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1.
通过对低预氧化程度的聚碳硅烷 (PCS)纤维进行热交联处理 ,降低SiC纤维中的氧含量 ,经过二步烧成法制备出机械性能及高温耐氧化性能优良的连续SiC纤维。通过IR、XRD、SEM、元素分析仪等分析手段系统研究了研究了热交联碳化硅纤维的热交联处理的工艺条件、烧成工艺 ,研究了热交联碳化硅纤维的组成、微观结构及其与纤维的力学性能、高温抗氧化性能的关系 相似文献
2.
基于模糊规则集度量,提出了一种故障诊断系统。提取模糊规则分两步实现:(1)由训练样本自适应形成超球子空间,可望解决高维空间的识别问题:(2)计算每个子空间上模糊规则的信任度。对模糊规则的概念进行了拓展,以便解决模糊规则之间的矛盾。仿真研究表明:模糊规则集度量可以用于液体火箭发动机的故障诊断。 相似文献
3.
在已有的液体火箭发动机稳态工况的非线性数学模型基础上,计算分析了单干扰因素对液体火箭发动机参数的影响,用非线性方法和小偏差方法对比分析了两个干扰因素分别和共同对发动机参数的影响。所得结论可用于泵压式燃气发生器循环的液体火箭发动机试验结果分析、可靠性及故障分析,也揭示了此类发动机参数随各种干扰因素的变化规律 相似文献
4.
提出和建立了一种用于液体火箭发动机(LRE)故障检测的神经网络系统,这种系统包括两层:第一层由WTA(Winner-Take-All)神经网络组成,WTA网络用于检测发动机故障输出模式;第二层由BP(Back-propagation)神经网络组成,BP网络利用第一层次的输出结果作为输入显示故障大小。文中对LRE故障检测进行了数值仿真,仿真结果验证了神经网络故障检测系统的优越性能。 相似文献
5.
提出了一种模糊方向神经网络分类器,并应用于液体推进剂火箭发动机故障检测与分离。模糊方向神经网络采用模糊集表示发动机故障模式,模糊集是方向超体聚集形成的集合体,方向超体则由单位方向、夹角和两个半径确定。模糊方向神经网络能在一次循环学习中形成非线性方向边界。故障检测与分离的仿真研究表明:模糊方向神经网络的识别性能是比较优越的。 相似文献
6.
用数值模拟的方法研究了液体火箭发动机高频振荡燃烧的形成和发展过程。气相控制方程用欧拉坐标系下的Navier-Stokes方程组描述,液相控制方程在Lagrangian坐标系下描述,并采用高压蒸发燃烧模型。从计算的结果可以看出,当燃烧室内发生高频振荡燃烧时,在喷注面附近和燃烧室收敛段这两个区域内压力的波动幅度较大;通过对压力、混合气体温度及速度在振荡燃烧情况下的比较,得出了振荡燃烧发生时发动机内部两相流场的脉动频率与燃烧室固有频率相耦合的结论。 相似文献
7.
提出了一种基于最优回归理论的液体火箭发动机故障诊断方法,可以在测量参数较少的情况下诊断出较多的发动机故障。当发动机故障不太严重、故障因素也不多时,得到比较满意的关于故障定位和故障大小的结果;在发动机故障比较严重的情况下,仍能得到比较好的故障定位结果;当存在多个故障因素时,诊断效能有所下降。结果表明本文所提方法在比较大的范围之内具有良好的效果。 相似文献
8.
网格生成是数值研究方法得以实现的基础。本文采用了Poisson方程生成数值网格,并针对方程源项的选择问题,对两种形式的源项作了比较研究。 相似文献
9.
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。 相似文献
10.
针对寿命预测模型迁移问题,提出了一种长短周期记忆网络微调(long short-term memory fine tune, LSTM-fine-tune)的迁移模型,利用理想条件下的试验数据对模型进行训练。在迁移过程中,对部分LSTM网络层进行冻结,利用实际服役环境下的数据对网络其他部分进行修正。为验证模型的泛化能力,采用不同相位与幅值的正弦函数生成数据,通过学习数据获取正弦函数的经验知识,并应用至其他正弦函数的回归,结果表明LSTM-fine-tune模型能够快速拟合,平均均方误差仅为1.033 5,明显低于直接预测误差1.536 8。为通过实际监测数据检验本方法泛化能力,分别获取了试验条件下与实际服役环境下氧气浓缩器的数据,对模型的泛化能力进行验证。结果表明,迁移后训练集预测精度提高了43.0%,测试集预测精度提高了20.2%。 相似文献