气液两相流挤压油膜阻尼器/转子系统动力学特性研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11902202
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    张微
  • 依托单位：
    沈阳航空航天大学
  • 学科分类：
    A0702.非线性振动及其控制
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2019
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Squeeze film damper(SFD) is used to suppress the vibration in aeroengine rotor systems, the damping effect of SFD is influenced by many factors. Based on nonlinear dynamics, rotor dynamics and fluid mechanics, this project develops the data-driven identification method for squeeze film damper oil film coefficients based on deep learning theory, and investigates the gas-liquid two-phase rheological properties of squeeze film damper under extremely low oil supply pressure, reveals the oil film coefficients characteristic, and further studies the vibration damping characteristics of the two-phase flow squeeze film damper under complex based excitation conditions as well as the effect on the nonlinear dynamic behavior of the rotor system. Combining fluid mechanics and nonlinear dynamics research methods and promoting the development of related engineering applications, providing theoretical guidance for the engineering application of squeeze film dampers and the design of rotor systems. The theoretical research results are expected to be applied to the current major demand of the country - aviation engine manufacturing engineering.
挤压油膜阻尼器是航空发动机转子系统所采用的减振装置，其减振效果受到多种因素的影响，气液两相流是其中最复杂、最普遍且严重削弱其减振效果的因素。本项目立足于非线性动力学、转子动力学以及流体力学学科交叉应用基础研究，一方面基于深度学习理论发展数据驱动型挤压油膜阻尼器油膜参数识别方法，研究极低供油压力下挤压油膜阻尼器气液两相流变特性，揭示极低供油压力下两相流挤压油膜阻尼器的油膜参数特性，并进一步研究复杂基础激励条件下，两相流挤压油膜阻尼器的减振特性及其对转子系统非线性动力学行为的影响。将流体力学与非线性动力学论研究方法进行有机结合并推动相关工程应用的发展，为挤压油膜阻尼器的工程应用和转子系统的设计提供理论指导，期望将流体力学和非线性动力学的理论研究成果应用到国家当前的重大需求——航空发动机制造工程中。

结项摘要

挤压油膜阻尼器是航空发动机转子系统所采用的减振装置，其减振效果受到多种因素的影响，气液两相流是其中最复杂、最普遍且严重削弱其减振效果的因素。在基金的支持下，本项目研究了挤压油膜阻尼器的气液两相流现象及两相流体粘度、密度的流变效应，构建了数据驱动的挤压油膜阻尼器等效油膜参数识别方法，分析了两相流对转子系统动力学特性的影响，对系统振动突跳及系统的失稳机理。具体包括：1) 当供油压力较低时，阻尼器的等效油膜参数的模拟需根据不同气体体积分数下阻尼器油腔内的两相流动流型进行修正计算。当阻尼器处于断供油状态时，气液两相流动的流型呈周期性变化，阻尼器的等效油膜参数也表现出周期性变化的特点；2) 基于深度学习理论对挤压油膜阻尼器的油膜参数进行识别，构建了“端对端”的参数识别方法。使用了一个深度学习架构，根据数据采集问题和信息的数据采集。利用从深度网络中学习到的先进特征，利用损失函数和优化函数对SFD数据进行分类；3) 基于转子动力学理论，建立了挤压油膜阻尼器/转子系统动力学方程，结合实验所得等效粘度模型，分别使用数值和解析的方法分析了两相流对挤压油膜阻尼器转子系统动力学特性的影响。结果表明，两相流的存在使得转子系统在过临界转速时存在着倍周期分岔和准周期分岔，且存在着振动突跳的现象。气体体积分数越大，发生分岔的区域越宽，振动突跳越明显。在相轨线分析中发现，系统存在着3个平衡点，其中2个为稳定的焦点，1个为不稳定的鞍点。项目将流体力学与非线性动力学论研究方法进行有机结合并推动相关工程应用的发展，为挤压油膜阻尼器的工程应用和转子系统的设计提供理论指导，期望将流体力学和非线性动力学的理论研究成果应用到国家当前的重大需求——航空发动机制造工程中。

项目成果

期刊论文数量（20）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Open-Set Domain Adaptation in Machinery Fault Diagnostics Using Instance-Level Weighted Adversarial Learning
使用实例级加权对抗学习的机械故障诊断中的开集域适应
  • DOI：
    10.1109/tii.2021.3054651
  • 发表时间：
    2021-11
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Industrial Informatics
  • 影响因子：
    12.3
  • 作者：
    Zhang Wei;Li Xiang;Ma Hui;Luo Zhong;Li Xu
  • 通讯作者：
    Li Xu
Deep Learning-Based Partial Domain Adaptation Method on Intelligent Machinery Fault Diagnostics
基于深度学习的智能机械故障诊断局部域自适应方法
  • DOI：
    10.1109/tie.2020.2984968
  • 发表时间：
    2021-05-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS
  • 影响因子：
    7.7
  • 作者：
    Li, Xiang;Zhang, Wei
  • 通讯作者：
    Zhang, Wei
Interpretability of deep convolutional neural networks on rolling bearing fault diagnosis
深度卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中的可解释性
  • DOI：
    10.1088/1361-6501/ac41a5
  • 发表时间：
    2021-12
  • 期刊：
    Measurement Science and Technology
  • 影响因子：
    2.4
  • 作者：
    Huixin Yang;Xiang Li;Wei Zhang
  • 通讯作者：
    Wei Zhang
Data alignments in machinery remaining useful life prediction using deep adversarial neural networks
使用深度对抗神经网络进行机器剩余使用寿命预测中的数据对齐
  • DOI：
    10.1016/j.knosys.2020.105843
  • 发表时间：
    2020-06-07
  • 期刊：
    KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS
  • 影响因子：
    8.8
  • 作者：
    Li, Xiang;Zhang, Wei;Li, Xu
  • 通讯作者：
    Li, Xu
Multi-objective system optimization method and experimental validation of a centralized squeeze film damper using a cell mapping method considering dynamic constraints
考虑动态约束的单元映射法集中式挤压油膜阻尼器的多目标系统优化方法及实验验证
  • DOI：
    10.1080/0305215x.2020.1759577
  • 发表时间：
    2020-05
  • 期刊：
    Engineering Optimization
  • 影响因子：
    2.7
  • 作者：
    Wei Zhang;Bingbing Han;Xiang Li;Jianqiao Sun;Qian Ding
  • 通讯作者：
    Qian Ding

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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