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发布时间:
2022-01-12 09:17
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可靠性数字孪生概念内涵和技术框架研究
摘要:
在武器装备可靠性与数字孪生技术的基础上,提出了覆盖“全系统、全特性、全过程”的数字孪生体系结构,明确了可靠性数字孪生的定义,界定了可靠性数字孪生与性能数字孪生的相互关系。并且,从系统层级、系统特性、系统过程3个维度分析了产品数字孪生框架,以此为基准构建了包括故障物理模型、传感器数据监测、健康信息感知、使用与维修映射、数字-物理双空间精准映射、信息物理系统集成等的可靠性数字孪生技术框架,为武器装备可靠性数字孪生技术应用奠定了理论基础。
智能装备试验与测试的挑战与对策思考
摘要:
人工智能加速应用于武器装备,催生了新的武器装备类型。在分析智能装备新特征基础上,总结提出了智能装备试验与测试存在两方面挑战,一方面是硬件实体及其控制系统存在“可用、好用”的试验与测试挑战,另一方面是智能装备实际应用的智能算法存在“敢用、实用”的试验与测试挑战;给出了应对智能装备试验与测试挑战的建议,包括注重智能装备试验与测试新特性研究,探索适应智能装备试验与测试的新技术,针对不同领域智能装备特点建立健全测评数据集和试验标准规范,以及构建能够对智能装备进行高效、可信测评的新试验环境与测试平台。希望能够为智能装备试验与测试技术的发展提供一定的借鉴作用。
喷水对风扇压气机性能的影响
摘要:
针对雨滴吸入对航空发动机风扇特性的影响问题,对某四级风扇模型,采用数值仿真的方法进行风扇特性变化的分析,在平均流管的基础之上,分析来流为空气、不同含水量、水滴直径以及空气相对湿度等条件对风扇压比和效率的影响。仿真分析发现,当来流含2% 600 μm的水滴时,风扇压比降低约6.1%,效率下降约10.7%。仿真结果表明当压气机入口来流含水时,风扇的压比和效率均明显降低,随着含水量的增加,风扇压比和效率减小,空气相对湿度的变化对风扇特性影响并不显著。本研究可为发动机吸雨条件下风扇的特性分析提供支撑。
低液位非满管流量校准及其测量影响因素分析
摘要:
管道粗糙度和流体黏度对流量测量有一定影响,为校准流量并分析其影响因素,运用FLUENT仿真软件对管道粗糙度、流体黏度进行模拟。建立粗糙度-平均流速、黏度-平均流速模型,搭建实验平台,验证模型建立的准确性,即外置U形连通管结合高精度激光测距仪精确测量管道内流体液位高度,管道上方通气管结合流速仪精确测量管道内流体平均流速,通过体积流量计算公式得到流量值。实验结果表明,在液位低于0.1D时,流量测量误差小于0.85%;通过粗糙度-平均流速、黏度-平均流速模型得到的平均流速值进行流量计算,计算结果误差小于3.03%。实验验证了该方法的可行性和模型的可靠性,为低液位非满管流量测量领域的技术创新提供了依据和实验基础。
基于D/A转换技术的发动机温度模拟器设计与实现
摘要:
为满足在发动机不开车条件下开展机上地面试验对发动机温度信号的模拟需求,针对现有技术存在装置结构复杂、工作效率和工艺效费比低等问题,结合飞机常规生产试验对装置的根本需求,采用AT89C2051单片机、MAX541高速16位串行D/A转换器为核心进行开发,设计实现了一种基于D/A转换技术的信号输出为1.52~53.48 mV、分辨率为1 μV、精度优于±5 μV的发动机温度模拟器。重点介绍该温度模拟器硬、软件系统的开发设计和调试验证情况。实际应用表明:该模拟器具有装置结构简单、信号输出准确、连接操作简便等优点,便于机上工作使用,在发动机温度信号标定等机上地面试验中可实现较高的精度和工作效率。
飞机刹车系统故障诊断方法及其应用研究
摘要:
刹车系统是飞机着陆制动的重要系统,其故障将直接影响飞机着陆安全。现阶段刹车系统多采用故障树分析法进行事后诊断,对故障预防效果有限。运用一元线性回归分析方法建立刹车系统输出刹车压力的预测区间,修正后作为刹车压力应正常分布的区间,将该区间作为检测手段并结合故障征兆判据,对刹车系统现有工作数据在区间上的分布情况进行分析和判断,以检测系统中是否存在故障征兆。实例验证结果表明:该诊断方法可以预先对刹车系统中存在的故障征兆进行检测,在运用工程知识对检测出的故障征兆进行隔离和排除后,可极大降低刹车系统再次工作时的故障发生率,故障预防效果显著。该诊断方法易实现,有助于弥补现阶段刹车系统故障诊断存在的不足,可推广使用,具有一定的应用前景。
基于EEMD能量熵和混合算法的电机轴承故障诊断
摘要:
针对提升机电机轴承振动信号的非平稳特性和单一粒子群算法(PSO) 优化径向基函数(RBF)神经网络时存在网络收敛速度慢和适应度值易陷入局部最小的缺点,提出基于集合经验模态分解(EEMD)能量熵和模拟退火粒子群混合算法(SAPSO)优化RBF神经网络的提升机电机轴承故障诊断方法。基于EEMD求取振动信号各固有模态函数分量的能量熵,并使用相关性分析方法剔除虚假的分量,把筛选后的有效数据作为故障识别的特征向量;利用模拟退火(SA)算法具有局部概率突跳的特性,将SA算法和PSO算法相结合,在优化RBF诊断模型隐含层参数时以实现不同算法间的优劣互补。仿真结果表明,使用SAPSO算法优化后的RBF神经网络模型在提升机电机轴承故障诊断中能够加快网络收敛速度和提升故障识别精度。
基于滑模观测器和神经网络的传感器故障诊断方法比较研究
摘要:
针对航空发动机传感器故障诊断中各种方法的优势和劣势,选择滑模观测器和神经网络这两种故障诊断方法分别对航空发动机转速传感器进行故障诊断研究,采用实验室搭建的发动机实验台DGEN380的实验数据,选择对航空发动机控制系统影响较大的偏置故障、漂移故障、脉冲故障、周期性干扰故障这四类传感器故障进行诊断。研究结果表明,滑模观测器和IPSO-BP神经网络都能实现航空发动机传感器的故障诊断;滑模观测器方法可以诊断出偏置故障、脉冲故障和周期性干扰故障,但不能诊断出传感器发生的漂移故障;IPSO-BP神经网络方法可以诊断出偏置故障、漂移故障、脉冲故障和周期性干扰故障。因此,滑模观测器在故障诊断中可能会出现漏诊的现象,IPSO-BP神经网络相对滑模观测器而言不会出现漏诊的现象。
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