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针对当前热分析方法无法满足直升机主减速器结构复杂多变的问题,提出了一种快速获取主减速器温度场分布的通用热分析方法。以典型直升机主减速器为样本,进行了主成分分析(principal component analysis,PCA),并结合热网络法(thermal network,TN),分析获得3种通用热分析单元体模型。对于不同结构的主减速器,通过单元体及其衍生体的组合可以迅速且有效地建立其系统热分析模型,求解获得温度场分布。以某直升机主减速器为例,应用该方法进行了热分析,并与试验进行了对比,结果表明:该方法能高效计算主减速器的温度场分布,计算值与试验值最大误差为5.07%,满足主减速器热分析工程计算需求。 相似文献
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为解决新研全尺寸主减隔振装置地面性能试验中由于试验件尺寸大、重量重和试验状态多等难点,同时缩短试验周期并降低试验成本,提出了一种通过实测动载荷传递率评估主减隔振装置隔振性能的地面性能试验方法,给出了试验方案、试验夹具安装、试验内容以及过程。通过理论分析和试验结果,验证了实测动载荷传递率试验方案的可行性,测试结果真实可靠,为后续类似的系统级全尺寸隔振性能试验提供了一种新的试验方法。试验结果表明:新型主减隔振装置对垂向、航向和侧向三向激励的隔振效率均超过了80%,达到了预期的减振效果。 相似文献
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考虑喷油润滑的附件机匣温度场分析 总被引:2,自引:2,他引:0
附件机匣作为航空发动机重要部件之一,其产热和散热的问题比较复杂.针对以往附件机匣相关研究只关注固体域的产热、散热分析,而对滑油散热作用不能充分考虑这一问题的现状,提出了基于流体仿真思想的稳态温度场分析方法.首先,通过分析附件机匣产热、散热问题的基本规律和特点,进一步采用k-ε湍流模型来模拟机匣内的情况,多相流模型模拟滑油,并且使用多参考坐标系模拟滑油在运动过程中的换热.最后,以某附件机匣作为具体应用案例,验证了方法的正确性和可行性,从而形成了一套行之有效的使用FLUENT软件对附件机匣进行稳态温度场仿真分析的模型和方法.研究的成果对于后续附件机匣的可靠性与寿命分析有重要支撑作用. 相似文献
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介绍了1台用于考核某型发动机附件机匣性能指标的试验器测试系统的硬件配置,并基于LabVIEW和KINGVIEW进行了软件设计,重点讨论了二者之间的动态数据交换技术。 相似文献
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小波包分析在内燃机车静液压齿轮箱故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
本文简述了小波变换的基本原理及利用小波包对振动信号进行分解的方法。小波分析良好的时频局部化性质,适于检测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分,这在旋转机械状态监侧及早期故障诊断中具有重要意义。本文给出利用小波包分析在内燃机车静液压齿轮箱故障诊断中提取微弱轴承冲击故障特征的实例。 相似文献
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基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感故障特征;应用GWO -SVM分类器对低维故障特征进行模式识别,判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比,ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势;与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较,ISSL-Isomap方法降维效果最佳;所提方法的故障识别率达到100%,具有一定优越性。 相似文献
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为探究某型直升机中间减速器飞溅润滑油-气两相流分布与参数优化方法,首先基于计算流体力学(CFD)思想建立了中减飞溅润滑数值计算模型;采用多相流(VOF)及动网格等模型计算获得了机匣内部的油液分布与导油管的润滑油流量;分析了浸油深度和输入转速对齿面与轴承(通过导油管的润滑油流量体现)润滑效果的影响规律。然后在直升机中减传动试验台上开展试验,验证仿真的可行性。结果显示:建议的中减浸油深度为17~26 mm、输入转速为4 000~6 000 r/min;试验测得4个导油管的润滑油流量趋势与CFD仿真计算结果一致,且有一个导油管收集不到润滑油,说明该导油管的结构不合理。 相似文献
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针对时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)方法的不足之处,将样本熵作为适应度函数,采用灰狼优化(GWO)算法对带宽阈值和B样条阶数核心参数进行寻优,得到最优组合解,对不同的故障冲击试验振动信号进行分解。对本征模态函数(IMF)分量选取过程进行优化,采用多个加权指标对所有IMF分量进行计算,最终选取最优IMF分量,再通过包络谱分析提取出行星轮齿面剥落故障特征。在行星齿轮箱故障试验中,利用方均根法对剥落故障进行初步识别,根据GWO-TVF-EMD法分解得到各剥落故障信号最优IMF分量,使用包络谱分析明显判断出行星齿轮的故障频率。该方法能够提取3种不同程度齿面剥落故障的细节特征,理论值与实际值的相对误差为1.68%。 相似文献