基于倒拖过程参数测试的汽缸密封性评估

优化选择了测试工况和测试参数,在实车上测量了倒拖过程中的汽缸压缩压力、电机启动电流和曲轴转速信号,建立了一种坦克柴油机汽缸密封性评估方法。该方法同时兼顾了柴油机汽缸密封性的整体性和各缸之间的差异性,测试成本低,评估速度快,易于推广应用。     

基于BP神经网络的柴油机动态输出扭矩预测建模

比照测试柴油机负荷特性方法对某型废气涡轮增压柴油机进行了全工况热平衡台架试验,并以柴油机各稳定工况点台架试验的转速、加油尺杆位移、排气温度及相应输出扭矩的测试数据为训练、测试样本,通过BP神经网络的反复学习,得到了精度较高且泛化能力较强的柴油机动态输出扭矩预测模型。     

基于神经网络的柴油机技术状态主元信息提取方法

在柴油机技术状态监测时,表征其技术状态的特征参数有很多,合理提取状态主元信息是一项关键的任务。分析研究了人工神经网络的信息提取原理和方法。以某型坦克柴油机为例,通过柴油机性能检测试验测取了能够反映柴油机技术状态变化的典型特征,建立了O ja神经网络信息提取模型,提取了柴油机技术状态的主元信息。分析结果表明:提取的主元信息能够反映柴油机技术状态随柴油机使用时间的变化趋势。该方法为坦克柴油机的技术状态监测与故障诊断提供了有效手段。     

基于人工神经网络的特征压缩方法及应用

分析了人工神经网络特征提取方法用于特征压缩的原理,研究了多层网络的隐层提取模型、Oja网络模型和基于Sanger算法的网络模型,以坦克柴油机燃油系统典型故障的特征处理为例,采用Sanger算法对特征参数进行了压缩,实现了特征空间的约简。该方法有利于简化分类器的设计,对于解决复杂设备的状态检测与故障诊断问题具有重要意义。     

基于DSPACE的高功率密度柴油机智能化冷却系统控制策略验证

为了验证高功率密度柴油机智能化控制冷却系统控制策略是否正确,以DSPACE为基础搭建了半实物仿真试验平台;通过仿真试验平台验证,控制策略符合柴油机冷却系统工作要求,电控阀、传感器、驱动电路等部件工作可靠,节省了研制时间、经费,降低了研制风险。     

工作环境对发动机本体热负荷的影响

为了研究发动机工作环境对发动机本体热负荷的影响,以某型发动机为对象,采用缸内燃烧与冷却系统传热耦合计算方法,建立了温度和大气压力对发动机本体部件热负荷数值仿真模型。通过发动机热平衡台架试验验证了模型最大误差为9.1%,实车试验验证模型最大误差为6.2%。计算表明:发动机出口冷却水温度随环境温度和海拔升高而升高;环境温度46℃时的缸内活塞最高温度比-43℃时升高了15.4%,汽缸套最高温度升高15.5%;海拔高度每升高1 km,活塞最高温度升高1.04%,汽缸套温度升高0.95%。     

基于磨损的柴油机性能灰色预测

柴油机性能传统的预测方法需要大量的统计数据,在数据较少的情况下无法使用.文中对磨损与漏气量的关系以及漏气量对柴油机性能的影响进行了分析,基于一组磨损与漏气量的数据,采用灰色预测理论对柴油机性能进行了预测.结果表明,预测值与实测值两者基本一致.     

高功率微波武器发展构想

目前国外高功率微波武器技术发展已达到实用水平。分析了高功率微波武器的原理及特点,详细介绍了其组成及关键技术,根据高功率微波武器的功用及作战性能,提出了对未来陆基、海基、空基和天基微波武器的应用发展趋势和构想。     

飞机发动机关键系统智能故障诊断方法

飞机发动机是一个非常复杂的大系统,由于其结构复杂,工作环境恶劣,对其关键系统的故障进行准确诊断始终是困扰业界的技术瓶颈之一。提出了采用EMD小波阈值降噪与主元分析相结合的方法,对飞机发动机气路系统故障诊断进行了深入研究。针对某型真实飞机发动机进行测试试验采集的气路多参量数据,首先采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对气路系统各参量信号进行EMD分解,然后采用软阈值函数对其进行降噪,并进行信号重构,从而可得到飞机发动机气路工作状态有效数据。在此基础上,设计了飞机发动机气路系统主元分析故障诊断模型,并结合预处理得到的飞机发动机气路有效数据,运用所设计的主元分析故障诊断模型对飞机发动机进行故障诊断技术研究。研究结果表明,所提出的方法能够很好地诊断出飞机发动机气路系统实际运行时所出现的故障,具有重要的实际应用价值,并有广泛的应用前景。     

船艇机舱发动机辐射噪声研究

针对在混响声场发动机辐射噪声识别困难的问题,提出用统计能量分析法对船艇机舱发动机进行噪声源分析。建立了机舱发动机噪声源识别模型,计算了发动机各表面的辐射声功率大小及频率特性。应用表面振动测量法对机舱发动机各表面辐射噪声进行识别,其结果与统计能量分析法的对比表明:统计能量分析法考虑声场的反射和叠加,能更好地识别复杂声场环境下发动机辐射噪声。