航空发动机先进结构与关键制造技术

目前,航空发动机普遍采用轻量化、整体化结构,如整体叶盘、叶环结构,钛合金、镍基高温合金,以及比强度高、比模量大、抗疲劳性能好的树脂基复合材料,耐高温、抗疲劳及蠕变性能好的金属基复合材料等。本文基于国内外发展高推重比发动机的技术需求,对可能采用的新结构、新技术进行阐述和分析。

航空发动机滑油泵性能稳定控制技术研究

针对某航空发动机滑油泵使用中出现的问题,采用ANSYS有限元计算软件,对滑油泵从动齿轮、铜套在室温、100℃、160℃和200℃时过盈所产生的应力进行了建模与应力分析,得到了铜套工作温度不可大于150℃,否则,铜套会进入屈服而产生永久变形,即会形成缩径现象。同时,采用流体动力学模拟分析软件FLUENT,对齿轮泵的内部流场进行了模拟分析,泵转动过程中压力场、速度场等分布规律,在此基础上开展了可靠性提升工作,提出了有效的改进方法和控制措施,可为同类滑油泵故障的解决提供参考。

基于等强度理论的轮盘优化设计方法研究

为了满足航空发动机高的推重比,各个零部件的质量都有很严格的要求。轮盘作为发动机中的转子部件,对其结构设计也相当重要。首先基于等强度盘理论,了解了等强度盘存在的可能性及其设计方法。并通过有限元法掌握了结构设计和优化的理论知识。再利用ANSYS有限元分析软件,建立了轮盘结构优化设计模型,选取了结构优化设计中的变量。然后对某型航空发动机压气机轮盘进行了优化设计,在满足同样的应力约束条件下,优化后轮盘的质量比传统方法优化结果减轻了10.27%。

基于改进DQN燃气轮机转子故障诊断方法

燃气轮机转子系统作为燃气轮机关键部件,由于难以获取敏感故障特征导致故障诊断精度不高,影响设备的安全服役。针对以上问题,提出一种改进深度Q网络(DQN)深度强化学习燃气轮机转子系统故障诊断方法。首先,以采集的一维工况原始振动信号为输入,该DQN模型的环境状态采用故障样本集组成,转子故障类型为当前模型输入的动作集合;然后,DQN模型的智能体使用一维宽卷积神经网络(WDCNN)拟合得到Q网络,并使用ε-贪婪策略做出决策动作,反馈奖励和下一状态并存储到经验池内;智能体内采用时间差分误差(TD-error)优先经验回放,使得算法更加稳定和训练收敛;智能体与环境不断交互决策出最大奖励,输出最优策略故障诊断结果。将该模型应用于西储大学轴承数据集与燃气轮机试车台数据集中,分别达到99.2%与98.7%的准确率,可以用于快速有效地进行故障诊断。结果表明该改进DQN模型具有较高的故障诊断准确性与通用性。

基于三参数幂函数的低周疲劳寿命预测方法研究

为了找到能够更好地预测材料低周疲劳寿命的方法,基于三参数幂函数公式,对引起材料疲劳损伤的原因进行分析,提出了描述损伤能密度与疲劳寿命关系的寿命预测模型。采用高温合金与钛合金等多种材料的低周疲劳试验数据对提出的模型进行分析验证,并将分析结果与传统的Masson-Coffin模型和三参数幂函数公式的分析结果进行对比。结果表明:所提出的损伤能密度模型对不同条件下的材料数据的拟合效果较好,七种不同条件下的材料数据拟合结果中,有六种的相关系数大于0.9,且所有条件下的寿命预测点都在2倍分散带以内,精度高于另两种模型,并且该模型能够确切地描述引起材料低循环疲劳损伤的原因,简洁明了。

某烟机受损二级轮盘强度寿命分析

为了分析某烟机轮盘在受损修复后的使用寿命,采用有限元方法对该轮盘在修复前后不同工作状态下的强度和寿命进行了分析比较,给出了修复后轮盘安全系数和工作寿命的变化,确定修复后轮盘的安全系数为1.65,其寿命为14000 h.

燃气轮机气流激振深度置信网络故障诊断模型

气流激振故障是燃汽轮机由于工作介质引发的常见故障,针对某型燃气轮机气流激振故障,建立峰值保持降采样算法和粒子群算法优化的深度置信网络故障诊断模型。使用峰值保持降采样法对振动数据进行缩减,并以之作为深度置信神经网络的输入,降低模型训练时间,同时采取粒子群算法对深度置信网络结构参数寻优,搜索诊断性能最好的深度置信模型所对应的网络结构参数。实例结果表明,优化后的模型不仅降低模型训练时间,实现网络结构参数智能寻优,还有效实现燃气轮机气流激振故障诊断,测试准确率约为99.8%。

基于卷积神经网络的燃气轮机故障诊断研究

针对燃气轮机故障信号为变速非平稳信号的特点,使用非线性调频分量分解方法对燃气轮机机匣振动信号进行时频分析,并利用卷积神经网络对燃气轮机转子进行故障诊断。首先使用非线性调频分量分解方法将信号分解成多个频率分量,得到各个频率成分的瞬时频率,并绘制时频图。将时频图经过灰度处理以及尺寸压缩等预处理后作为输入训练卷积神经网络,利用卷积神经网络强大的特征提取能力实现燃气轮机转子故障的有效诊断。实验结果表明,针对燃气轮机转子故障,该模型能够获得很好的诊断效果,测试准确率约为99%。

烟气轮机轮盘低循环疲劳寿命分析

采用有限元方法对某烟气轮机轮盘的强度进行了分析,结果表明,该轮盘的安全储备系数为5.21,强度满足要求;机匣与转子部件之间的径向间隙值应大于3.279 mm。此外,利用Manson-coffin的修正公式确定了轮盘的低循环疲劳寿命为8.32×106。