凹腔布置方案对气化煤油超声速燃烧特性的影响

针对两种凹腔布置方案,模拟马赫数6.0的来流条件,采用气化RP-3开展了一系列直连式燃烧试验。依据燃烧流场的可见光图像、燃烧室壁面静压分布和推力增益,对比分析了凹腔布置方案对气化煤油超声速燃烧特性的影响。结果表明,凹腔布置方案和当量比对燃烧室内的火焰分布、燃料的释热特性和发动机燃烧性能有显著影响。并联凹腔的火焰与释热主要集中在凹腔附近,燃料比冲对当量比不敏感;单凹腔的火焰与释热分布更加分散,燃料比冲随当量比的增加而提高。     

基于改进LS-SVM的异步电机转子故障诊断

为了提高异步电动机转子故障的诊断精度,给出了一种基于改进最小二乘支持向量机(LS-SVM)的多故障分类算法。首先运用FFT处理电机的定子电流信号得到信号频谱图,从中提取故障特征向量;然后将特征向量送入改进算法进行故障诊断时,在原有多分类算法的基础上引入层次分析法确定故障类别的权重,根据权重值确定故障的诊断顺序,依次进行故障分类。实验表明,改进算法用于故障诊断节省了诊断时间,提高了诊断精度,具有很好的推广前景。     

基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略研究

给出了一种基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略，并深入阐述了基于最大后验概率候选集更换法的形式化描述，分析了对单故障诊断和多故障诊断的计算模型，提出了基本的故障诊断算法——改进二进制粒子群算法，并对抽象实例进行验证，结果表明，采用改进BPSO算法能有效地求解基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断问题。     

基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断

提出一种基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断方法。利用支持向量机建立分类模型,模型以相电流功率谱为输入量,7种故障状态为输出量,选用高斯核,使用基于二叉树分类器的分类算法。将诊断结果与基于BP神经网络的诊断结果进行比较,结果表明基于支持向量机的分类器在功率变换器开关管开路故障诊断中具有更高的准确率和更好的泛化能力。     

H2O2/HTPB固液混合发动机点火试验研究

利用H2O2催化分解原理,设计了烃类燃料在催化分解的90%H2O2中能燃烧的点火器,然后采用该点火器进行H2O2/HTPB固液混合发动机点火试验研究.试验结果表明,该点火器能够成功启动H2O2/HTPB固液混合发动机,且当混合比偏离最佳混合比后,发动机的燃烧效率降低.     

电路故障诊断方法的研究现状与发展

电路故障诊断方法的研究对武器装备电子学位的维修和设计具有重要意义。在简介电路故障诊断基本方法及其存在问题的基础上,介绍了数字电路、模拟电路和数模混合电路故障诊断方法的研究现状、研究热点、研究难点和发展趋势,指出了电路故障诊断方法在实际工程应用中存在的困难和需要解决的问题。     

旋转整流器断路故障诊断分析

阐述了无刷励磁发电机的旋转整流器在正常工况下的换相原理和换相过程,理论解析了旋转整流器在正常和断路工况下的输入电流波形,定量分析了励磁机励磁电流谐波含量,证明了以励磁电流作为旋转整流器故障诊断依据的可行性。仿真和实验验证表明:定量分析谐波含量提高了旋转整流器的故障检测精确性,为无刷励磁发电机系统的故障诊断研究提供了判断依据。     

结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。     

液体火箭发动机离心式喷嘴振荡喷雾特性现状和发展趋势

为加深对振荡喷雾的雾化特性及其与不稳定燃烧的关系的认识,针对低温推进剂液体火箭发动机中广泛应用的气液同轴离心式喷嘴和液液同轴离心式喷嘴,从受激振荡、自激振荡以及喷雾振荡与燃烧稳定性三个方面对研究现状进展进行了综述,总结了以往研究中的成果以及需要克服的关键技术难题,以加深对振荡喷雾及其与燃烧稳定性关系的认识。通过综述可知：对于受激振荡,对于常温常压条件下的供应系统流量振荡引起的前端压力振荡的研究比较充分,但缺少对燃烧室压力变化引起的反压振荡的研究以及超临界条件下喷雾受激振荡的研究;对于自激振荡,研究主要集中在液体中心型同轴离心喷嘴,对于气体中心型同轴离心喷嘴和液液同轴离心喷嘴的研究还较少;光学诊断技术仍难以提取单一的燃烧流场信息。     

基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障诊断方法

利用网络撕裂法逐层将复杂装备撕裂为较为简单的单元,并充分利用粗糙集和神经网络融合方法的优点进行故障诊断。提出了基于粗糙神经网络的网络撕裂故障诊断方法,总结出基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障算法流程图。以L-F滤波器为例进行实验,结果证明:该算法明显优于普通的基于粗糙神经网络的故障诊断方法,网络结构得到简化,训练速度得到加快。