简介：燃煤锅炉是复杂的多变量系统，其飞灰的含碳量形成机理复杂，不能用简单的数学公式估算。现场实炉测试这些数据具有工作量大，测试工况有限等缺点；燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的含碳量，其相互耦合，导致分析数据过程困难。神经网络建模将燃煤锅炉视为黑箱，应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性，因此，人工神经网络应用广泛。利用燃煤锅炉试验数据，采用3层BP（backpropagation）神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型。通过锅炉的实测数据验证，该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0．19％～0．50％，预测效果良好。测试结果表明，建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据，也能够较好的逼近非验证样本数据，具有良好的泛化能力。

简介：针对柴油机缸盖振动信号的非平稳时变特点，提出应用小波包能量法提取故障特征向量，并将提取的特征向量作为BP神经网络的输入向量进行学习训练。训练后的神经网络可以利用测量的振动信号判断柴油机的气阀机构故障状况。实践证明该方法在柴油机振动诊断中是有效可行的，对其他设备的故障诊断也具有借鉴意义。

简介：本文在阐述了发动机气门漏气声学特性及其振动诊断机理的基础上，针对发动机缸盖振动信号的特点，运用小波包对采集的振动信号进行3层分解、重构、提取特征向量。然后将特征向量作为概率神经网络的输入，构建网络模型。再用测试数据验证诊断模型的正确性。诊断结果表明该方法是可行的，并取得了较好的效果。

简介：制冷剂选择是复叠式热泵研究的一个重要方向。在分析模糊、灰色关联在制冷空调领域应用及复叠式热泵制冷剂选择研究现状基础上,采用模糊层次分析法构建了包括安全性、热力性能、环保性能、成本和热物性5个方面共27个指标组成的制冷剂评价指标体系,建立制冷剂性能综合评价模型,利用该模型在47种纯工质范围内为复叠式热泵选择合适的工质。结果表明,综合性能较好的制冷剂组合为R134a/R601a、R134a/R601、R1234yf/R236ea等。

简介：基于模糊理论,通过建立模糊优选模型,对汽油机废气涡轮增压系统方案进行优选研究。首先以功率、燃油消耗率、排气温度、涡轮放气阀开度和气缸内最大爆发压力等参数作为性能评判指标,通过计算和试验获得在各个工况下的汽油机的性能评判指标数据;然后,根据增压汽油机的特点,建立性能评判指标的模糊评判隶属度函数,获得各个工况下的性能评判矩阵;通过引入性能评判指标权重,计算出各个工况下的性能评判值;最后,考虑各工况的使用频率,建立增压系统方案的评判结果矩阵,根据矩阵中各方案得分高低即可判断出采用哪种废气涡轮增压系统时汽油机综合效能最佳。

简介：介绍了模糊综合评判法的基本原理，建立了主动力装置选型论证的数学模型，以某型舰为例，通过模糊综合评判，得出了主动力装置选型论证的评判指标。评判结果说明，根据模糊综合评判模型，可把模糊性很强的主动力装置选型论证量化，为动力装置方案设计提供依据。

简介：发动机工作过程具有复杂的不确定性、时变性和非线性且空燃比的传输存在着迟延，尤其在瞬态工况下波动剧烈，为提高空燃比的控制精度以及经济性和排放性，利用MAT—LAB／Simulink软件建立空燃比模糊PID控制算法，算法平台为dSPACE公司的MicroAutoBox，在NQl50N天然气发动机上进行了测试试验，试验结果分析表明，与经典PID算法相比，模糊PID控制算法在稳态工况下性能良好，在过渡工况下能明显改善空燃比控制效果。

简介：对应用于温度场分析的热网络方法及基于热网络法的软件SINDA/FLUINT进行了介绍。利用热网络法和流体网络法对某发动机舱进行热仿真与热分析。建立了飞行器发动机舱各部件与其内外流体之间的网络关系及仿真模型,并进行耦合求解,得到此发动机舱各部件不同位置的温度分布,并对优化方案进行了仿真。其结果为发动机舱热分析及布局设计提供了参考。