航空发动机临界转速计算

作者： 张欢   陈予恕   来源： 第九届全国动力学与控制学术会议 年份： 2016 文献类型 ： 会议论文 关键词： 航空发动机　　双转子　　有限元　　临界转速  

描述： 现代航空发动机多采用双转子结构,将压气机和涡轮都分为高、低压两部分,并用两个轴连接,低压压气机由低压涡轮带动,形成低压转子;高压压气机由高压涡轮带动,形成高压转子,这样可以在总增压比较高的情况下,降低喘振的发生。高低压转子之间往往采用中介轴承连接,在缩短发动机长度、减少承力构件、减轻总体结构重量的同时增大了转子的刚性。但是双转子发动机,两个旋转体,各有各的旋转角速度和不平衡量,中介轴承将高压

航空发动机转子系统的动态响应计算

作者： 张欢   陈予恕   来源： 第十四届全国非线性振动会议暨第十一届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议 年份： 2016 文献类型 ： 会议论文 关键词： 双转子系统　　有限元法　　临界转速　　不平衡响应  

描述： 航空发动机转子系统的动态响应计算

航空发动机转子系统的动态响应计算

作者： 张欢   陈予恕   来源： 第十四届全国非线性振动暨第十一届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议 年份： 2016 文献类型 ： 会议论文 关键词： 双转子系统　　有限元法　　临界转速　　不平衡响应  

描述： 现代航空发动机多采用同心双转子结构,将压气机和涡轮都分为高、低压两部分,低压压气机由低压涡轮带动,形成低压转子;高压压气机由高压涡轮带动,形成高压转子。高低压转子之间往往采用中介轴承连接,中介轴承将高压转子和低压转子的振动耦合起来,构成复杂结构。本文利用有限元方法建立了双转子系

航空发动机临界转速计算

作者： 张欢   陈予恕   来源： 第九届全国动力学与控制学术会议 年份： 2016 文献类型 ： 会议论文 关键词： 航空发动机　　双转子　　有限元　　临界转速  

描述： 现代航空发动机多采用双转子结构,将压气机和涡轮都分为高、低压两部分,并用两个轴连接,低压压气机由低压涡轮带动,形成低压转子;高压压气机由高压涡轮带动,形成高压转子,这样可以在总增压比较高的情况下,降低喘振的发生。高低压转子之间往往采用中介轴承连接,在缩短发动机长度、减少承力构件、减轻总体结构重量的同时增大了转子的刚性。但是双转子发动机,两个旋转体,各有各的旋转角速度和不平衡量,中介轴承将高压

航空发动机叶片原位打磨机构设计及运动学研究

作者： 张欢   左洪福   陈云   来源： 机械设计与制造 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 工作空间仿真   柔性关节   叶片原位打磨   运动学建模  

描述： 分析了中压压气机叶片原位打磨工作自由度需求，设计了一款钢绳驱动、离散弹性脊骨支撑的原位打磨机构。采用几何分析方法，建立了驱动钢绳长度与脊骨弯曲角之间的正、逆运动学模型；根据D-H约定下的坐标变换，建立了弯曲角与末端打磨点空间位形之间的正、逆运动学模型。基于蒙特卡洛方法，对末端打磨点可达工作空间进行了仿真分析，并通过比较规划轨迹点与实际轨迹点之间的位置偏差，对运动学模型进行了验证。仿真结果表明：所设计机构的空间可达性满足中压压气机叶片原位打磨需求，其运动学模型准确，能够保证较高的末端定位精度。

基于NARX神经网络的飞机飞行性能模型预测

作者： 杨任农   张振兴   张滢   张欢   于茗   薛国红   来源： 西北大学学报(自然科学版) 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 时间序列   BP神经网络   飞机飞行性能模型   NARX神经网络  

描述： 针对飞机飞行性能模型的非线性、动态性的特点,分析了影响飞行性能的关键要素。飞行员的操纵量,提出了基于神经网络的数据建模方法。该方法在BP神经网络结构的基础上,加入了外部输入量的延迟和输出量的反馈连接,建立了NARX神经网络预测模型。该模型利用飞行模拟器采集的飞行数据训练网络,并对训练好的网络进行验证和评估。实验结果表明,与BP神经网络以及引入动量因子和自适应调整学习率的改进BP神经网络相比,NARX神经网络预测模型收敛速度和预测结果更好,可以长期准确地预测飞行性能模型。

基于NARX神经网络的飞机飞行性能模型预测

作者： 杨任农   张振兴   张滢   张欢   于茗   薛国红   来源： 西北大学学报(自然科学版) 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 时间序列   BP神经网络   飞机飞行性能模型   NARX神经网络  

描述： 针对飞机飞行性能模型的非线性、动态性的特点,分析了影响飞行性能的关键要素。飞行员的操纵量,提出了基于神经网络的数据建模方法。该方法在BP神经网络结构的基础上,加入了外部输入量的延迟和输出量的反馈连接,建立了NARX神经网络预测模型。该模型利用飞行模拟器采集的飞行数据训练网络,并对训练好的网络进行验证和评估。实验结果表明,与BP神经网络以及引入动量因子和自适应调整学习率的改进BP神经网络相比,NARX神经网络预测模型收敛速度和预测结果更好,可以长期准确地预测飞行性能模型。