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- 电动飞机螺旋桨噪声特性研究
- 作者： 王腾飞 来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 大涡模拟 气动噪声 边界元 数值模拟 螺旋桨
- 描述： 螺旋桨是螺旋桨飞机最主要的噪声源。螺旋桨噪声会产生很多不良的后果。首先,噪声将会影响机场所在地区的环境。其次,螺旋桨噪声传到机舱,影响乘客旅行舒适性。第三,螺旋桨噪声诱发的声疲劳与结构振动,对
- 电动飞机螺旋桨噪声特性研究
- 作者： 王腾飞 来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 大涡模拟 气动噪声 边界元 数值模拟 螺旋桨
- 描述： 螺旋桨是螺旋桨飞机最主要的噪声源。螺旋桨噪声会产生很多不良的后果。首先,噪声将会影响机场所在地区的环境。其次,螺旋桨噪声传到机舱,影响乘客旅行舒适性。第三,螺旋桨噪声诱发的声疲劳与结构振动,对
- 通用电动飞机螺旋桨气动特性分析及优化
- 作者： 王艳冰 来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 风洞试验 2.5D优化设计 数值模拟 螺旋桨 电动飞机
- 描述： 通用电动飞机螺旋桨气动特性分析及优化
- 通用电动飞机螺旋桨气动特性分析及优化
- 作者： 王艳冰 来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 风洞试验 2.5D优化设计 数值模拟 螺旋桨 电动飞机
- 描述： 通用电动飞机螺旋桨气动特性分析及优化
- 电动螺旋桨飞机舱内噪声特性分析
- 作者： 王泽 来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 声振耦合 舱内噪声 气动噪声 数值模拟 螺旋桨
- 描述： 电动螺旋桨飞机舱内噪声特性分析
- 电动螺旋桨飞机舱内噪声特性分析
- 作者： 王泽 来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 声振耦合 舱内噪声 气动噪声 数值模拟 螺旋桨
- 描述： 电动螺旋桨飞机舱内噪声特性分析
- 航空发动机典型故障监测方法研究
- 作者： 刘宏伟 来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 支持向量机 极限学习机 主元分析 核极限学习机 主燃油泵
- 描述： 航空发动机主燃油泵作为航空发动机燃油系统的核心部件之一,其能否正常工作将直接影响到飞机的飞行安全。由于主燃油泵长期处于高压、高温等恶劣的工作环境中,使得主燃油泵极易发生故障且寿命较短。因此,如何准确监测识别出航空发动机关键部件主燃油泵所处的不同故障模式,对确保飞机飞行安全以及降低维修成本起关键作用,具有重要的军事与经济价值。本文以某型航空发动机关键部件—主燃油泵为具体研究对象,对其在飞行过程中遇到的典型故障进行了故障监测技术研究。首先在某型真实航空发动机试验平台上,经长期试验,获取了航空发动机不同健康状态众多参数的原始数据。并对其进行预处理,进行主燃油泵数据有效性方法的研究,获取可以表征主燃油泵健康状态的特征参数。经综合分析后,将航空发动机主燃油泵健康状态分为正常工作状态、主燃油泵轴承损伤故障、主燃油泵调节器故障,以及当油门杆由慢车状态推至中间状态时航空发动机主燃油泵出现排气温度和转速超出限制值现象的故障这四种故障。最后,分别构建了基于SVM、基于ELM和基于KELM的故障诊断模型,并采用所构建的诊断模型对主燃油泵进行故障识别技术研究。研究结果表明,基于SVM故障诊断模型的准确率为87.5%,基于ELM故障诊断准确率为92.5%,KELM故障诊断的准确率为97.5%,因此本文所设计的状态监测算法可以对航空发动机主燃油泵的故障模式进行较好的故障诊断,均达到了预期的研究目标。
- 航空发动机典型故障监测方法研究
- 作者： 刘宏伟 来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 支持向量机 极限学习机 主元分析 核极限学习机 主燃油泵
- 描述： 航空发动机主燃油泵作为航空发动机燃油系统的核心部件之一,其能否正常工作将直接影响到飞机的飞行安全。由于主燃油泵长期处于高压、高温等恶劣的工作环境中,使得主燃油泵极易发生故障且寿命较短。因此,如何准确监测识别出航空发动机关键部件主燃油泵所处的不同故障模式,对确保飞机飞行安全以及降低维修成本起关键作用,具有重要的军事与经济价值。本文以某型航空发动机关键部件—主燃油泵为具体研究对象,对其在飞行过程中遇到的典型故障进行了故障监测技术研究。首先在某型真实航空发动机试验平台上,经长期试验,获取了航空发动机不同健康状态众多参数的原始数据。并对其进行预处理,进行主燃油泵数据有效性方法的研究,获取可以表征主燃油泵健康状态的特征参数。经综合分析后,将航空发动机主燃油泵健康状态分为正常工作状态、主燃油泵轴承损伤故障、主燃油泵调节器故障,以及当油门杆由慢车状态推至中间状态时航空发动机主燃油泵出现排气温度和转速超出限制值现象的故障这四种故障。最后,分别构建了基于SVM、基于ELM和基于KELM的故障诊断模型,并采用所构建的诊断模型对主燃油泵进行故障识别技术研究。研究结果表明,基于SVM故障诊断模型的准确率为87.5%,基于ELM故障诊断准确率为92.5%,KELM故障诊断的准确率为97.5%,因此本文所设计的状态监测算法可以对航空发动机主燃油泵的故障模式进行较好的故障诊断,均达到了预期的研究目标。