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为辨识航空发动机飞行过程中加减速瞬态模型,通过对某型航空发动机慢车至中间以及中间至慢车过程的飞行试验数据进行分析整理,将发动机上述加、减速过程简化为静态参数预测过程,利用3层前向人工神经网络,建立了某型发动机加、减速瞬态过程中的发动机关键参数预测模型,对发动机参数预测模型预测结果与飞行试验记录数据进行了对比分析,同时利用额外的飞行试验数据验证了辨识模型的泛化能力.结果表明:辨识得到的发动机模型在油门杆稳定时参数预测相对误差不超过3%,在油门杆动作期间参数预测相对误差不超过5%;验证点上辨识模型参数预测误差不超过3%.证明该型发动机参数预测模型可以很好地预测发动机瞬态过程中的参数变化情况.该方法为建立发动机其他状态的加、减速过程参数变化模型奠定了基础,也能为建立全包线范围内发动机瞬态参数预测模型提供参考. 相似文献
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廖三丰 《长沙航空职业技术学院学报》2019,19(1):43-48
针对实际工作中的涡轴发动机不平衡量难以监控现状,提出了一种基于非线性支承参数的涡轴发动机高速两支点转子不平量识别方法。建立起转子动力学有限元模型,以支承位移响应工频信号有效值为目标,采用Pointer优化器开展不平衡量识别,通过反馈迭代识别油膜阻尼、刚度。以某真实发动机转子的不平衡量开展识别验证,识别结果符合实际转子不平衡量变化规律,该识别方法计算效率满足工程要求,为发动机整机振动响应仿真分析中的不平衡量施加提供输入条件。 相似文献
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本文以谐调叶盘有限元模型解析模态和失谐系统的实验测量模态作为基础信息,提出了一种整体叶盘结构失谐识别方法。该方法基于SNM降阶技术,大大降低了识别过程的计算花费以及对基础信息的要求;采用了子矩阵型技术使得失谐参数定义更加的自由,并使得该方法具有模型修正的功能;利用最可能向量技术处理实验测量模态振型,有效的限制了测量噪声、非线性等因素对识别过程的影响。最后以一个真实叶盘结构的数值仿真分析证明了该方法的正确及有效性。 相似文献
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