高压压气机转子叶片振动特性分析

基于ANSYS软件对某型航空发动机高压压气机第一级转子叶片的振动特性进行了分析研究,建立了叶片的三维有限元模型,采用分块Lanczos法,计算得到了叶片在发动机常用工况转速下的各阶自振频率、相应振型及振动应力分布,找出了应力较大的薄弱区域.最后考虑了高压压气机进口导流叶片后形成的气流尾迹对此级转子叶片的激振影响,得到该级转子叶片的共振图,结果证明该转子叶片在常用工况转速下,不会因为进口导流叶片后的气流尾迹引发共振.为叶片的后续结构分析、实验及振动排故提供了必要的数值依据.     

轮毂泄漏流对跨声速压气机转子性能影响的数值研究

为揭示转子前缘轮毂间隙泄漏流对高负荷压气机气动性能影响的物理机制，采用轮毂间隙边界条件模化处理方法，开展了轮毂泄漏流对跨声速压气机转子性能影响的三维定常数值模拟，分析了不同轮毂泄漏流量下压气机轮毂壁面流场结构与流态变化特征。研究结果表明：轮毂泄漏流会恶化压气机流通能力，影响程度随着泄漏量增加而逐渐增大。在近峰值效率工况下，当泄漏流量达到0.50%时，压气机流量约减小0.74%。当轮毂泄漏流达到一定强度后，反而呈现出部分正面效果，使得压气机压比或效率得到一定程度改善。轮毂泄漏流通过影响轮毂壁面流场结构空间分布来对压气机气动性能施加影响，尤其是鞍点的位置决定着轮毂间隙下游回流区和顺流区的影响范围以及轮毂壁面横向潜流强度。     

基于径向基神经网络的航空发动机气路故障诊断

基于径向基神经网络对民用高涵道比航空发动机风扇、增压级、高压压气机、高压涡轮、低压涡轮5大气路部件的效率降低故障进行诊断;采用Gasturb进行故障训练样本和测试样本库的生成,诊断结果显示,采用径向基神经网络进行航空发动机气路故障诊断的计算时间短、精度较高,不仅能定性的定位故障部位,而且在大多数情况下可以定量的给出该部件的性能衰退程度;某些情况下诊断结果与测试样本不尽一致,但都是方程的合理解,这是因为航空发动机的数学模型是一个多解的复杂方程,一个总性能的衰减对应着多组部件性能衰退的组合;随噪声幅值加大,诊断精度变差,同时研究发现诊断精度受噪声影响的敏感系数在不同的噪声幅值水平下是不同的。     

涡轮叶尖间隙泄漏流动控制研究进展

对涡轮发动机涡轮转子叶片叶尖间隙泄漏流动及其控制方法的研究进展进行了介绍。分析了涡轮叶尖间隙泄漏流动的影响及危害,并介绍了当前叶尖间隙泄漏流动的常用控制方法。分析了各控制方法的特点以及未来的发展方向,最后对间隙泄漏流动控制方法的发展趋势进行了展望。     

支撑向量机在航空发动机故障诊断中的应用研究

航空发动机故障样本有限,利用传统的统计识别方法故障诊断,正确率不高.支撑向量机能解决小样本的故障分类识别问题.研究Support Vector Machine(简称SVM)核函数对识别精度的影响,并把SVM与最大似然法、马氏距离法,最小距离法进行比较,结果表明SVM核函数对故障识别正确率影响不大,基于SVM的航空发动机...