立了变循环发动机部件级数学模型.建立了区分叶根特性和叶尖特性的风扇部件模型,单外涵和双外涵模式的核心驱动风扇级数学模型.根据变循环发动机的特点,建立了反映变几何部件变化的稳态和动态共同工作方程.数字仿真结果表明:所建的变循环发动机模型能够实现工作模式之间的相互转换,并且在低空低马赫数双外涵模式下表现出了涡扇发动机特性,即高推力与低耗油率,而在高空高马赫数单外涵模式下相比涡扇模式提供的推力更大、耗油率更低,符合变循环发动机特点,验证了建模方法的可行性.      

GH3044的高温低周疲劳性能研究

研究了镍基高温合金GH3044在600℃下的低周疲劳性能,分析了合金的循环应力-应变和应变-寿命关系,利用Manson-Coffin方程、三参数幂函数方程和拉伸滞后能模型对寿命数据进行回归分析。结果表明,合金的循环应力响应行为在600℃时,呈现明显的循环硬化特征,原因在于循环变形过程中位错之间以及位错与析出相之间的相互作用;从试样的疲劳断口形貌发现,裂纹主要萌生于试样表面处,裂纹形成后垂直于加载轴方向扩展,断口呈韧窝断裂特征;在合金的低周疲劳寿命预测研究中发现,拉伸滞后能模型的寿命预测结果无论从标准差,还是分散带方面比较都比Manson-Coffin方程、三参数幂函数方程的预测精度好。     

基于神经网络与果蝇优化算法的涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性设计

在对涡轮叶片低循环疲劳寿命概率分析的基础上,将广义回归型神经网络(generalized regression neural network,GRNN)与果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FFOA)结合,利用果蝇优化算法的多点全局的快速搜索能力来优化影响疲劳寿命的随机变量,进行涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性优化设计.优化结果表明:疲劳寿命的概率区间减小17.9%,对随机变量的敏感度降低,从而可以更精确地对疲劳寿命进行估计.计算结果验证了该方法在工程应用中的可行性.      

高压比离心叶轮自循环机匣处理扩稳研究

为了探索自循环机匣处理扩稳机理,利用全三维数值模拟方法对应用自循环上游槽封闭机匣和自循环机匣处理结构两种情况下的Krain高压比离心叶轮进行了详细研究.对比结果表明:自循环机匣处理能有效的延迟失速的发生并在近失速区域略微提高压气机的效率以及总压比.通过详细的流场分析表明:该机匣处理能有效地减小叶顶栽荷,从而降低泄漏流相对速度,抑制间隙泄漏涡在叶顶通道内的发展以减小低速气流在流道内的阻塞,提高转子通道的通流能力,从而达到扩大稳定工作范围的目的.     

基于NSCT与PCNN的图像融合

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)变换的平移不变性、多尺度性和多方向等特点,结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的全局连接性和神经元的脉冲同步性,提出基于NSCT变换区域特征与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法。首先对待融合图像进行多尺度、多方向的分解,低频系数采用区域能量融合规则,高频系数作为脉冲耦合神经网络的输入,最后对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果在主观和客观评价上均优于其他对比方法。     

发动机高压两级涡轮盘联合低循环疲劳寿命试验

以某型发动机高压两级涡轮盘为研究对象,通过有限元计算得到试验载荷系数,组装和调试了全尺寸联合试验件,完成了低循环疲劳试验,得到了以传动臂销钉孔为定寿部位的两级涡轮盘低循环疲劳寿命。两级涡轮盘联合低循环疲劳试验在国内尚属首次,相对于单盘低循环疲劳试验,更加符合发动机实际工作状态,将传动臂销钉孔作为两级涡轮盘的定寿部位更为合理。该联合试验为外场涡轮盘重新定寿提供了依据。     

基于神经网络的红外型空空导弹故障诊断专家系统

普通的导弹自动测试系统只能给出主要参数的检测结果,针对以上不足,通过对神经网络和专家系统在自动测试领域中的深入研究,设计完成了一种基于神经网络的故障诊断专家系统,克服了传统专家系统故障定位慢、容易出错、数据库难修改的缺点,提高了装备保障工作的时效性和可靠性。重点阐述了知识库和推理机的构建思路和方法,采用VC＋＋6.0进行软件设计。通过大量实验验证得出,该系统执行速度快、故障定位准确,具有广阔的应用前景。     

基于改进RBF神经网络的某型机载雷达电路故障诊断

RBF神经网络在故障诊断中的应用是一个十分热门的研究课题。但RBF神经网络用于故障诊断需要大量的隐含层节点,隐含层节点越多其训练时间越长。针对此问题,提出了一种改进的RBF神经网络故障诊断方法。通过仿真实例,可以看出隐含层的节点大大减少,训练时间缩短,该方法用于雷达故障诊断非常有效。     

涡轮盘结构可靠性与稳健性综合优化设计

初步建立1种综合考虑结构疲劳可靠性与稳健性的航空发动机涡轮盘优化设计方法。根据涡轮盘的结构设计准则,以轮盘的轻质化和低循环疲劳寿命的稳健性作为目标,以结构强度和疲劳可靠性作为约束,采用随机优化方法对轮盘进行优化设计。设计结果表明:由于量化考虑了轮盘的安全性,所以能够得到更精确的约束,从而使轮盘设计质量更轻;而针对稳健性的优化,则降低了低循环疲劳寿命对载荷和材料参数波动的敏感性,提高了涡轮盘的稳健性。