纤维增强SiC陶瓷基复合材料加工技术研究进展北大核心CSCD

纤维增强SiC陶瓷基复合材料具有密度低、强度高、耐高温、抗氧化、耐腐蚀等优点,在航空航天及其他高温条件使用领域具有广泛的应用潜力。然而难加工特点制约了这类材料的广泛使用。由于存在硬度高、脆性大和各向异性特点,高精度低损伤加工成为其工程应用必须解决的关键技术之一。本文主要综述了近年来纤维增强SiC陶瓷基复合材料加工技术研究进展,综合分析了不同加工方法的加工原理、理论模型构建、工艺参数优化、表面质量控制与损伤形成机制等,讨论了当前存在的主要问题,对未来研究方向提出了发展与展望。     

基于飞行科目统计分析的严重谱编制方法

我国飞机的疲劳试验绝大多数采用均值谱,具有疲劳周期较长的缺陷,若采用载荷严重谱则可以大大缩短试验时间。为满足全机试验疲劳寿命评估的需要,响应国内外飞机强度规范的要求,以国内某教练机的起落数据为基础,将任务分析法与统计思想相结合,建立基于飞行科目统计分析的严重谱编制方法,整理和完善编谱流程,编制得到各飞行科目包含加权中值载荷谱,一倍标准差谱,两倍标准差谱,90%存活概率95%置信度的严重谱,以及所有科目的总严重谱。通过K-S检验方法验证了载荷损伤分布的合理性,并根据当量损伤计算的统计结果给出严重谱代表起落的选取方法。结果表明:此严重谱编制方法合理有效,得到的编谱结果符合严重谱特征,选出的代表起落能够代表各飞行科目不同严重程度的使用情况。     

双辐板涡轮盘盘腔单向流固耦合分析

为减轻质量、提高冷却效率,针对下一代高推重比涡扇发动机高压涡轮盘的优化设计,基于3维双辐板涡轮盘模型进行单向流固耦合分析,通过定常流动换热分析得到该结构盘腔中的流场、压力场和温度场分布,将盘腔表面压力分布和盘体上的温度分布作为载荷传递给盘体,对盘体进行应力分析得到应力场,从而建立起温度场和应力场的直接关联,总结出盘腔转速是影响盘体最大等效应力的关键参数,为双辐板涡轮盘的冷却设计和结构优化提供了数据支撑。     

基于深度强化学习的空海联合作战智能决策新方法（英文）

针对空海联合作战中多装备复杂作战场景不确定性高的难点，提出了一种基于深度强化学习的空海联合作战智能决策新方法。为了统一表示复杂网络的输入、输出及其对应关系，提出了综合利用感知机、深度长短时记忆网络及actor-critic结构的方法。针对策略网络学习过程中的不稳定性及近似策略优化算法的缺陷，提出了改进的近似策略优化算法；针对策略网络自学习过程中对手策略的易变性，提出了基于模型性能和模型多样性的新策略以对于基线策略模型进行选择。实验结果表明，该方法在空海联合作战决策中是有效和稳定的。在第四届中国指控学会兵棋推演专项赛中，本方法在百余轮与规则决策算法及人类的对抗中胜率达到97%，较规则决策算法提升20%左右。     

大开孔结构变角度纤维铺层优化设计研究

变角度纤维铺层能有效地增强结构刚度、减小应力集中，在很多领域得到广泛应用。本文对比了分区域设计直纤维铺层和变角度纤维铺层零件结构的优缺点，基于Patran的PCL语言开发出了纤维轨迹主应力法优化程序，以某飞机襟副翼复合材料层压板树脂传递模塑成形（RTM）支臂为例进行了纤维轨迹优化设计，分析了不同变角度纤维铺层数目和迭代次数对设计结果的影响，并和传统的分区域设计直纤维铺层模型进行了对比，得出了变角度纤维铺层能明显改善模型应变和位移的结论，且通过承载能力试验分析对比了分区域设计直纤维铺层和最外两层更换为变角度纤维铺层的RTM支臂的试验结果，得出了变角度纤维铺层能提高结构孔边强度和整体刚度的结论，验证了变角度纤维铺层的可行性及其优点。大开孔结构变角度纤维铺层优化设计对大开孔复合材料结构设计具有重要意义。     

含Al的SiC(N)陶瓷前驱体的研究进展北大核心CSCD

含异质元素Al的SiC(N)陶瓷前驱体的合成是制备高性能耐高温SiC纤维的关键步骤。本文综述了含异质元素Al的SiC(N)陶瓷前驱体的合成方法与表征结果及Al元素在陶瓷产物中的作用;并简要介绍了含Al的SiC(N)陶瓷前驱体应用,并对发展趋势和应用前景进行了展望。     

基于TSFFCNN-PSO-SVM的飞机起落架液压系统故障诊断

针对飞机起落架液压系统故障诊断精度低，深层故障特征提取困难的问题，提出了一种基于双路特征融合卷积神经网络（TSFFCNN）与粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）结合的起落架液压系统故障诊断模型。该诊断模型以起落架多节点压力信号作为输入，采用一维卷积神经网络（1DCNN）与二维卷积神经网络（2DCNN）并行多通道网络结构自适应提取深层特征信息，并在融合层将深层特征信息融合，通过优化后的SVM分类器对融合特征进行故障分类。为验证所提诊断模型的故障分类效果，基于AMESim搭建了典型飞机起落架液压系统仿真模型，构建了几种典型故障类型数据集。基于仿真数据的诊断结果表明，所提故障诊断算法精度能达到99.37%，能够有效实现起落架液压系统故障诊断；与其他智能算法对比，基于TSFFCNNPSO-SVM故障诊断模型具有更好的平稳性与可靠性，诊断精度更高。     

基于条件生成对抗模型的遥感卫星影像重建技术研究

为了快速侦察未知区域的地貌信息，遥感卫星可对特定区域进行扫描以获取遥感卫星影像。当卫星经过国外未知区域时，部分卫星无法针对某特定区域进行长时间的驻留扫描，本文提出一种基于条件生成对抗网络模型（Conditional Generative Adversarial Network，CGAN）进行网络训练，前期将某方法获取的区域轮廓地形信息作为CGAN网络的生成网络和鉴别网络中的条件约束信息，通过网络生成器与判别器在训练过程中互相博弈产生特定的输出集，有效地实现由单张电子轮廓图像到对应卫星遥感图像的端到端的非线性映射。本文通过原真实卫星遥感图像与生成卫星遥感图像进行四种对比误差计算，平均误差、均方误差与结构相似度均高于99%，峰值信噪比高于30 dB，生成的图像与原图像之间具备高相似度，实现了在获取坐标定位轮廓信息的先验条件下，对特定区域进行遥感卫星影像内容重建技术。     

基于XGBoost的空间高温材料实验炉控制系统建模

为确保高温材料科学实验柜科学实验系统能够成功地进行空间材料科学实验，在空间进行高温材料科学实验的时候要求其温度稳定在±0.25℃范围内。面对如此之高的温度稳定度要求，提出一个新的解决方案：在实验输入和输出数据的基础上，确定一个与高温炉控制系统内部等价的模型，为获得满足实验要求的控制参数提供依据。本文将高温炉控制系统内部看作黑箱模型，基于XGBoost方法分别对四类样品实验的高温炉内部温区2和温区3进行建模，模型精确度全部可达到99.98%以上。与传统建模方式传递函数相对比，在传统方法表现最好的情况下，模型精度仍提高了3.8%，为获得控制参数以确保空间实验温度实现高稳定度提供了重要支持。