弹用涡喷发动机风车起动过程仿真及性能分析

针对弹用涡喷发动机风车起动过程的特点,提出一种仿真求解机制:点火前的风车过程利用径向基函数神经网络(RBFN)方法建模仿真;点火后的加速过程则采用部件匹配法建立发动机动态模型仿真求解.动态模型的非线性方程组,利用粒子群优化算法(PSO)求解,解决了传统迭代解法受初值影响不易收敛的问题.计算结果与试验数据吻合较好,证明所...     

弹用涡喷发动机起动控制规律改进研究

利用地面试验系统进行弹用涡喷发动机的起动试验,获得起动过程发动机各工作参数及起动时间、喘振裕度等性能参数。对发动机起动阶段控制规律进行改进试验,得到供油曲线充填段和点火段的合理范围。试验结果表明：加速段供油规律对起动性能影响较大,适当地提高加速段的供油量可以有效缩短起动时间,但同时会减少喘振裕度。     

小型轴流压气机清洗两相流场的数值模拟

针对某小型航空发动机单级轴流压气机的清洗需求,以数值模拟结合实验的方法对压气机清洗流场的各种参数进行了分析研究.在初步确定清洗方案的基础上,建立了基于S-A湍流模型的离散相数值模拟理论模型,以经验公式估算喷嘴形成的初始液滴分布,并对喷嘴的实验参数进行了校准,最后以CFD软件进行了流场的数值模拟,计算结果表明：清洗液滴不会对压气机的流场产生明显影响,平面扇形喷嘴在该小型压气机上能获得较好的清洗效果.     

基于分层克隆粒子群算法的航空发动机性能仿真

针对传统的迭代算法在求解航空发动机非线性模型存在的受初值影响不易收敛问题,引入粒子群算法进行求解,并针对粒子群算法的局部收敛现象对其进行改进,设计一种分层克隆粒子群算法:将种群分为顶层和底层两个种群,通过对顶层粒子的克隆选择和底层粒子的混沌变异,分别提高算法的局部搜索能力和全局搜索能力,有效避免了出现局部收敛等问题。对测试函数求解的结果表明改进算法性能较遗传算法和粒子群算法有显著提高。将改进算法应用于某型混合排气涡扇发动机性能仿真,也得到满意的结果。     

Numerical Simulation and Performance Analysis on Windmill Starting Process of Small Turbojet Engine

A new simulation strategy is proposed for the starting process of missile turbojet engine windmill. The starting process of windmill before ignition is simulated using a radial basis function neural network (RBFNN) , and the acceleration process after ignition which model is a set of nonlinear equations is solved using a particle swarm optimization (PSO) algorithm. The introduction of PSO helped to tackle the problem of divergence caused by traditional iteration methods. The calculated result is in a great ...     

面向旋转机械故障诊断的深度流形迁移学习

深度学习因强大的特征提取能力已逐渐成为旋转机械故障诊断的主要方法。但深层模型缺乏领域适应能力,工况变化时性能衰退严重。迁移学习为解决变工况诊断问题提供新的途径。然而现有深度迁移学习方法大多仅对齐不同领域分布的均值中心,未考虑特征分布的流形结构,其适配性能仍难以应对不同工况复杂的机械故障信号。针对该问题,提出一种深度流形迁移学习方法,以堆叠自编码器为框架,在无监督预训练阶段同时利用源域和目标域样本训练,充分挖掘数据本质特征;针对模型微调,提出流行迁移框架,在适配分布差异同时还保持领域间特征分布结构的一致性。将新方法与现有迁移学习方法在旋转机械故障诊断案例进行充分的比较实验,结果表明,新方法优于现有方法,能显著提高变工况故障诊断精度。通过有效性分析在机理上进一步证明了融合目标域数据的无监督预训练策略和流形迁移微调策略对提高变工况故障诊断的有效性。