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为了研究小型回流燃烧室不同条件下的工作状态,并分析其产生积碳现象的原因,采用k-ε湍流模型、EDC湍流燃烧等模型对该燃烧室多个工况进行数值计算。结果表明,燃烧室性能参数计算值与台架数据较吻合,各个状态下参数相对误差均小于1.37%。根据各工况的温度分布的变化,发现燃烧室火焰随工况降低逐渐向火焰筒头部收缩。计算了各工况蒸发管内的燃油蒸发率,发现蒸发率在低工况时明显降低。根据出口温度分布情况,计算出口温度分布系数OTDF为0.35。分析碳黑粒子的分布,发现积碳现象主要在火焰筒头部,其原因主要是燃烧不充分和冷却气膜的缺失。 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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为了探究某型涡轴发动机喘振发生位置规律,采集并分析了台架喘振试验时进气道、轴流压气机叶尖、轴流压气机出口和离心压气机出口的压力信号。采用连续小波时频变换对压力信号进行特征提取,以小波系数作为喘振信号特征,阈值为小波系数最大值的10%,结果表明:某型涡轴发动机的轴流压气机总是比离心压气机先发生喘振,喘振在轴向上由进气道向离心压气机传递的同时,在周向上也沿着压气机转子叶片旋转方向传递。对某型号发动机进行实时喘振监测时,监测轴流压气机能比监测离心压气机更早发现喘振,在后续某型涡轴发动机改型设计时,可增加轴流压气机的喘振裕度来提升整机防喘能力。 相似文献
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针对航空发动机推力不可测,部件级模型求解推力精度不高、实时性差的问题,提出了基于快速寻找密度极点聚类与粒子群极限学习机的航空发动机推力估计方法。首先利用基于快速寻找密度极点的聚类算法对全工况范围内的台架试车数据聚类,然后在每一个子类中,用粒子群极限学习机设计了子推力估计器。在子类推力估计过程中,为使网络拓扑结构最优,用粒子群算法寻找极限学习机的最优隐层神经元数目的方法。训练与测试表明,推力估计测试相对误差最大值为3.06‰,优于传统的RBF(7.25‰)与BP(14.84‰)神经网络方法,能够满足直接推力控制与机载在线实时状态评估的需求,且可将方法扩展到其他不可测参数的估计。 相似文献
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为系统掌握砂尘侵蚀对涡轴发动机整机和零部件的影响,分析了国内外整机吞砂试验条款的差异及适用性,开展了某涡轴发动机整机吞砂试验研究。依据气动热力过程约束方程和发动机整机匹配约束条件,建立了涡轴发动机试验数据快速评估模型,完成了整机及各部件性能退化评估,并利用公开文献数据进行了对比分析。结果表明:功率和耗油率随吞砂时间呈二次函数规律退化,吞砂10 h功率损失10.2%,耗油率升高3.2%;吞砂造成压气机一级叶片弦长变短0.7%~3.4%、厚度减薄1.0%~3.0%,压气机流量下降4.1%、效率下降3.1%、增压比下降4.5%;燃气涡轮冷却气膜孔存在轻微堵塞和表面烧蚀,冷气量减少1.5%,效率下降0.5%;而动力涡轮效率因叶片表面光洁度提高有小幅提升。 相似文献
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为了识别某型涡轴发动机喘振时的特征,通过进气畸变方式开展了某型发动机台架试车逼喘试验,利用声压传感器测量采集了轴流压气机和离心压气机两侧的声压信号。对声压信号进行测试环境与背景噪声修正,再采用时频分析方法实现了对由于进气减少引起的压气机叶片失速团特征和低频喘振特征的检测,并采用小波低频重构声压信号方法实现了某型涡轴发动机喘振信号的提取与识别。结果表明:随着进气的增加,轴流压气机和离心压气机转子频率处声压信号幅值会降低,同时会产生失速团,轴流压气机右侧能最先监测到喘振,喘振频率约为60 Hz。 相似文献
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基于QPSO-ELM的某型涡轴发动机起动过程模型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
针对解析法建立某型涡轴发动机起动过程模型困难的问题,提出一种基于量子粒子群优化-极限学习机(QPSO-ELM)的某型涡轴发动机起动过程模型数据驱动辨识方法。首先构建基于状态空间法描述的某型涡轴发动机起动过程分段模型,然后结合发动机起动试验数据,采用QPSO-ELM算法对该起动模型进行辨识,试验结果表明:燃气发生器转子转速、发动机输出轴转速和燃气涡轮后温度的辨识结果都良好地逼近了实测数据,最大相对误差的均值分别为1.358%、1.628%和2.195%,满足实际应用的精度需求,并且QPSO-ELM的辨识精度优于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)和反向传播(BP)神经网络。 相似文献
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为了研究涡扇发动机暖机程序是否合理,分析了暖机与不暖机对发动机加速过程中压气机叶尖间隙变化造成的影响,并进行了两种情况下变化规律的对比分析。建立了转子模型,在综合考虑转子离心载荷与温度载荷基础上,运用该发动机暖机与不暖机情况下台架测试数据绘制载荷谱,并基于Workbench平台采用热—固耦合分析方法对加速过程中发动机转子径向位移进行仿真计算。根据转子径向间隙计算模型,利用仿真结果计算获得暖机与不暖机情况下的叶尖间隙。结果表明,充分暖机后的压气机叶尖间隙值明显小于不暖机情况下的间隙值,相对原始装配间隙,两者在慢车状态时相差19.86%,在最大加力状态相差8.04%,且加速过程中叶尖间隙变化规律均为随时间增加而不断减小,在慢车至中间状态过程中迅速减小,在加力过程中缓慢减小。 相似文献