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彭鸿博

作品数:26 被引量:81H指数:6
供职机构:中国民航大学航空工程学院更多>>
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相关领域:航空宇航科学技术自动化与计算机技术机械工程理学更多>>

文献类型

  • 25篇中文期刊文章

领域

  • 18篇航空宇航科学...
  • 3篇机械工程
  • 3篇自动化与计算...
  • 2篇理学
  • 1篇建筑科学
  • 1篇一般工业技术

主题

  • 3篇数值模拟
  • 3篇流动特性
  • 3篇民航发动机
  • 3篇值模拟
  • 2篇压气机
  • 2篇叶型
  • 2篇优化设计
  • 2篇预旋
  • 2篇前缘
  • 2篇发动机
  • 2篇本构
  • 1篇动态再结晶
  • 1篇形貌
  • 1篇压气机性能
  • 1篇叶盘
  • 1篇叶盘结构
  • 1篇叶片
  • 1篇叶片前缘
  • 1篇音速
  • 1篇英文

机构

  • 22篇中国民航大学
  • 3篇中国民用航空...
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  • 1篇北京航空航天...
  • 1篇中国飞机强度...
  • 1篇南车株洲电力...
  • 1篇厦门航空有限...

作者

  • 25篇彭鸿博
  • 2篇郝英
  • 2篇张宗卫
  • 1篇闫国华
  • 1篇张宏建
  • 1篇但敏
  • 1篇于军力
  • 1篇刘晓阳
  • 1篇白春玉
  • 1篇王忠义
  • 1篇郭庆
  • 1篇姜琪
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  • 1篇赵萍

传媒

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  • 1篇机械工程材料
  • 1篇自动化仪表
  • 1篇高压物理学报
  • 1篇航空计算技术
  • 1篇航空科学技术
  • 1篇实验技术与管...
  • 1篇中国航班

年份

  • 2篇2024
  • 3篇2023
  • 2篇2022
  • 2篇2021
  • 5篇2020
  • 1篇2019
  • 1篇2018
  • 1篇2016
  • 1篇2015
  • 1篇2014
  • 2篇2012
  • 1篇2011
  • 2篇2003
  • 1篇2001
26 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
跨声速串列转子叶型流动特性分析
2022年
串列叶片技术可以突破常规压气机叶片的负荷极限,因此成为下一代高负荷压气机设计技术的研究热点。为了拓展串列叶片的使用范围,采用数值模拟的方法对跨声速串列转子叶型(来流马赫数1.2)流动特性及前排叶片尾迹发展演化规律展开研究。得出结论:全工况范围内,前排叶片总压损失占比超过50%,前排叶片激波系结构的优化设计是影响串列叶型性能的关键因素;随着出口背压提高,前排叶片尾迹厚度先增加后减小,导致尾迹厚度不同的根本原因是流出前排叶片通道时尾迹的初始速度亏损不同,后排叶片通道的扩压对初始速度亏损有进一步的放大作用。
孙俊岳彭鸿博陶源
关键词:高负荷风扇跨声速流动数值模拟
基于改进曲率模态的叶盘结构损伤识别研究被引量:1
2020年
针对曲率模态不能识别结构端部单元损伤的问题,提出了改进的曲率模态识别模型。叶盘是航空发动机结构非常重要的部件之一,若其发生故障将对发动机安全运转造成严重的威胁。而曲率模态对结构故障具有很强的敏感性,运用曲率模态方法,从不同的损伤位置以及不同的损伤程度这两方面比较了叶盘模态振型变化情况,并且用改进的曲率模态方法对结构端部进行计算。数值计算结果表明:当发动机叶盘受到损伤,位移模态和结构频率难以有效反映出结构的损伤位置,各阶固有频率会下降;曲率模态方法能有效反映出结构损伤状况,曲率在损伤处发生突变现象,并能对损伤程度给出定性的描述;而改进的曲率模态识别模型能够识别出结构端部的损伤故障。这为航空发动机叶盘结构的损伤检测提供了理论依据。
彭鸿博张奇奇但敏
关键词:曲率模态叶盘结构
带盖板预旋系统流动与温降特性的数值模拟
2020年
为了研究带盖板预旋系统的流动与温降特性,对不同喷嘴角度和不同转速(工况)下的预旋结构模型进行数值模拟。在相同进气条件下,研究有无预旋结构和不同喷嘴角度下的盘腔流动与温降特性,分析旋转雷诺数对系统流动情况和温降效果的影响。结果表明:预旋结构在盖板腔内产生的漩涡增强了盘腔的流动,相比于无预旋结构,预旋系统的盖板腔压力和系统出口总温明显降低;随着喷嘴角度的增大,盘腔总温和静压均增大,温降效果变差;随着旋转雷诺数的增大,系统无量纲质量流量增大,无量纲温降和总压损失系数均减小;预旋角由50°减少到30°时,系统无量纲温降增加了23.7%。
彭鸿博刘志宏刘聪张宗卫
关键词:流动特性数值模拟
民航发动机水洗对延长在翼时间的估算方法研究被引量:4
2015年
介绍了航空发动机性能衰退的原因,重点说明气路性能衰退的机理。目前航空公司已经将发动机水洗作为常用的恢复气路性能的有效措施。从水洗对在翼时间延长角度对水洗的效果进行定量计算,说明水洗能够明显提高EGTM从而延长发动机在翼时间。又以某航空公司CFM56—7B24E型发动机近期的发动机监控平台数据为例,先做异常点剔除,然后做数据平滑处理,最后对EGTM衰退规律做回归分析,估算出水洗延长的在翼循环数,说明水洗效果较为明显,对提高飞行可靠性和经济性有重要意义。
彭鸿博王悦阁刘孟萌
关键词:水洗效果数据平滑
一种适用宽速域冲击的明胶鸟弹数值建模方法
2024年
明胶鸟弹在不同撞击速度下表现出不同的响应特性。为解决传统明胶鸟弹本构表征方法在不同速度范围内不能通用的问题,开展了330 g明胶鸟弹以70~190 m/s速度、60°或90°入射刚性铝合金平板试验,记录了冲击力数据及撞击形貌。结果表明,随着撞击速度的提高,鸟弹碎裂得更充分,碎块体积减小。利用LS-DYNA建立了自适应FEM-SPH(finite element method-smoothed particle hydrodynamics)鸟体模型。依据试验结果反演得到一组鸟体本构参数:切线模量为1.33MPa,剪切模量为115.95MPa,Murnaghan状态方程参数γ为10.49,k_(0)为69.77 MPa,体积模量为246.4 MPa,失效塑性应变为1.15,初始屈服应力为0.21 MPa。仿真结果与试验结果具有很好的一致性,冲击力峰值的相对误差在2%以内,冲量的相对误差在10%以内。自适应FEM-SPH鸟体模型具有比SPH模型和拉格朗日模型更高的精度。由自适应模型得到的Hugoniot压强与理论结果具有相同的变化趋势,滞止压强与理论值较接近。
彭鸿博侯润峰李旭阳王计真白春玉石霄鹏
关键词:鸟撞光滑粒子流体动力学
金属材料本构模型的研究进展被引量:27
2012年
介绍了金属材料加工硬化、动态回复和动态再结晶流变行为的传统本构模型;概述了统一本构理论模型的产生、通用形式和共同特点,并对Miller、Walker、B-P和Chaboche等几种典型的统一本构模型重点进行了介绍。
彭鸿博张宏建
关键词:本构关系应力-应变曲线动态再结晶
D-S证据理论及其在滑油故障诊断中的应用被引量:6
2003年
结合算例阐述了D-S证据融合理论的基本思想及其改进公式,并应用在航空发动机滑油光谱分析和磨粒分析中,表明D-S证据理论是航空发动机滑油故障诊断中一种非常有效的数据融合方法。
郝英彭鸿博
关键词:故障诊断光谱分析磨粒分析
基于BP神经网络的发动机VBV调节规律研究
2023年
可调放气活门(VBV)是航空发动机的重要防喘机构,针对民用航空发动机VBV调控机制难以获取的现状,通过BP神经网络对CFM56-5B发动机VBV调节规律进行建模分析以实现对调节机制的预测。选取快速存取记录器(QAR)数据中8种状态参数作为模型输入,根据不同飞行阶段VBV调节机制的差异将飞行过程按起飞、爬升、下降、进近和着陆等阶段分别进行建模与训练,形成不同飞行阶段的VBV调节规律预测模型。用未经训练的QAR数据对预测模型进行校验,通过对比VBV开度计算值与实际值发现,在爬升、下降阶段的整体预测误差维持在2.5%以内,在起飞、进近着陆阶段误差在7.5%以内,具有良好的预测效果。所构建的预测模型可以精准反应VBV调节机制,提高VBV状态监控准确性,有效支撑航空发动机状态监控和故障预警。
彭鸿博马鹏宇史磊熊碰
关键词:人工神经网络
基于试验的微型涡喷发动机起动控制研究
2021年
通过对微型涡喷发动机试验台的搭建,实现了对其运行时重要参数的测量。为了稳定、准确地实现对燃油流量的控制,以解决起动控制过程中的超温问题,采用步进电机带动齿轮泵的方法去供油,通过控制转速间接控制流量,从而实现了流量准、响应迅速的开环燃油流量控制。通过对对象发动机进行大量的起动特性摸底试验,结合试验数据对控制时序优化,最终整合得出某型微型涡喷发动机地面起动控制时序。通过采用此方法供油,严格按照控制时序进行起动控制试验,结果表明,在保证发动机能够迅速可靠地完成起动过程的前提下,燃烧室出口、涡轮后及尾喷管出口的最高温度明显降低;燃烧室出口温度、涡轮后温度及尾喷管出口温度上升更快,到达峰值时间提前,且峰值更小。这种方法不仅解决了起动超温问题,还可以缩短发动机的起动时间。通过试验对起动控制时序的研究,为微型涡喷发动机的起动控制建立了有效的研究方法,对该型发动机的控制具有重要的工程应用价值。
彭鸿博杨创于军力冯远
关键词:微型涡喷发动机试验台燃油控制
基于相关向量机的发动机剩余寿命预测被引量:6
2020年
针对民航发动机寿命预测中监测参数较多筛选困难的问题,提出一种基于信息融合与相关向量机(relevance vector machine,RVM)的发动机剩余寿命(remaining useful life,RUL)预测方法。首先通过核主元分析(kernel principle component analysis,KPCA)方法从发动机多维监测数据中提取退化特征信息;然后利用非线性模型将主元序列融合成反映发动机退化趋势的健康指数序列;最后采用相关向量机以历史失效数据为训练样本建立预测模型,对现有的发动机健康指数序列进行外推预测得到当前样本的寿命预测值。通过美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA) Ames研究中心公开的涡轮风扇发动机仿真数据验证了该方法的有效性,其预测性能优于常用的支持向量机(support vector machine,SVM)模型和过程神经网络模型。
彭鸿博蒋雄伟
关键词:剩余寿命预测核主元分析相关向量机
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