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用有限元法通过复特征值分析,建立了固体火箭发动机振动特性分析的复特征值法和直接频率法两种计算模型。用其计算固体火箭发动机弯曲振动的固有频率、振型及阻尼、并进行试验验证,得到了较满意的结果。 相似文献
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基于模糊神经网络的液体火箭发动机振动检测 总被引:1,自引:0,他引:1
液体火箭发动机振动检测涉及部件振动数据的收集、振动特征的抽取与度量以及度量结果的决策。基于模糊神经网络提出了一种发动机振动故障检测的基本系统。这种技术的吸引力在于:神经网络采用可变模糊集代表发动机工作模式,自然地提供了反映故障程度的有用信息;神经网络的离线学习算法可以从训练样本中提取振动知识;神经网络的监测算法不仅能正确预报故障,同时也能对新的振动信息进行在线学习。实验研究结果表明:模糊神经网络可以成功地用于泵压式液体火箭发动机热试车的振动故障检测。 相似文献
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考虑到纤维缠绕壳及裙部结构特点,对筒体采用有矩理论的分析方法,对封头部分,引用E.Meissner变量为基本未知量,导得分析总是的两个基本控制方程,采用样条配点法求解。将两部分的解联立起来,可提供符合结构实际情况的计算结果。 相似文献
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本文致力于找到一种新型具有通用型固体火箭发动机装药的燃烧模拟方法。本文选用的装药模型是星孔装药。保存数据时,我们选用链表结构,更方便地实现点的删除,最终生成了星孔装药的燃烧曲线。 相似文献
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固体火箭发动机喷管型面设计直接关系到喷管效率和推力大小,是喷管设计中的重要研究课题。本文从喷管型面设计方法、型面参数优化和喷管流固热耦合分析等方面综述了国内外对固体火箭发动机喷管型面的研究进展。总结出了直接优化方法、特型喷管的设计方法、六次Bézier曲线、双三次样条曲线构造扩张段型线和B-Spline曲线和特征线方法等喷管型面的设计方法,并介绍了计算流体动力学(CFD)和随机优化方法在固体火箭发动机(SRM)设计优化中的运用。分析了固体火箭发动机喷管涉及到的流固热耦合问题,并结合文献介绍了经典CFD算法、CBS有限元算法和格子波尔兹曼在研究流固热耦合问题上的运用。 相似文献
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基于爆破试验的CFRP固体火箭发动机壳体的可靠性设计 总被引:1,自引:0,他引:1
根据GJB 1878-94制备了8个碳纤维缠绕复合材料压力容器,通过试验获得壳体的纤维强度、缠绕角、几何尺寸、爆破压强等随机变量特征值,利用这些实验数据对固体火箭发动机壳体进行可靠性设计,并与传统的安全系数法设计进行比较。结果表明,使用可靠性安全系数法设计可以实现安全性和经济性的统一。分析了材料的力学性能参数及壳体的几何参数等随机变量的变异系数对CFRP固体火箭发动机壳体爆破压强分散程度的影响。纤维应力、壳体纤维层厚度和壳体半径的变异系数的大小直接影响了爆破压强的分散程度;而纤维缠绕角除其变异系数的大小直接影响爆破压强的分散程度外,其参数均值也对爆破压强的分散程度有影响。 相似文献
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低温推进剂火箭发动机泵出口密度、温度计算的一种新方法 总被引:2,自引:0,他引:2
对补燃循环和使用低温推进剂的液体火箭发动机,需要考虑泵出口温度、密度变化对发动机动、静态特性的影响,目前计算泵出口温度、密度的方法存在一定的局限性,本文提出了一种新的计算方法,它根据泵出口推进剂的压力和比焓,利用推进剂的有关热力状态方程来迭代计算泵出口推进剂的密度与温度,具有使用方便,适用范围广和计算精度高的优点,采用最小二乘法拟合了低温推进剂火箭发动机泵出口温度、密度计算所需的热力状态方程,利用本文的方法对低温发动机泵出口密度、温度进行了计算,计算结果与实测值吻合很好。 相似文献
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基于神经网络方法的框架结构损伤检测的试验研究 总被引:2,自引:2,他引:2
首先建立了三层试验框架结构的有限元模型,利用未损伤状态的动态测量数据,采用神经网络方法分步对原结构的有限元模型进行了修正。然后,依据修正的有限元模型,运用神经网络方法对各种实际损伤状况进行了损伤诊断。比较了仅以三阶频率作为神经网络输入向量和三阶频率及一阶振型组合作为网络输入向量对网络训练和损伤检测结果的影响。研究表明,神经网络的输入数据越充分,网络训练的收敛速度越快;利用三阶固有频率能够对该模型结构的各种损伤进行诊断,获得满意层问刚度识别的结果。 相似文献
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分析了影响耳片结构疲劳状态的主要因素,把这些因素归纳为静强度,抗疲劳设计与制造以及使用过程中的疲劳积累三大类。采用多层B-P人工神经网络结构,构造了能映射各因素与总体效果影响的人工神经网络系统,该系统采用了一个主网络和两个子网络的结构,降低了状态空间的维数,提高了运算速度,较好地反映了实际结构的疲劳失效机理,为耳片结构的疲劳评估提供了一种较客观的方法。 相似文献
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与短持时地震动相比,长持时地震动会加剧结构的损伤,增加结构的失效概率,因此有必要更充分地研究地震动持时特性对结构地震易损性分析结果的影响。该文提出了一种基于BP神经网络的地震易损性曲面分析方法,使用神经网络模型,综合考虑地震动强度和持时特性对结构地震需求的影响,并进行地震易损性分析,得到不同损伤水平下考虑地震动持时特性的结构易损性曲面。选用3个不同高度的钢筋混凝土框架结构为研究对象,分别选择具有长、短持时特性的2组地震动记录为输入,采用BP神经网络模型建立地震动强度指标与结构响应间的关系,在此基础上得到目标地震易损性曲面,并对该方法的有效性进行讨论。分析结果表明,研究建立的BP神经网络模型精度较高,依据该方法可得到可信的损伤概率分析结果。相比于传统方法,神经网络可以更为有效和准确地建立持时与结构损伤的相关关系,得到考虑持时特性的易损性分析结果。该文的方法亦可进一步拓展,将更多地震动特性纳入地震易损性分析过程,具有明确的应用前景。 相似文献