基于疲劳分析的起落架形状优化方法

<正>目前,对飞机起落架的疲劳破坏特性和疲劳寿命估算有较多的研究,在结构优化方面多是考虑强度和重量之间的优化关系,而基于疲劳分析的结构优化方法在国内外虽有一些研究,但是有起落架背景的研究较少。结构疲劳优化方法需要解决通过建立相对接近实际有限元分析模型以及起落架各部件之间的连接,应用相对准确的疲劳分析方法对起落架寿命进行估算;在此基础上提出合理的形状优化方案,采用合理的优化方法,进行疲劳优化,以期获得更为精确的优化结果。     

基于逻辑神经网络的图象处理方法

阐述了基于逻辑神经网络的图象平滑、压缩编码方法。这些方法的基本思想是：以逻辑神经网络为窗口,选择对某种图象变换敏感的模式训练窗口。当窗口对图象扫描时,窗口在图象的各位置输出响应,通过对这些响应的简单运算,实现所希望的处理。除了理论分析外,文中还给出了各种方法的典型试验结果。     

基于灰色神经网络的疲劳裂纹预测方法研究

为对构件疲劳损伤进行预测,提出了基于灰色神经网络模型的疲劳裂纹扩展预测方法。将灰色GM（I,1）模型向BP网络映射,建立了一维灰色神经网络GNNM（1,1）模型。基于灰色GM（1,1）模型的发展系数和灰作用量给出了GNNM（1,1）模型初始权值。应用建立的GNNM（1,1）模型预测了某不锈钢构件腐蚀疲劳裂纹的扩展,并与GM（I,1）模型的预测结果进行了对比,表明GNNM（1,1）模型具有更高的预测精度和模型精度。     

基于卷积神经网络的疲劳驾驶识别

机组人员疲劳驾驶是引发航空事故的原因之一。现有的研究缺少将脸部信息融合的疲劳表情识别,对疲劳表情识别可有效提高疲劳驾驶识别准确率。根据卷积神经网络的基本结构,将卷积核大小为1×1的卷积层加在输入层之后,让网络深度增加、提高特征学习能力、增加输入数据的非线性表示,同时对计算量基本无负面影响,采用线性修正函数ReLU作为激励函数解决模型在训练中梯度消失问题,提出了一种改进的卷积神经网络模型。基于LFW数据集筛选出正常、说话、疲劳3种状态表情,对其进行预处理建立疲劳表情数据集。训练完成的CNN模型对自建疲劳表情数据集实验识别准确率为88.3%,平均识别时间为20ms,与传统疲劳驾驶识别方法相比具有准确率高和实时高效的优点。与未改进的卷积神经网络相比,识别准确率提高了5.02%。     

涡轮构件疲劳/蠕变寿命的试验方法

根据弹用发动机涡轮构件的真实工况,通过有限元分析确定试验寿命考核点,提出并设计了一套加载方案,模拟了工作条件下结构的应力场和温度场,构件的试验寿命、断裂部位与有限元预测结果一致。试验结果表明提出的小结构大载荷、小空间高温度的试验方法可以很好地再现涡轮构件的疲劳/蠕变故障,为发动机构件的寿命评定提供了依据。     

工程结构的振动疲劳研究

描述了结构振动疲劳问题的概念，指出了它的特点以及它与常规结构疲劳问题的区别，并建议将疲劳问题分为结构静态疲劳和动态疲劳两类。提出了一般结构和薄壁结构振动疲劳寿命分析和试验技术，以及结构抗振动疲劳设计和控制维修原则。     

基于BP神经网络的冷挤压孔疲劳寿命预测

利用超高强度300M、30CrMnSiA调质钢、A3普通碳素结构钢的试验数据作为训练样本,预测了LY12CZ铝合金的疲劳寿命,并与试验数据在疲劳寿命N、子样平均值X、中值疲劳寿命N50方面分别进行分析比较,结果表明模型的误差控制在2%以内,证明了模型预测方法的可行性和有效性,也为预测新材料的疲劳寿命提供了方法和依据。     

疲劳裂纹扩展随机模型

 应用随机理论与实验数据相结合的方法建立了疲劳裂纹扩展参量与时间关系的随机模型,根据随机模型建立了相应的随机微分方程,求解了有关的统计分布函数,并应用随机模拟方法再现了疲劳裂纹扩展的时间历程。     

一种获得高温声疲劳S──N曲线的新方法

高温声疲劳试验应在行波管上加加温装置来完成,但这种方法费时、耗资大。基于疲劳等效原理,提出在振动台上加加温装置来得到高温声疲劳S-N曲线的一种新方法,其中涉及如下几个方面的问题：试件设计;声学环境模拟;温度场模拟;反射板设计;温度控制及应力、温度测量等等。用上述方法给出了GH140材料的S-N曲线,证明了本方法是简单可行的。     

一种预测疲劳短裂纹扩展曲线簇的方法

 本文提供了一种用疲劳长裂纹恒K_(max)降ΔK近内在门槛区数据预测疲劳短裂纹扩展曲线簇(σ为外加应力半幅,c为表面裂纹半长)的方法。由于恒K_(max)降ΔK的试验数据容易获得,相对稳定;又由于预测中引用了A.Navarro发展的位错描述方程,使所得短裂纹扩展特性分别计及了扩展速率的固有变动性和与外加应力的相关性。此预测方法为在紧凑结构部件中应用疲劳短裂纹扩展特性,进行损伤容限设计和安全寿命评估,提供了实施的良好前景。     

疲劳强度的模糊可靠性设计方法

 用模糊集合描述应力和强度,探讨了模糊变量与随机变量同时存在时的疲劳强度可靠性设计方法。提出了当隶属函数与概率密度函数都是连续函数时的可靠度计算公式,推导出几种不同分布的可靠度计算公式,同时对模糊可靠度与普通可靠度的意义及其区别加以分析。     

基于神经网络的智能复合材料损伤评估系统

介绍了一种复合材料损伤评估的新系统。该系统由埋入光纤传感器阵列、形状记忆合金丝和Ｋ　ｏｈｏｎｅｎ　自组织神经网络处理器组成。由埋入光纤传感器阵列实现对材料损伤的检测,神经网络由ＴＭＳ３２０Ｃ２５　高速并行处理器和ＩＢＭＰＣ／３８６组成的高速并行分布处理器进行模拟,实现传感器输出信号的实时处理,并产生相应的控制信号激励形状记忆合金丝（ＳＭＡ）,以改变材料的应力状态,延缓材料的破坏。     

P-S-N曲线拟合法

 本文给出了一种计算S_o的方法。该方法可以使P-S-N曲线试验数据在双对数坐标系lgN-lg（S—S_o）中最大限度地呈现线性关系。我们对一百多条S-N曲线和P-S-N曲线试验数据进行了处理,曲线拟合程度均很好。     

基于神经网络的自适应状态观测器

利用ＢＰ神经网络动态系统对一类非线性时变系统的状态进行了估计。利用神经网络的“学习－遗忘”特性,提出了非线性时变系统的自适应状态观测器,对其结构及特性进行了讨论。仿真结果表明这种自适应状态观测器能跟踪系统参数及状态的变化。     

基于人工神经网络的预腐蚀铝合金疲劳性能预测

 通过对BP神经网络算法分析和收敛性改进,从获得的预腐蚀和疲劳试验数据中通过训练建立了LY1 2CZ铝合金腐蚀性能和疲劳特性与预腐蚀温度和时间的映射模型,从而可预测铝合金在一定预腐蚀环境谱下的最大腐蚀深度和疲劳特性。神经网络算法采用 BP算法 ,网络结构采用2-4-2形式。结果表明 ,神经网络用于预腐蚀铝合金的腐蚀状况和疲劳性能预测是可行的     

STOCHASTIC NEURAL NETWORK AND ITS APPLICATION TO MULTI－MANEUVERING TARGET TRACKING

ＳＴＯＣＨＡＳＴＩＣＮＥＵＲＡＬＮＥＴＷＯＲＫＡＮＤＩＴＳＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＴＯＭＵＬＴＩ－ＭＡＮＥＵＶＥＲＩＮＧＴＡＲＧＥＴＴＲＡＣＫＩＮＧＪｉｎｇＺｈｏｎｇｌｉａｎｇ；ＤａｉＧｕａｎｚｈｏｎｇ；ＴｏｎｇＭｉｎｇａｎ；ＺｈｏｕＨｏｎｇｒｅｎ（Ｄ...     

FATIGUE DISLOCATION CONFIGURATIONS IN HEXAGONAL ZIRCALOY-4

ＦＡＴＩＧＵＥＤＩＳＬＯＣＡＴＩＯＮＣＯＮＦＩＧＵＲＡＴＩＯＮＳＩＮＨＥＸＡＧＯＮＡＬＺＩＲＣＡＬＯＹ－４￥ＸｉａｏＬｉｎ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＭｅｃｈ．，Ｘｉ＇ａｎＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ＇ａｎ，Ｃｈｉｎａ...