针对目前利用优化算法改进的BP神经网络算法对行星齿轮箱进行故障诊断过程中存在的故障识别率低、收敛速度慢和参数选择困难等问题,提出了一种用GA-ACO算法对神经网络参数进行优化的算法。给出GA-ACO-BP算法的基本原理和主要步骤,并将此方法应用到行星齿轮箱的故障诊断中。比较了ACO-BP神经网络算法和GA-ACO-BP算法的性能。结果表明,ACO优化BP神经网络算法对行星齿轮箱的故障诊断收敛速度慢且识别精度不高,而GA-ACO-BP算法能够对行星齿轮箱故障进行准确、快速的诊断和识别。

为探究环片数量对环帆伞气动性能的影响,文章基于CFD方法对某环帆伞流场开展了定常三维数值模拟,采用有限体积法求解不可压缩Navier-Stokes控制方程来模拟外部流场,获得了该伞的气动参数与绕流流场分布。通过数值结果与空投试验结果对比,验证了数值方法的准确性。在不改变伞衣名义面积和环帆高度比的前提下,分别针对定结构透气量和变结构透气量开展了环片数量对气动性能的影响研究,结果表明:定结构透气性下,环片数量对伞衣阻力性能和气动静稳定性的影响很小;变结构透气性下,环片数量通过影响透气量、尾涡分布等因素进一步影响环帆伞稳定性。上述结果对环帆伞的设计有一定参考意义。

为了改善风阻制动板制动效果,基于高速列车空气动力学建立四节编组高速列车数值仿真模型。采用FLUENT软件,通过三维、定常、可压缩Navier-Stokes方程以及k-ε两方程湍流模型,开展对风阻制动板制动力的研究。结果表明:风阻制动板在高速列车紧急制动时可以提供较大制动力。首排风阻制动板提供的制动力最大。首排制动板位于头车流线型车身尾端制动效果最佳。随着首排制动板位置的推后,制动力先减小,紧接着保持不变,然后缓慢降低,最后趋于稳定;同时头车的阻力以及列车的总阻力会持续降低,最后趋于稳定。首排制动板的最佳位置是头车流线型车身尾端。

为了减缓高速列车通过隧道引起的压力波动,研究了联络通道对高速列车通过隧道时压力波特性的影响。建立了3节编组高速列车数值仿真计算模型,基于三维非定常可压缩Navier-Stokes方程,以及k-ε方程湍流模型和滑移网格技术,数值模拟了高速列车通过联络通道时隧道的气动特性,研究了设置联络通道对隧道压力波的影响及不同的通道间距对隧道压力波动的影响。研究结果表明与无联络通道隧道相比,列车通过连通开孔隧道的气动特性得到明显改善;通道对初始压力上升、下降的抑制效果更为明显,对膨胀波的抑制作用更为突出。联络通道的设置使隧道压力波的波形呈现局部锯齿状。

为了减缓高速列车通过隧道引起的压力波动对列车运行的影响,基于列车空气动力学研究了高速列车通过带有联络通道的隧道时的压力波特性。建立了3节编组高速列车数值仿真计算模型,基于三维、非定常、可压缩Navier-Stokes方程以及k-ε两方程湍流模型和滑移网格技术,数值模拟了高速列车通过联络通道隧道的气动特性,主要考虑设置联络通道后,联络通道面积、列车运行速度和不同通道间距对隧道压力波动的影响。研究结果表明:列车通过设有联络通道的隧道相比于无联络通道隧道的气动特性得到明显改善;通道对初始压力上升与下降抑制效果更加明显,对膨胀波的抑制更为突出;列车运行速度越高,通道面积越大,压力波回落越明显;联络通道的设置使压力波波形呈现局部锯齿状。提出了列车通过隧道时压力峰值的快速计算公式。

气液混输条件下,密封腔内的含气率较高将会使得密封液膜中有气体进入,从而导致密封环出现“失稳”现象。为探讨含气介质对机械密封性能的影响,通过建立端面螺旋槽型液膜模型,基于Mixture多相流模型,对端面液膜中气液两相分布及机械密封密封性能进行研究。结果表明:液膜内气相体积分数随气泡直径的减小而增大;不同入口含气率下密封端面两相分布规律相近,含气率较高的位置出现在槽根半径处;随着含气率、转速、压差的升高,槽根处的压力随之升高,从而影响密封性能;在相同含气率、转速及压差下,随膜厚的增加,泄漏量增大,开启力减小,且较小的膜厚对工况参数的改变更为敏感,槽深与膜厚的相关性较强,优化机械密封结构时需综合考虑两者的影响。