南京航空航天大学民航学院民航飞机健康监测与智能维护重点实验室
纸质出版:2023
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刘珍珍, 刘岩, 左洪福, 等. 基于全流量光学传感器的磨粒运动特性研究[J]. 传感器与微系统, 2023,(11):19-22.
刘珍珍, 刘岩, 左洪福, 等. 基于全流量光学传感器的磨粒运动特性研究[J]. 传感器与微系统, 2023,(11):19-22. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2023)11-0019-04.
针对航空发动机滑油系统管路中磨损颗粒的运动特性进行了研究。首先,建立磨粒的运动学方程,分析影响运动的主要因素;然后,自制全流量在线光学传感器,并搭建磨粒运动监测系统,再结合高效卷积算子(ECO)算法对动态磨粒进行跟踪以及速度测算;最后,利用仿真软件,对多个影响因素进行多元回归方程的拟合。研究结果表明:回归方程的拟合度较高。同时,各因素对颗粒运动速度影响的重要程度依次为:油液的流速、颗粒的密度、油液的粘度、颗粒的粒径。同时,油流的速度与颗粒的运动速度呈正相关,颗粒的密度、油液粘度、颗粒的直径与颗粒的运动速度呈负相关。
液压油箱中固体颗粒运动轨迹及分布的仿真研究[D]. 李琼.兰州理工大学,2017(02)
油液中颗粒污染物的动态特征研究[D]. 颜欢.重庆工商大学,2016(02)
电感式磨粒监测传感器线圈参数分析与优化[J]. 陈浩;王立勇;陈涛.传感器与微系统,2021(02)
变工况下滑动磨损静电多传感器融合监测方法[J]. 张进武;刘若晨;孙见忠.传感器与微系统,2020(12)
基于电容传感器的飞机滑油磨粒检测系统设计[J]. 何永勃;徐斌.传感器与微系统,2016(10)
变压器油中颗粒污染物的中红外光谱检测[J]. 陈彬;韩超;刘阁.光子学报,2016(05)
A Lubricating Oil Condition Monitoring System Based on Wear Particle Kinematic Analysis in Microfluid for Intelligent Aeroengine.[J]. Liu Zhenzhen;Liu Yan;Zuo Hongfu;Wang Han;Fei Hang.Micromachines,2021
Texture extraction of wear particles based on improved random Hough transform and visual saliency[J]. Jingqiu Wang;Guoliang Wang;Liang Cheng.Engineering Failure Analysis,2020
Sand minimum transport conditions in gas–solid–liquid three-phase stratified flow in a horizontal pipe at low particle concentrations[J]. Olawale T. Fajemidupe;Aliyu M. Aliyu;Yahaya D. Baba;Archibong Archibong-Eso;Hoi Yeung.Chemical Engineering Research and Design,2019
Particles falling through viscoelastic non-Newtonian flows in a horizontal rectangular channel analyzed with PIV and PTV techniques[J]. Milad Khatibi;Rune W. Time;H.A. Rabenjafimanantsoa.Journal of Non-Newtonian Fluid Mechanics,2016
The motion of a particle in a viscous fluid under gravity, vibration and Basset's force[J]. Ye.V. Visitskii;A.G. Petrov;M.M. Shunderyuk.Journal of Applied Mathematics and Mechanics,2009
摩擦学系统状态辨识及船机磨损诊断[M]. 严新平.科学出版社,2017
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