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利用红外技术进行层板冷却特性实验研究
被引量:
7
1
作者
马龙
王建华
+1 位作者
吴向宇
杜治能
《航空动力学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期657-661,共5页
为了研究层板冷却特性,应用远红外热像测温技术,对一个真实尺寸的层板结构进行了实验.层板的气膜孔、绕流柱及冲击孔直径分别为0.5,0.8,0.8 mm,内腔高及总板厚分别为0.8,2.6 mm,孔柱数比为1∶4∶1.为了准确测量表面温度,采用了高精度热...
为了研究层板冷却特性,应用远红外热像测温技术,对一个真实尺寸的层板结构进行了实验.层板的气膜孔、绕流柱及冲击孔直径分别为0.5,0.8,0.8 mm,内腔高及总板厚分别为0.8,2.6 mm,孔柱数比为1∶4∶1.为了准确测量表面温度,采用了高精度热电偶校正法,建立修正关系;为了描述层板综合冷却效率,采用热像数字信号运算法,直接进行数据处理.实验在高温亚声速风洞中进行,实验结果展示了冷却介质注射量对层板冷却特性的影响,证明远红外热像技术用来研究层板冷却特性是一种有效的方法.
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关键词
航空、航天推进系统
层板结构
综合冷却效率
红外热像技术
图形信号处理
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职称材料
截齿磨损程度的多特征信号融合识别研究
被引量:
1
2
作者
张强
刘志恒
+1 位作者
王海舰
张赫哲
《工程设计学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期278-287,共10页
为了解决采煤机开采过程中截齿磨损程度在线监测和状态识别的工程难题,提出一种基于多特征信号融合的截齿磨损程度识别方法。搭建截齿磨损程度监测实验台,分别测试提取不同磨损程度截齿截割过程中的振动加速度信号、声发射信号、红外热...
为了解决采煤机开采过程中截齿磨损程度在线监测和状态识别的工程难题,提出一种基于多特征信号融合的截齿磨损程度识别方法。搭建截齿磨损程度监测实验台,分别测试提取不同磨损程度截齿截割过程中的振动加速度信号、声发射信号、红外热像信号和电机电流信号,建立了截齿截割的多传感信号数据样本库;针对数据样本库中两相邻磨损状态截齿特征样本存在数据交集、系统识别精度低的问题,构建最小模糊度优化模型并计算各特征信号的最优模糊隶属度函数,获取特征样本最大隶属度。构建截齿磨损程度的神经网络识别模型,运用多特征数据样本对Back-Propagation(BP)神经网络进行学习和训练。实验结果表明:BP神经网络识别模型的识别结果和试样的实际磨损程度类别相同,此识别模型能够对截齿磨损程度类型进行实时监测和准确识别。研究结果为实际工程中截齿监测和更换提供了解决方案。
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关键词
截齿
磨损程度
振动信号
声发射信号
红外热像信号
电机电流信号
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职称材料
题名
利用红外技术进行层板冷却特性实验研究
被引量:
7
1
作者
马龙
王建华
吴向宇
杜治能
机构
中国科学技术大学热科学及能源工程系
中国航空工业第一集团公司沈阳发动机设计研究所
出处
《航空动力学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期657-661,共5页
基金
国家自然科学基金重大研究计划(90305006)
国家安全基础研究973项目子课题
文摘
为了研究层板冷却特性,应用远红外热像测温技术,对一个真实尺寸的层板结构进行了实验.层板的气膜孔、绕流柱及冲击孔直径分别为0.5,0.8,0.8 mm,内腔高及总板厚分别为0.8,2.6 mm,孔柱数比为1∶4∶1.为了准确测量表面温度,采用了高精度热电偶校正法,建立修正关系;为了描述层板综合冷却效率,采用热像数字信号运算法,直接进行数据处理.实验在高温亚声速风洞中进行,实验结果展示了冷却介质注射量对层板冷却特性的影响,证明远红外热像技术用来研究层板冷却特性是一种有效的方法.
关键词
航空、航天推进系统
层板结构
综合冷却效率
红外热像技术
图形信号处理
Keywords
aerospace
propulsion
system
laminated
configuration
overall
cooling
effectiveness
infrared
thermal
imaging
technique
image
signal
processing
分类号
V231.1 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
截齿磨损程度的多特征信号融合识别研究
被引量:
1
2
作者
张强
刘志恒
王海舰
张赫哲
机构
辽宁工程技术大学机械工程学院
煤炭资源安全开采与洁净利用工程研究中心
矿物加工科学与技术国家重点实验室
出处
《工程设计学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期278-287,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51504121)
辽宁省自然科学基金资助项目(201601324)
煤炭资源安全开采与洁净利用工程研究中心开放课题(LNTU16KF02)
文摘
为了解决采煤机开采过程中截齿磨损程度在线监测和状态识别的工程难题,提出一种基于多特征信号融合的截齿磨损程度识别方法。搭建截齿磨损程度监测实验台,分别测试提取不同磨损程度截齿截割过程中的振动加速度信号、声发射信号、红外热像信号和电机电流信号,建立了截齿截割的多传感信号数据样本库;针对数据样本库中两相邻磨损状态截齿特征样本存在数据交集、系统识别精度低的问题,构建最小模糊度优化模型并计算各特征信号的最优模糊隶属度函数,获取特征样本最大隶属度。构建截齿磨损程度的神经网络识别模型,运用多特征数据样本对Back-Propagation(BP)神经网络进行学习和训练。实验结果表明:BP神经网络识别模型的识别结果和试样的实际磨损程度类别相同,此识别模型能够对截齿磨损程度类型进行实时监测和准确识别。研究结果为实际工程中截齿监测和更换提供了解决方案。
关键词
截齿
磨损程度
振动信号
声发射信号
红外热像信号
电机电流信号
Keywords
pick
wear
degree
vibration
signal
acoustic
emission
signal
infrared
thermal
image
signal
motor
current
signal
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用红外技术进行层板冷却特性实验研究
马龙
王建华
吴向宇
杜治能
《航空动力学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
7
下载PDF
职称材料
2
截齿磨损程度的多特征信号融合识别研究
张强
刘志恒
王海舰
张赫哲
《工程设计学报》
CSCD
北大核心
2018
1
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职称材料
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