简介：航线上APU经常由于其压气机积污而导致APU引气压力和EGT裕度降低,为解决这一现实问题,维修部门除了按照排故手册进行工作之外,水洗APU往往是维修部门特别推荐的方案之一,本文通过对APU水洗必要性的分析,基于目前国内外航空公司和大修厂的水洗APU情况,并结合航空发动机的水洗经验,探讨了APU在翼水洗的方法和程序,在此基础上,结合APU自身结构特点及人为条件,分析APU水洗效果不佳的原因,这对于改善维修部门的维修情况是非常必要和有益的。

简介：雷诺数Re=214-10703时,通过数值模拟方法对布置有冲孔和无孔的两种矩形小翼涡流发生器的矩形通道进行了传热和流阻特性的研究。计算结果表明：在低雷诺数下,冲孔矩形小翼涡流发生器的传热因子j值与无孔矩形小翼涡流发生器相差不大,而在高雷诺数下,冲孔涡流发生器的传热因子j值略低于无孔涡流发生器,大约低1.03%-3.05%。在相同的雷诺数下,无孔矩形小翼涡流发生器的阻力因子f大于冲孔涡流发生器,而且随着雷诺数的增大二者的差距也越来越大。通过对比综合性能指标可知,两种通道的综合性能指标均随着雷诺数的增加而减小,而且冲孔矩形小翼涡流发生器的综合性能要优于无孔矩形小翼涡流发生器。

简介：建立了一组不同搅混格架的5×5棒束通道数值计算模型,以压降值、轴向及周向Nu分布为参考,将数值计算结果与文献中实验结果进行了对比验证,均取得了良好的吻合度。对两种具有不同形状搅混翼的棒束通道进行了数值模拟,比较分析了其流动及传热特性;通过引入三个无量纲因子：涡流搅混因子、交叉流搅混因子以及湍流强度因子,对其搅混作用进行了进一步的评价和比较。

简介：为了研究不同工况情况下冲孔矩形翼涡流发生器的纳米氧化镁颗粒的污垢特性,通过实验对比了冲孔矩形翼涡流发生器和未冲孔矩形翼涡流发生器的污垢特性,探讨了水浴温度、工质质量浓度及工质流速对颗粒污垢的影响。实验结果表明：相同工况下,冲孔矩形翼涡流发生器较未冲孔涡流发生器具有更优的抑垢效果;随着水浴温度的升高,污垢热阻渐近值增加,而且结垢速率也增大;污垢热阻渐近值随着工质质量浓度的增加而增大,结垢速率有略微提升;随着工质流速的增大,污垢热阻渐近值和结垢速率均降低。

简介：燃煤锅炉是复杂的多变量系统，其飞灰的含碳量形成机理复杂，不能用简单的数学公式估算。现场实炉测试这些数据具有工作量大，测试工况有限等缺点；燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的含碳量，其相互耦合，导致分析数据过程困难。神经网络建模将燃煤锅炉视为黑箱，应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性，因此，人工神经网络应用广泛。利用燃煤锅炉试验数据，采用3层BP（backpropagation）神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型。通过锅炉的实测数据验证，该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0．19％～0．50％，预测效果良好。测试结果表明，建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据，也能够较好的逼近非验证样本数据，具有良好的泛化能力。

简介：针对柴油机缸盖振动信号的非平稳时变特点，提出应用小波包能量法提取故障特征向量，并将提取的特征向量作为BP神经网络的输入向量进行学习训练。训练后的神经网络可以利用测量的振动信号判断柴油机的气阀机构故障状况。实践证明该方法在柴油机振动诊断中是有效可行的，对其他设备的故障诊断也具有借鉴意义。

简介：本文在阐述了发动机气门漏气声学特性及其振动诊断机理的基础上，针对发动机缸盖振动信号的特点，运用小波包对采集的振动信号进行3层分解、重构、提取特征向量。然后将特征向量作为概率神经网络的输入，构建网络模型。再用测试数据验证诊断模型的正确性。诊断结果表明该方法是可行的，并取得了较好的效果。