叶栅吸力面吸气位置与角区分离的关联性分析北大核心

高压压气机后面级的叶片吸力面三维角区内易堆积大量的低能流体。为了指导吸气槽设计,达到量化分析叶栅吸力面吸气槽位置与角区分离的关联性的目的,以一高负荷压气机叶栅为研究对象,采用计算流体力学仿真软件讨论了全叶高吸气槽轴向位置变化对叶栅性能的影响,并以角区分离起始位置到叶栅前缘之间的距离(ZCS)作为量化标准。研究表明:在设计工况附近,总压损失随着吸气槽轴向位置从前向后移动表现出了先减小后增大的趋势,且叶片吸力面吸气槽在不同工况下存在最佳轴向位置。在0°迎角时,当吸气槽距离分离点间的轴向距离为0.33倍的ZCS时为最佳,可使总压损失系数降低10.9%。这种量化结果借助角区分离结构实现了吸气槽轴向位置设计的标准化指导。     

基于优化小波阈值的轴承振动信号降噪算法北大核心

滚动轴承振动信号能够及时准确地提供机电设备状态特征信息,且可实现在线或离线监测,广泛用于滚动轴承故障诊断。由于滚动轴承工作环境复杂多变,往往掺杂较多噪声,噪声会淹没机电设备状态的有用特征信息。针对传统小波阈值函数对轴承信号降噪不明显的问题,提出了一种用于轴承振动信号降噪的差分进化优化小波软阈值算法,对含噪信号进行小波分解,利用广义交叉验证GCV函数作为新的阈值函数对分解后的小波系数进行处理,结合差分进化算法进行寻优获取最优阈值。实验采用美国凯斯西储大学的轴承数据进行仿真分析,通过与常用降噪方法相比,该方法在较好地保留特征信号的前提下,较大程度地去除了噪声,有效地提高了降噪效果。