考虑流固耦合效应的航空发动机风扇叶片应力数值模拟与试验测量研究

作者： 张帅   张强波   董江   文敏   来源： 推进技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   风扇转子   试验测量   叶片应力   流固耦合   数值模拟  

描述： 航空发动机风扇转子在高压比、高转速、高负荷的级环境中工作时,存在叶片固体域与流体域之间强烈的耦合作用。针对风扇工作中的流固耦合问题,采用基于流固耦合的数值模拟方法对风扇叶片的结构特性进行模拟,研究

航空发动机整机振动半实物建模方法研究

作者： 赵斌   陈果   冯国全   来源： 推进技术 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 子结构方法　　转子动力学　　有限元方法　　模态分析　　测试技术  

描述： 为了研究一种快速准确地分析航空发动机整机振动的建模方法,采用试验与仿真结合,在转子模型中综合机匣-支承试验数据的半实物建模方法,对整机振动半实物建模原理,机匣-支承传递函数测试、结构综合建模等问题

航空发动机数值缩放技术的研究进展

作者： 王占学   宋甫   周莉   张晓博   张明阳   来源： 推进技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   高精度   数值缩放   数值缩放方法   变精度分析   数值仿真  

描述： 航空发动机整机和部件仿真是航空发动机设计与研究的常规手段,是短周期研制先进水平航空发动机的重要环节和手段。数值缩放技术可以将基于高精度模型求解的部件特性用于整机性能分析,在有限的计算资源下提高

航空发动机内流场数据平均方法研究综述

作者： 吴锋   姚艳玲   王靖元   徐全勇   冯旭栋   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   数据缩放   等效平均法   加权平均法   综述   周向平均法   测量数据  

描述： 本文回顾了在航空发动机测试结果处理和数值仿真边界条件构建过程中，发展而来的多种数据平均技术。归纳了静压、总压、总温基于面积、体积流量、质量流量和熵通量等权重的加权平均法；介绍了在假想混合面上与非均匀

基于降维和随机森林的航空发动机涡轮盘应力预测

作者： 徐敬沛   王学民   卿华   何云   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析   降维   随机森林   涡轮盘   寿命管理  

描述： 为了给发动机涡轮盘寿命管理提供有效的数据输入及后续工程应用提供依据，基于统计学习和机器学习方法，提出基于降维和随机森林的航空发动机涡轮盘应力预测模型，以发动机可测参数作为初始特征，通过相关性分析、主

航空发动机螺栓连接载荷与结构参数对连接刚度影响规律

作者： 姚星宇   王建军   来源： 推进技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   螺栓连接刚度   法兰边刚度   螺杆刚度   锥形半角   应力分布  

描述： 从航空发动机复杂螺栓连接结构的特殊性出发,根据不同连接形式的螺栓连接结构轴向应力分布,提出了航空发动机复杂螺栓连接结构的连接刚度理论表达式,并进一步研究了航空发动机螺栓连接载荷、结构参数对连接刚度

航空涡轮发动机射流预冷技术研究

作者： 林阿强   郑群   吴锋   杨昊   张海   来源： 推进技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 涡轮发动机   射流预冷   推力鸿沟   高温进气   射流装置  

描述： 航空涡轮发动机射流预冷技术研究

不同维度缩放方法在航空发动机总体仿真中的应用

作者： 宋甫   周莉   王占学   张明阳   张晓博   来源： 推进技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 零维仿真模型   航空发动机   完全耦合方法   多维度仿真模型   迭代耦合方法  

描述： 不同维度缩放方法在航空发动机总体仿真中的应用

航空发动机齿轮用阻尼环的摩擦耗能和型线设计

作者： 王帅   王晓雷   江平   王延荣   叶航   来源： 推进技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 阻尼环   航空发动机   齿轮   摩擦耗能   型线设计  

描述： 为改善阻尼环对航空发动机传动齿轮的减振效果,提出了阻尼环在自由状态下的型线设计方法,设计了一种均压环。开展了对阻尼环的接触分析,对比计算了普通阻尼环与均压环在齿轮振动时的摩擦耗能,探究了阻尼环局部非

应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断

作者： 逄珊   杨欣毅   张勇   韦祥   来源： 推进技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   故障诊断   深度神经网络   核方法   涡扇发动机   部件  

描述： 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为