全流量补燃循环气气燃烧相似性缩尺试验研究

为指导全流量补燃循环发动机推力室全尺寸气气喷注器设计,采用气氢/气氧推进剂,在带可视化窗口的燃烧室中开展了气气燃烧流场相似性缩尺试验研究。采用高速摄影仪获得了不同流量工况下,同轴剪切喷嘴稳定燃烧和不稳定燃烧两种状态下近喷嘴区域的燃烧火焰结构,并分析了不稳定燃烧的频率特性。结果表明:在保持推进剂种类、推进剂混合比、推进剂温度、燃烧室及喷嘴结构尺寸不变的情况下,随着喷嘴流量的逐步增大,稳定燃烧和不稳定燃烧的喷嘴出口火焰结构均有一定的相似性,且不稳定燃烧的频率相同。     

复合材料带缠绕成型过程建模及工艺参数优化

复合材料带缠绕成型过程中,成型工艺参数的选取决定了缠绕制品的性能。采用正交实验法研究各工艺参数对缠绕制品层间剪切强度的影响规律和敏感度,并将正交试验数据与神经网络理论相结合,对带缠绕成型过程进行建模,得到缠绕成型工艺参数与层间剪切强度之间的非线性映射关系,并通过实验验证了模型的可靠性。在此基础上,利用粒子群优化方法在可行工艺参数域内对缠绕成型工艺参数进行优化。仿真与实验结果表明,基于神经网络模型的工艺参数粒子群优化算法能够快速、准确的得到带缠绕成型的全局最优工艺参数组合。使得缠绕制品层间剪切强度达到最优的工艺参数组合为:加热温度115℃,缠绕张力357 N,压辊压力1006 N和缠绕速度0.28 m/s,在最优工艺参数作用下,缠绕制品的层间剪切强度达到102.2 MPa。     

基于小波变换和神经网络的直升机旋翼不平衡故障诊断方法

依据直升机旋翼不平衡故障空间与多点机体振动空间存在一对一映射关系的理论,采用某旋翼试验台设置桨距不平衡、质量不平衡以及后缘调整片不平衡的方法获取试验数据。利用小波变换和神经网络处理直升机机体振动信号,并对直升机旋翼单故障和复合故障进行诊断。最终实现了一种利用小波变换处理机体振动信号诊断旋翼不平衡故障的方法。     

基于BP神经网络的飞行训练品质评估

为了弥补现有飞行训练品质评估系统存在的不足,本文提出利用飞行员生理信号和飞行操作参数来构建评估指标体系。建立了基于BP神经网络的飞行员飞行训练品质评估模型,通过已完成训练的网络的权值分布计算出各输入指标对最后评分结果的影响,并通过算例分析检验了该模型的可靠性。检验结果表明:经BP神经网络模型训练得到的结果和样本的专家评分基本吻合,选取的评价指标有效,该评估模型能够有效地将飞行员生理信号与飞行训练参数相结合,对飞行员的飞行训练品质进行评价。     

基于贝叶斯理论的低循环疲劳寿命模型不确定性量化

为量化低循环疲劳寿命模型中的不确定性因素,利用贝叶斯理论,采用经典的模型校准形式确立了寿命模型的不确定性量化形式,并结合正态性检验对误差项进行验证;应用马尔可夫链-蒙特卡罗(MCMC)算法获得了模型参数后验分布的抽样样本,在小子样试验数据条件下确定了低循环疲劳寿命的95%不确定性区间,较好地覆盖了寿命的分散性;对参数样本进行了相关性分析,并将异方差回归概率模型与贝叶斯概率模型进行了比较。最后,利用Morris全局灵敏度分析方法获得了Manson-Coffin模型参数的全局灵敏度指标;同时,验证了在模型参数对先验信息敏感,或者说在先验信息影响极大的情况下,采用无信息先验处理方法的合理性。     

涡轴发动机性能非确定性模型校核与应用

为了使涡轴发动机性能非确定性模型能够在工程中应用,利用均值法和发动机温度特性试验数据对其进行了校核,输出功率均方根误差为2.1%,耗油率为1%。基于此模型,对涡轴发动机循环参数选择和自由涡轮效率裕度进行了研究。结果显示,当考虑涡轮进口总温升高引起的涡轮冷气量变化及冷却气掺混引起的涡轮效率变化时,现有循环参数选择范围已不能满足发动机性能指标要求。根据控制燃气发生器的相对转速保持为设定值不变的控制方案,当自由涡轮效率裕度提高1.8%时,发动机输出功率和耗油率达标概率≥95%。     

基于近似模型的变循环发动机稳态性能分析及优化

针对变循环发动机可调节变量多的特点,基于变循环发动机稳态性能计算结果,提出了通过构建和利用近似模型对稳态性能进行分析、优化的研究方法,同时还建立了优化求解程序。以超声速巡航工况稳态性能的分析及优化为例,解析了主要变几何部件调节对推力和耗油率的影响,获得了满足优化条件的性能方案。与传统大范围变几何部件参数研究方法对比验证表明,该方法在提高设计效率方面作用显著。为变循环发动机性能分析及控制规律设计提供了一种研究方法。     

基于局部应力法的 Bayes -神经网络舵板寿命预测

舵板是某水下航行体的关重件,为预测其使用寿命,文章建立了舵板航行体的计算域模型,通过仿真并运用局部应力应变法,计算出舵板在特定环境应力下的寿命;利用贝叶斯估计的先验知识以及神经网络,联合预测出舵板在不同的环境应力下的使用寿命。     

用BP神经网络预报太阳活动第23周的黑子数

本文设计、训练和利用BP神经网络,对1750年以来的各太阳活动周上升段和下降段太阳黑子数的变化数据进行了分类和模式识别,得到各太阳活动周上升周期及其上升期间太阳黑子数平滑月均值相当好的模拟结果;在此基础上获得较好的太阳活动第22周上升周期及太阳黑子数的最大平滑月均值预报结果;还作出太阳活动第23周的上升周期及太阳黑子数的最大平滑月均值的预报结果.      

故障诊断的神经网络多重模型自适应方法

将神经网络与故障诊断的多重模型自适应方法相结合,提出了故障诊断的神经网络多重模型自适应方法,并对某型航空发动机控制系统传感器故障进行诊断仿真。仿真表明,该方法能够用来解决具有模型不确定性系统的故障诊断问题,同时,对未知的故障模态具有自学习能力