Recognition and practice on remanufacturing engineering management of military aero-engines

The technologies of design, manufacture and MRO （maintenance, repair and overhaul） tor the mili- tary aero-engines, particularly for the fighters, are much more difficult to be mastered than those for any other aero-engines. They have been monopolized by only a few countries and the core technologies have never been transferred due to high risk, high investment, high barrier and high cost. Therefore, our country has long relied on mapping and copying the others＇ engines to satisfy the domestic demand due to not having our own indepen- dent technologies for the design and manufacture of military aero-engines. However, through over 20 years of unremitting effort, the independent MRO has been achieved for all the Chinese fighter engines, covering in- R＆D （research and development） and in-service engines; and the MRO technologies, capabilities, quality, cost-efficiency have reached or exceeded those of original manufacturers. It has grown out of nothing, and then from weak to strong. In particular, dozens of projects concerning the R＆D and engineering application of re- manufacturing have obtained the independent intellectual property rights and are playing an irreplaceable role in achieving leaping improvement of independent MRO for Chinese military aero-engines.     

基于模拟机匣的中介轴承微弱故障特征提取技术

中介轴承是航空发动机支承传动系统中的重要零件,其运行状态直接影响航空发动机的工作状态和运行安全。围绕航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取的问题,以振动信号分析和处理为基础,开展航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取实验。仿照某型涡扇发动机机匣结构设计加工了模拟机匣,用来模拟振动信号的复杂传递路径。基于包络谱分析和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition）包络谱分析处理振动信号,对比二者对滚动轴承微弱故障特征信号的提取效果。实验结果表明,在中介轴承微弱故障特征信号提取中,模拟机匣可以有效地模拟振动信号的复杂传递路径,EMD包络谱分析法比单一采用包络谱分析的方法能够更加明显有效地提取中介轴承微弱故障信号。     

应用反向传播神经网络算法的发动机动态总压畸变预测

为提高动态总压畸变预测的准确性,通过引入反向传播神经网络算法,研究其在紊流相关中的可行性和准确性.结果 表明:反向传播神经网络可应用于紊流相关以预测动态总压畸变;采用单个工况进行自我预测时,神经网络显示了良好的预测能力,预测结果与试验值吻合很好;采用反向传播神经网络法,5个工况作为样本预测各工况紊流度时,样本工况的平均紊流度与试验值一致,而测试工况中个别工况的平均紊流度与试验值有些偏差,网络的设置和训练需要进一步研究,以提高网络的预测能力.从与最小二乘法的预测结果对比来看,神经网络法是一种更有前途的预测方法.     

微型涡喷发动机推力测量的新方法与验证

设计了一种适用于微型涡喷发动机推力测量的摆架式测力装置,通过台架试车试验测量了发动机推力、转速等工作性能参数,以及发动机尾喷管进口总温、总压等热力状态参数,再利用一维气动理论和试车数据计算得出理论推力。结果显示实测推力与理论推力基本吻合,验证了推力测量方法的合理性。在此基础上进一步分析了发动机的单位推力、推重比、单位迎面推力等指标,研究表明该发动机高速性能优于低速性能,满负荷工况下发动机推重比为7.4,并且在结构紧凑性方面具有优化设计空间。     

一种航空发动机压气机喘振检测方法

将发动机压气机出口脉动压力作为喘振检测信号,检验分析了压气机出口脉动压力的统计特征,采用滑动窗口的Johnson转换方法对脉动压力信号进行正态转换,基于统计特征提出了适应发动机任意状态的喘振检测阈值和方法。该方法成功检测出某发动机3次喘振故障,分析得出:发动机压气机出口脉动压力不服从正态分布,稳态过程脉动压力正态转换成功率大于瞬态过程,降低样本容量可有效提高瞬态过程正态转换成功率;对于脉动压力99.95%概率分布的上、下边界距离,其幅值范围在不同转速下差异较大,且随转速增大而增大;根据提出的喘振检测量可设置适应发动机任意状态的固定检测阈值,其检测出发动机喘振及退出喘振所需时间均小于20ms。     

航空发动机故障实体识别方法及应用

故障实体识别是自主获取航空发动机故障知识的基础，对实现航空发动机故障智能诊断起到至关重要的作用。为准确快速搭建航空发动机大规模故障知识库，在定义了“单元”“故障状态”“表征信号”“检查方法”和“解决措施”5种航空发动机故障实体类型的基础上，初步构建了一种以Bert BiLSTM CRF模型为基础的航空发动机故障实体识别方法。基于某型航空发动机大规模数据集分析抽取了故障实体，搭建了滑油压力异常故障知识图谱，验证了该方法识别航空发动机多源异构故障数据的有效性。     

模糊经验方程和模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

探讨了模糊经验方程和模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用。这两种算法有效结合工程经验,算法结构简单,易于应用。采用这两种方法分别对某型发动机实际故障进行诊断,结果表明其可有效的应用于发动机故障诊断。     

面向对象的航空发动机性能仿真系统框架设计

基于面向对象的软件设计思想,设计了一种灵活、通用、可靠的航空发动机仿真平台框架。将仿真平台划分成了清晰的3个层次,并在每一层下设置了相应的类模型,各层之间的数据交换灵活、高效;然后建立了标准化的部件类库,针对不同类型的发动机,可以高效地搭建起对应的发动机模型,并可兼顾稳态、过渡态和实时仿真等多种计算任务的要求。最后在该框架的基础上,建立了某型双转子混排涡扇发动机的对象模型,分别对稳态和过渡态过程进行了仿真,计算结果精度高,验证了仿真平台的有效性。     

基于变精度粗糙集的航空发动机送修等级决策

航空发动机送修费用与送修等级紧密相关。送修等级设定过高会使送修费用大幅提高,目前国内航空公司缺乏对送修等级的定量控制方法。从数据挖掘角度出发,应用变精度粗糙集理论研究发动机状态参数与各个单元体性能之间的关系,提出了一种基于粗集的航空发动机送修等级决策方法,以期在实际送修决策时能够更加客观地反映发动机实际状态。最后,以CF6型发动机送修维修等级决策规则生成为例,说明该决策方法的有效性。     

某型航空发动机仿真控制器调节计划实现

为了解决某型航空发动机的调节计划问题,介绍了某型发动机数字控制器的各种调节计划,论述了系统中数字控制器的调节计划并进行了仿真.该仿真系统既是为发动机电子控制器提供一个仿真的环境,也可以作为控制器算法的验证平台,即用一个控制算法与该仿真平台相连,使整个系统可以工作,并使平台能够实现数据的通信与转换,计算结果可用来评定该控制算法的性能.系统采用与真实电子控制器相同的控制算法来模拟电子控制器.