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镍基粉末高温合金的热力学相图计算
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作者 鞠庆红 成博源 王浩 《铸造工程》 2024年第3期33-37,共5页
相图计算可以为多元合金热处理工艺的制定提供重要的参考依据。利用Thermo-Calc软件对三种不同Al、Ti含量的镍基粉末高温合金进行了相图计算,得出三种合金在400~1400℃下平衡相的类型、组成和存在温度范围。研究了不同Al、Ti元素含量对... 相图计算可以为多元合金热处理工艺的制定提供重要的参考依据。利用Thermo-Calc软件对三种不同Al、Ti含量的镍基粉末高温合金进行了相图计算,得出三种合金在400~1400℃下平衡相的类型、组成和存在温度范围。研究了不同Al、Ti元素含量对合金相组成的影响规律,结果表明Al、Ti含量的增加会抑制μ相的析出,使μ相的析出温度降低,但会促进σ相的析出,提高σ相的析出温度。 展开更多
关键词 粉末高温合金 相图计算 γ′相 碳化物 Μ相 Σ相
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基于广义状态空间平均的LLC谐振变换器建模及稳定性分析 被引量:1
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作者 石旭东 成博源 +1 位作者 鲍中杭 杨占刚 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期146-155,共10页
LLC谐振变换器在航空航天领域中广泛应用,但LLC谐振变换器固有的非线性特性及输出“小纹波”易造成系统失稳。为准确分析LLC谐振变换器非线性特性及输出“小纹波”问题,引入广义状态空间平均(generalized state space averaging, GSSA)... LLC谐振变换器在航空航天领域中广泛应用,但LLC谐振变换器固有的非线性特性及输出“小纹波”易造成系统失稳。为准确分析LLC谐振变换器非线性特性及输出“小纹波”问题,引入广义状态空间平均(generalized state space averaging, GSSA)理论对LLC谐振变换器进行建模,将时域非线性状态空间模型转化为GSSA模型。并推导基于GSSA理论的闭环系统小信号模型。通过特征值分析法及Nyquist曲线对元件参数、控制参数及参数耦合对系统稳定性影响进行分析,再利用仿真对模型及理论分析进行验证。仿真结果表明,建立的广义状态空间平均模型可以考虑到系统中“小纹波”因素,具有更高的精度。稳定性理论分析结果与稳定性分析仿真验证结果一致。 展开更多
关键词 LLC谐振变换器 广义状态空间平均 小信号模型 稳定性分析 特征值分析法 Nyquist曲线
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基于模糊TOPSIS-FMEA的飞机IDG风险评价 被引量:9
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作者 石旭东 成博源 +1 位作者 黄琨 杨占刚 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期2060-2064,共5页
在传统飞机电源系统失效模式及影响分析(failure mode and effects analysis,FMEA)法中,采用风险评价指标属性值简单相乘的方法计算风险优先数,造成风险评价指标不精确,且主观因素导致属性值发生微小变化,影响最终评价结果。通过在发生... 在传统飞机电源系统失效模式及影响分析(failure mode and effects analysis,FMEA)法中,采用风险评价指标属性值简单相乘的方法计算风险优先数,造成风险评价指标不精确,且主观因素导致属性值发生微小变化,影响最终评价结果。通过在发生度、严重度和探测度这3个风险评价指标中引入模糊逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)理论进行风险评价,去模糊化和归一化后构造加权判断矩阵,确定逼近理想解排序法的正负理想解,根据相对贴近度大小对各故障模式进行风险水平排序。与传统失效模式及影响分析法的对比验证了方法的有效性和实用性,可为飞机电源系统其他组件风险水平评价提供有效参考。 展开更多
关键词 飞机电源系统 风险评价 失效模式及影响分析 逼近理想解排序法
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基于FWA-DBN的航空发电机偏心故障诊断 被引量:2
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作者 杨占刚 徐海义 +1 位作者 成博源 石旭东 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1757-1764,共8页
针对具有多并联支路绕组结构的航空发电机在偏心故障下的输出三相电压、电流故障特征差异小,造成故障不易识别的问题,提出一种基于烟花算法(fireworks algorithm,FWA)优化深度置信网络(deep belief network,DBN)的故障诊断方法。首先根... 针对具有多并联支路绕组结构的航空发电机在偏心故障下的输出三相电压、电流故障特征差异小,造成故障不易识别的问题,提出一种基于烟花算法(fireworks algorithm,FWA)优化深度置信网络(deep belief network,DBN)的故障诊断方法。首先根据有限元法搭建航空发电机模型,通过仿真获取不同静态、动态偏心故障输出数据;然后运用FWA训练优化与极限学习机(extreme learning machine,ELM)相结合的DBN网络,得到最佳DBN-ELM模型结构;最后由ELM分类器进行故障诊断分类。诊断结果表明,相较于传统的故障诊断方法,应用所提方法进行航空发电机偏心故障诊断,可以获得更高的准确率,平均准确率达到99.203%。 展开更多
关键词 航空发电机 偏心故障 烟花算法 深度置信网络 极限学习机
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