简介:在研究国内外核心机系列发展研究成果的基础上,以中国燃气涡轮研究院研制的5kN推力涡扇发动机的5kg/s流量级核心机为平台,开展了核心机派生发展10kN推力中等涵道比涡扇发动机的应用研究。通过对派生发动机方案实施效果的分析,验证了核心机派生发展发动机技术途径的可行性。归纳了系列发展在核心机设计时应考虑的主要因素,以及发展大推力跨度和不同用途发动机时核心机所需的改进设计。
简介:介绍了网络测控中高速数据采集系统的设计,以及利用LabWindows/CVI建立网络化数据采集系统的方法.该方法把分布的测量系统变为集中的网络测控系统,并为实现遥测遥控提供了一条思路.该设计方案直接建立在网络应用层,不用考虑网络底层硬件,有利于简化设计方案和节约资源.
简介:针对发动机特性计算中数据插值精度不高和部件特性的小转速数据难以获得的问题,建立了对部件特性数据进行识别学习的BP神经网络,从而实现了精确插值和对未知特性数据的推测.通过对网络输出结果的分析,表明该网络具有较强的实用性和准确性.
简介:主要介绍了网络化测试技术的基本概念,为满足新建立起落架落震试验室的要求,利用VXI/VEE虚拟仪器软件开发平台,研制开发了一套较为完整的网络化测试系统。实现了各测试设备统一管理,动态调配,既节省了测试成本,又实现了测量信息共享,有效提高了测试过程中的自动化、智能化程度。多次实际应用结果表明,该系统测控性能指标满足试验要求。
简介:针对大推力液体火箭发动机研制中面临的低频结构动力学频率优化问题,采用有限元方法及试验模态方法建立了可信的发动机低频动力学模型,对结构的低频动力学特性进行灵敏度分析,提取对发动机低阶固有频率比较敏感的设计变量。以这些设计变量作为神经网络的输出,待优化的结构固有频率作为输入,通过改进的神经网络建立了映射关系,最后优化得到能使固有频率达到目标值的设计变量值。通过有限元验证,优化结果满足要求。
核心机系列发展方法在5kg/s流量级核心机上的应用研究
网络化数据采集系统的设计
基于BP神经网络的涡扇发动机部件特性研究
网络化测试技术在起落架落震试验中的应用
基于神经网络的火箭发动机结构动力学优化