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研究了模糊控制器在航空发动机控制中的实验应用。给出了实验方案及有关部件的数学描述;提出了用模糊控制开关设计法设计模糊控制器的思路及相应的数学描述;对发动机转速数字控制系统进行了实验研究。结果表明 :模糊控制器设计简便,具有良好的非线性校正作用,控制性能指标优良。 相似文献
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为提高发动机转动部件性能衰退故障诊断精度,针对传统的浅层网络和支持向量机(SVM)方法在诊断时存在泛化能力欠缺、易产生局部最优解等问题,引入近年来在模式识别领域取得巨大突破,模拟人脑多层结构的深度置信网络(DBN)进行发动机部件性能衰退故障的诊断。为改进深度置信网络性能,提出一种在无监督和有监督训练阶段都可自适应调整权值的改进算法(ad_DBN)。以涡扇发动机为对象,将两种DBN算法与BP,RBF和SVM方法从诊断精度、计算时间、抗噪能力三方面进行综合比较分析。结果表明DBN算法诊断精度明显优于反向传播(BP)神经网络,径向基(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)方法,得益于权值的自适应调整,ad_DBN诊断的平均精度高达97.84%,其抗噪声能力也明显优于其他算法,能够提高故障诊断的有效性和可靠性。 相似文献
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虚拟维修仿真是虚拟实现技术应用于维修领域的结果之一,可以用于产品的维修性设计和分析、维修人员的维修训练以及维修手册的生成等。文章是埘建立一个满足以上需求的虚拟维修仿真所需要解决的问题进行定义和说明。阐述了虚拟维修仿真的基本框架,从虚拟样机建模、虚拟人建模、仿真指令生成和运动合成四个方面介绍了涉及的各种问题及相应的处理方法,同时探讨了这一研究领域的发展方向和需要解决的问题。 相似文献
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涡轮叶片粗糙度对其性能衰退的影响研究 总被引:5,自引:0,他引:5
涡轮是航空发动机核心部件之一,对整个发动机性能的发挥产生重大影响。导致航空发动机性能衰退的形式有很多种,其中由积垢沉淀因素造成的叶片粗糙度增大是具有代表性的原因。利用叶型基本数据进行两级涡轮建模,与传统建模方法相比,提高了模型精度。将所有导致涡轮性能衰退的因素都等价为叶片表面粗糙度的变化,并基于等价雷诺数修正原理,通过仿真方法定量研究了涡轮叶片由于积垢沉淀引起粗糙度增大从而导致其性能的衰退情况。仿真结果表明,当涡轮叶片表面粗糙度增大时,两级涡轮主要的特性参数都发生不同程度的减小,使涡轮总体性能下降。 相似文献
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某涡轴发动机在外场使用过程中,由于进气环境的影响和多发不同的装机位置等因素,致使发动机出现偶发喘振或前喘征兆等现象。为此,对原型机转子进行改进设计。同时,采用试车试验的方法,测算并验证改型机的整机喘振裕度。结果表明:在整个工作范围内,改型机的整机喘振裕度得到了全面提升,设计点喘振裕度由10.65%提高至16.21%。试验可为该系列发动机设计制造和改进使用提供数据参考。 相似文献
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某型直升机发动机出现的尾喷管裂纹故障主要发生在尾喷管前转接段焊缝周围。为分析故障原因,文章建立了该型发动机尾喷管结构的计算模型。对该型喷管整体结构进行了自由振动和模态分析,获得了该喷管模型的多阶自振频率和模态。将有限元分析结果和实验结果对比表明,两者所得的固有频率吻合性较好。 相似文献
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发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。 相似文献
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针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明:得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速ng、输出轴转速nr和涡轮后温度T4都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。 相似文献
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