基于单类支持向量机的航空发动机故障检测

通过监控航空发动机性能参数,准确判断发动机的工作状态,预知发动机的异常变化．为预防和排除故障提供充足的时间和决策依据。开发出利用QAR（quick access Feeorder．快速存取记录器）数据的发动机故障检测系统,该系统基于民航发动机的QAR数据,由于发动机正常运行数据容易获取．而故障样本难以获得．因而采用单类支持向量机（OCSVM）,仅依靠发动机的健康数据建立其分类器。利用OCSVM分类器．监控后续航班参数是否出现异常,通过分析检测结果,实现发动机故障检测。采用该系统监控航空发动机性能参数．及时发现发动机运行状态异常,证明了系统的可行性和有效性。     

非对称尾迹对低压涡轮叶片附面层影响的研究

针对低雷诺数下低压涡轮(LPT)叶片尾迹存在的不对称性,研究了一种在近场与LPT尾迹更加接近的非对称尾迹对下游叶片附面层的影响,以求在不增加实验难度或计算量的前提下,提高研究过程中尾迹对下游叶片流动影响预测的精确性。研究以CFX软件为工具,以Packb高负荷LPT叶型为研究对象,分析了圆棒、三角形尾迹与叶片近场尾迹的相似性,对比了在圆棒与三角形尾迹扫掠下,叶片吸力面附面层的流动特性。研究发现,与圆棒尾迹相比,偏置的三角形尾迹与低雷诺数下的LPT叶片尾迹更加相似,且可更好地抑制吸力面分离。