航空无刷同步发电机冷却流场仿真分析

研究具有三转子结构的航空无刷同步发电机冷却流场情况,通过FLUENT仿真模拟发电机的全流场域流体分布规律。建立发电机三维物理模型与流场求解域模型,根据发电机实际工况确定数值模型和边界条件。通过对比FLUENT仿真结果与试验数据及理论计算结果,证明了仿真结果的可信性,根据所得流场分布规律对发电机通风结构设计提出一些有益的参考建议。     

飞机刹车组件智能测试台的设计与实现

飞机刹车组件是飞机制动系统中的一个重要部件。针对其性能测试要求,设计了测试飞机刹车组件性能的液压试验台。传统的试验台在压力控制、跳项测试以及自动化水平上都存在不足,为解决这些问题,设计了飞机刹车组件智能测试台。该试验台可以对飞机刹车组件进行排气功能、高压保压功能、往复试验功能、低压保压功能、测间隙功能、微压保压功能等性能进行测试。解决了传统试验台中存在的几个关键问题。经实验验证,该试验台能够满足测试要求。     

基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断

随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据离散化;然后,运用粗糙集的知识发现理论,在保持决策表的决策属性和条件属性之间的依赖关系不发生变化的前提下对决策表进行约简;最后,利用支持向量机适用于小样本数据处理的特性对样本进行学习得到最优超平面决策函数从而进行故障诊断。对航空发动机性能参数实例的验证结果表明,该方法对航空发动机故障具有较强的诊断能力,在不影响诊断率的基础上大大缩短了运算时间。因此,提出的算法具有较好的实用性和准确性。     

大口径油气管道快速夹紧装置的设计

为满足对大口径管道破损泄漏事故进行快速安全维抢修作业的需要,研制开发了大口径油气管道快速夹紧装置。该装置采用液压系统作动力,能够将大口径油气管道维抢修卡具快速的安装到油气管道泄漏位置,达到快速封堵,隔离危险源的目的,并减少经济损失及环境污染。     

基于CNN-SVM的飞机EHA故障诊断算法研究

针对飞机电动静液作动器(electro-hydrostatic actuator, EHA)系统集成度高、工况复杂、故障种类多的特点,为了对其典型故障进行有效诊断,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和支持向量机(support vector machine, SVM)的故障诊断算法。使用CNN对故障数据进行自适应特征提取,再利用SVM对CNN全连接层输出进行分类。为提高SVM分类性能,使用带动态惯性权重的自适应粒子群优化算法(dynamic inertia weight adaptive particle swarm optimization, IWAPSO)实现对SVM参数的优化选择。引入Ramp损失函数降低SVM的噪声敏感性。结果表明：经过参数优化后的SVM准确率比标准SVM提升了12.6%,比传统CNN方法提升了17.3%;当使用含噪声信号的测试集时,基于Ramp损失函数的SVM表现出了更好的鲁棒性。     

双基推进剂/包覆层界面脱粘敲击检测的策略

针对双基推进剂/包覆层界面脱粘敲击检测中存在的精度低、效率差、混乱无序等问题,提出一套基于敲击检测原理的策略,并对检测流程作出指导。基于敲击检测的基本特性,分别对被检测的柱体和球头两种特殊曲面进行网格划分,并对网格划分中可能出现的精度敏感性问题进行实验分析。由Barlow检测策略数学模型,提出双基推进剂/包覆层界面检测效率数学模型,该模型分别对顺序检测时间成本和定期检测时间间隔进行了定量分析。提出基于箱型图的波动范围识别方法,可以在缺陷云图中直观显示缺陷位置和恶劣程度。通过完整的工艺流程与案例实验分析表明,所提策略对敲击检测流程与检测后处理措施有一定指导意义。     

基于改进灰靶理论的航空发动机健康监测方法

为实现航空发动机状态等级的划分与识别、可靠性和剩余寿命的分析以及典型故障的诊断,基于灰靶决策理论、层次分析法和熵理论提出一种航空发动机健康监测方法。首先,以新航空发动机状态监测值作为靶心,用经层次分析法和熵理论综合算法优化权重系数后的灰靶模型计算靶心度;然后,结合故障严酷度和发生概率制定各健康状态等级的划分标准,并将靶心度转化为可靠度,在此基础上结合发动机性能退化曲线计算剩余寿命;最后,计算典型故障数据的靶心度作为参照实现故障类型的诊断。用某型航空发动机气路性能参数监测数据进行验证,结果表明笔者提出的算法可有效实现航空发动机健康监测,该算法具有较好的实用性和准确性。