TA15钛合金环件径轴向辗轧成形全过程组织演变模拟

钛合金环件径轴向辗轧成形制造全过程通常包含加热环坯转移、辗轧成形及轧制环件冷却3个阶段,而每个阶段都将对最终环件的微观组织产生重要影响。因此,研究阐明钛合金材料在该成形制造全过程的微观组织演变特征与规律,对控制环件最终的组织和性能至关重要。以TA15钛合金环件径轴向辗轧为研究对象,首先阐明了TA15钛合金在上述各阶段的微观组织演变机制与演变模型,进而基于ABAQUS软件平台,建立了TA15钛合金环件径轴向辗轧成形制造全过程的宏微观耦合有限元(FE)模型。通过大量模拟研究表明:加热环坯转移阶段促使初生α相的体积分数增加,晶粒尺寸略微增大;辗轧成形阶段一定程度上细化了初生α相晶粒尺寸,而对初生α相体积分数影响不明显;轧制环件冷却阶段会使初生α相体积分数明显增加,晶粒尺寸增大。     

燃气发生器喷注器内氧腔三维流动分析

采用计算流体力学方法数值模拟了某型液体火箭发动机燃气发生器氧腔内部流动,详细分析了氧腔内部的三维流动特性。从压力分布等方面分析了造成喷嘴流量分布不均匀的原因,并据此对发生器结构进行了改进,结果表明喷嘴流量分配均匀性得到了明显改善。     

B/Al复合材料的制造、性能及应用

综述了国内外B/Al复合材料的发展研究现状 ,具体介绍了几种制备技术的基本原理和工艺 ,包括热压扩散法、熔体浸渗法等。从工艺的角度分析了复合工艺参数———温度、时间、压力和环境对B/Al复合材料及对B纤维的影响。对B/Al复合材料的力学性能和在航空航天等方面的应用也做了较为系统的介绍 ,分析认为国内采用热压扩散法制备的B/Al复合材料性能稳定 ,其管材、型材已达到了应用阶段 ,为我国航空航天技术中应用此类复合材料奠定了基础     

天梯系统设计及其力学问题研究进展

天梯系统能够实现地面与太空之间的高效运输,具有载重大、成本低及环保等优点。针对天梯绳索承受应力大的问题,介绍了近年来国内外提出的天梯新结构,通过合理的设计大幅降低了天梯绳索的应力。对于天梯的振动问题,首先介绍了天梯振动的计算研究现状,通过连续体模型可以提高计算的精度;然后介绍了天梯的振动控制方法,被动控制一般通过天梯绳索和攀爬器的设计实现,而主动控制目前也有初步的研究;最后展望了天梯领域未来的研究方向。     

基于中红外吸收光谱技术测量高温流场CO浓度研究

CO是碳氢化合物燃烧的主要产物之一,准确测量超燃冲压发动机出口的CO浓度是评估碳氢燃料燃烧效率的重要依据.中红外波段的CO谱线相较近红外而言,具有吸收更强、谱线丰富且谱线对相对孤立、不受其他气体干扰等明显优势.本文基于中红外吸收光谱技术,计算研究了CO中红外光谱特性,选择了适用于高温流场CO测量的特征谱线,设计并搭建了...     

面向复材构件的临时紧固件安装工艺测试与验证装置设计

临时紧固件过大的夹紧力会给复材孔周带来损伤,严重影响结构的静态承载及动态疲劳性能,航空复材装配现场需要对临时紧固件的安装夹紧力进行控制。因此针对临时紧固件气动安装工具输出扭矩的波动性特点,设计了一种面向复材构件的临时紧固件安装工艺测试与验证装置,以探讨其安装工艺与夹紧力之间的关系。通过电气比例阀控制气动安装工具的输入气压,通过扭矩传感器和夹紧力传感器监测临时紧固件安装过程中的扭矩和夹紧力。对所搭建的装置进行了测量系统分析,利用皮尔逊相关系数公式验证了其重复性,并用Bessel公式计算了其不确定度。结果表明,所设计的装置可以用于复材构件临时紧固件的安装工艺测试与验证。这将为航空复材装配现场的临时紧固工艺的制定提供方法和依据。     

虚拟现实技术在航天控制领域的应用

介绍虚拟现实技术的概念以及它的系统结构、应用领域 ,并结合新一代运载火箭设计工作中虚拟现实技术的应用 ,简单介绍了使用MultiGen -Paradigm公司的Vega软件环境进行建模、图形界面、编程的方法 ,并展望了虚拟现实技术在未来航天控制领域内的广泛应用。     

远程操控飞行器自适应神经网络观测器设计

针对无人飞行器远程操控系统设计时,由于远程操控飞行器动力学的非线性和飞行器控制系统性能的不确定性,无法精确建立远程操控飞行器控制系统模型的问题,提出了一种自适应神经网络状态观测器设计方法实现对远程操控飞行器的控制系统模型的估计。首先将飞行器的动力学环节与自动驾驶仪构成的闭环回路作为一个整体建立了远程操控飞行器控制系统的非线性模型。然后针对模型中存在未建模动态的问题,采用神经网络算法对非线性动力学模型进行在线辨识,并引入鲁棒项对附加扰动进行抑制。最后设计自适应律对神经网络的权值进行实时调整,保证了系统的稳定性,并基于Lyapunov理论证明了观测器的估计误差是最终一致有界的。仿真结果表明,所设计的观测器能够保证远程操控飞行器在存在未建模动态和附加扰动的情况下对飞行状态具有良好的估计性能。     

基于磨粒磨损机理的机械磨损状态监测

针对机械设备磨损状态监测准确率较低的问题,基于不同磨损机理下磨粒具有不同的形状和纹理特征,提出了一种基于磨粒特征识别的机械磨损状态监测的数学模型。通过形状特征识别球状磨粒和切削磨粒,结合形状、纹理特征识别疲劳磨粒和严重滑动磨粒,基于提取的特征参数建立机械磨损状态监测的特征向量,通过量子粒子群优化(QPSO)的径向基函数神经网络模型,实现对机械磨损状态的监测和判别。实验结果表明:QPSO-RBF神经网络数学模型结构简单,比传统PSO-RBF神经网络模型的识别准确率高5%,可用于常见机械磨损状态的检测。