航空發(fā)動(dòng)機(jī)是飛機(jī)最為核心的部件之一,而高壓壓氣機(jī)在高速旋轉(zhuǎn)的時(shí)候,轉(zhuǎn)子的不平衡量對(duì)整機(jī)振動(dòng)有較大的影響,已成為導(dǎo)致航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)故障的主要因素之一。高壓壓氣機(jī)轉(zhuǎn)子在裝配完成后通常同時(shí)存在有靜不平衡以及力偶不平衡,需要在葉片安裝完成后或者多級(jí)裝配后多次在動(dòng)平衡機(jī)上進(jìn)行檢測(cè)、配重以提高平衡性,耗時(shí)且經(jīng)濟(jì)投入大。如何使葉片安裝完成后初始不平衡量最小是發(fā)動(dòng)機(jī)廠商在進(jìn)行葉片裝配時(shí)需要考慮的難題。本文首先分析了高壓壓氣機(jī)轉(zhuǎn)子的不平衡產(chǎn)生的原因以及準(zhǔn)剛性轉(zhuǎn)子的靜、動(dòng)平衡的原理。建立了使轉(zhuǎn)子單級(jí)盤葉片排序的靜不平衡量較小的目標(biāo)函數(shù)。使用MATLAB對(duì)改進(jìn)的蟻群算法進(jìn)行編程仿真,來(lái)優(yōu)化單級(jí)葉片排序方案,對(duì)比廠商提供的發(fā)動(dòng)機(jī)V2500第4級(jí)葉片實(shí)際數(shù)據(jù)的仿真計(jì)算后殘余靜不平衡量大大減小;然后通過(guò)對(duì)轉(zhuǎn)子多級(jí)盤力學(xué)模型的建立,分析了需要使得不平衡力與不平衡力矩同時(shí)相對(duì)最小的雙目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,構(gòu)建加權(quán)系數(shù)合適的單目標(biāo)函數(shù)。傳統(tǒng)遺傳算法在求解多級(jí)轉(zhuǎn)子安裝角度優(yōu)化上,搜索范圍太大并且未知數(shù)維度太多,難以得到準(zhǔn)確的優(yōu)化結(jié)果;而量子遺傳算法其編碼方式具有高度并行性原則,搜索范圍廣并且收斂速度要比傳統(tǒng)遺傳算法要快。使用量子... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)民航大學(xué)天津市

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 課題研究的目的和意義
    1.3 發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子平衡研究現(xiàn)狀
        1.3.1 動(dòng)平衡研究現(xiàn)狀
        1.3.2 優(yōu)化算法在轉(zhuǎn)子平衡應(yīng)用現(xiàn)狀
    1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容
第二章 轉(zhuǎn)子平衡原理及系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.1 轉(zhuǎn)子不平衡的原因和分類
        2.1.1 靜不平衡
        2.1.2 力偶不平衡
        2.1.3 動(dòng)不平衡
    2.2 剛性轉(zhuǎn)子動(dòng)平衡原理
        2.2.1 單級(jí)轉(zhuǎn)子靜平衡原理
        2.2.2 多級(jí)轉(zhuǎn)子動(dòng)平衡雙面平衡法原理
    2.3 開(kāi)發(fā)工具GUI介紹
    2.4 系統(tǒng)的需求與設(shè)計(jì)
        2.4.1 系統(tǒng)的需求
        2.4.2 GUI對(duì)話框設(shè)計(jì)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于改進(jìn)蟻群算法單級(jí)靜平衡葉片優(yōu)化排序
    3.1 葉片排序模型建立
        3.1.1 力學(xué)模型的建立
        3.1.2 目標(biāo)函數(shù)建立
    3.2 蟻群算法原理與改進(jìn)
        3.2.1 基本蟻群算法簡(jiǎn)介
        3.2.2 算法的改進(jìn)
    3.3 算法仿真及結(jié)果分析
        3.3.1 數(shù)據(jù)及工廠排序
        3.3.2 仿真結(jié)果及分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于量子遺傳算法多級(jí)動(dòng)平衡安裝角度優(yōu)化
    4.1 多級(jí)轉(zhuǎn)子動(dòng)平衡模型建立
        4.1.1 轉(zhuǎn)子力學(xué)模型的建立
        4.1.2 雙目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)構(gòu)建
    4.2 基于量子遺傳算法轉(zhuǎn)子多級(jí)角度優(yōu)化
        4.2.1 量子遺傳算法簡(jiǎn)介及編碼
        4.2.2 量子門
    4.3 量子遺傳算法的實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 初始化
        4.3.2 量子坍塌
        4.3.3 計(jì)算適應(yīng)度
        4.3.4 量子門更新
        4.3.5 量子遺傳算法流程圖
    4.4 算法仿真及結(jié)果分析
        4.4.1 仿真算例
        4.4.2 仿真過(guò)程
        4.4.3 結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 平衡優(yōu)化裝配交互系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
        5.1.1 主界面及登錄界面的實(shí)現(xiàn)
        5.1.2 單級(jí)葉片優(yōu)化排序界面
        5.1.3 轉(zhuǎn)子多級(jí)安裝角度優(yōu)化界面
    5.2 數(shù)據(jù)測(cè)試
    5.3 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3197034