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基于航空发动机涡轮叶片表面温度准确测量的需求,本文提出了一种涡轮叶片表面温度测量方法。该方法以中子辐照SiC为测温晶体,利用温度对中子辐照SiC晶体结构的修复作用,测试经高温热处理后的SiC晶体的晶格参数值,研究发现SiC晶体的晶格参数(衍射角2θ)与退火温度之间存在一定的变化规律,因此,根据退火后晶体的晶格参数值即可以反演出其经历的最高温度。基于晶格参数值、退火温度和退火时间的数据集,采用Matlab软件拟合数据并获得了温度判读算法公式,得到的温度判读误差小于7.790%。 相似文献
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某航空发动机在长时间试验中发生了涡轮导向叶片裂纹的故障。本文利用数值方法分析了叶片裂纹位置的应力,开展了对涡轮导向叶片和燃气的流固耦合计算,最终得到了叶片的热应力分布情况。计算结果表明叶片的裂纹是由于局部热应力过高引起的。 相似文献
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以涡轮冷却冷模型数据管理与应用为背景,采用两层C/S信息系统构建方法,关系型数据库与文件系统结合的数据存储模式,完成了模型信息系统的设计与实现,并对系统的扩展性以及动态调用辅助计算进行了研究,从而给出了一种通用的设计模型数据管理与运用解决方案.该系统具有扩展性强、操作简便、界面友好等特点,为设计研发提供了一个很好的辅助工具. 相似文献
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本文叙述了激光全息干涉时间平均法的测振原理、实验装置和试验方法,并对航空发动机压气机叶片和自由涡轮一级、二级叶片的振型进行了测量。试验结果表明过种方法用于测量叶片的复杂振型是十分可靠的。 相似文献
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某航空发动机出现了焊接裂纹故障,在进行修理的过程中使用荧光渗透探伤并没有检验出来.在分析裂纹的性质后发现该裂纹主要是由残余应力造成的延时裂纹,进行荧光探伤后没有发现开口.采用金相分析裂纹性质后,证明裂纹主要是因为残余应力造成的.综合分析后研究决定使用X射线进一步进行探伤检测,并对修理工艺流程进行优化,消除残余应力的影响,有效解决了裂纹故障. 相似文献
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随着新能源技术的不断发展,风力发电逐渐成为目前主要的可再生能源发电方式。大型风机的发展对于风力发电行业而言至关重要,但其也存在诸多的运维问题。为了解决风力发电机叶片受载荷不均匀,容易造成尾缘开裂,以及运维困难的问题,通过数值模拟与半经验声学模型结合的方法研究风机叶片开裂状态下气动噪声的变化,并提出采用IEEE2400国际标准进行声学故障检测的理论框架。通过对不同的实验结果以及NREL的半经验模型软件仿真结果分析,得出:所提出的非接触式检测模型可以有效地识别到风机叶片的开裂故障;同时该方法有较强的推广性,可以用于其他的风机叶片故障分析与监测。该模型不仅可以检测风机的叶片开裂故障,还可以用于分析风机运行时的气动声学特征,对于完善风机叶片无损检测、非接触式具有十分重要的意义。 相似文献
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涡轮叶片是航空发动机的核心部件,对其表面进行实时温度测量对于叶片结构设计和航空发动机健康诊断具有重要意义。然而涡轮叶片在高温、高压和高转速的复杂恶劣环境中工作,使用常规测温手段进行叶片温度测量极具挑战性。为了解决叶片表面测温难题,研制了一种基于叶片金属的电感-电容(LC)无线温度传感器,并研究了金属基底对不同金属电极LC无线温度传感器回波损耗和谐振频率的影响。研究结果表明,Ag电极的LC无线温度传感器对金属基底展现出较好的抗衰减特性。此外,叶片金属厚度对传感器的回波损耗影响极其微弱,而金属电极只是在小厚度范围内对传感器回波损耗产生影响,据此确定了最佳的无线传感器结构参数。同时,进一步采用丝网印刷技术在热障涂层上构筑了LC无线温度传感器,实验结果表明,该LC无线温度传感器的射频性能与仿真结果吻合良好,在40~450℃内的灵敏度为0.014 MHz/℃,具有良好的温度敏感特性。 相似文献
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激光加工涡轮叶片气膜孔的现状及发展趋势 总被引:4,自引:1,他引:3
文章主要介绍了国内目前激光加工航空发动机涡轮叶片气膜孔的技术现状,通过脉冲YAG激光旋切加工小孔以及声光调QYAG激光扫描加工小孔两种工艺加工效果的对比,指出该技术目前存在的主要问题,并且通过总结国外在该技术领域的研究及应用现状,提出了今后激光加工小孔技术发展的方向。 相似文献
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介绍一种应用于涡轮叶片温度检测系统中的峰值采样电路,采用集成和分立元件混合的跨导型峰值采样电路。经仿真和实验验证,该电路具有线性良好、输入灵敏度高、通频带宽等特点。由于峰值点检测准确,大大减少叶片温度测量中的数据存储量,提高检测系统的实时性。 相似文献
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介绍一种应用于涡轮叶片温度检测系统中的峰值采样电路,采用集成和分立元件混合的跨导型峰值采样电路.经仿真和实验验证,该电路具有线性良好、输入灵敏度高、通频带宽等特点.由于峰值点检测准确,大大减少叶片温度测量中的数据存储量,提高检测系统的实时性. 相似文献
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《现代电子技术》2015,(23)
将BP神经网络预测模型应用于电火花加工参数优化方法中,从而针对不同的加工工艺要求预测出最佳的脉冲间隔t0和宽度t1以及峰值电流ie组合。由于常规的BP神经网络存在容易陷入极小值以及学习速率低等缺点,而常规GA优化算法存在容易陷入局部最优解、容易早熟等问题,提出一种对GA算法的染色体结构和遗传算子进行改进并引入自适应交叉和变异概率优化BP神经网络结构参数的改进型GA-BP神经网络算法。最后通过实验,对电火花加工参数优化模型性能进行评价,与常规GA-BP神经网络算法建立的参数优化模型相比,提出的参数优化模型的预测结果更加接近真实值,预测的平均准确率达到96.13%,高于常规GA-BP神经网络算法建立预测模型5.2%。 相似文献
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