基于双向拉伸的热环境铝合金性能获取和分析

板材成形加工时通常承受复杂载荷,一般采用单拉试验获取材料性能,由于材料变形时仅承受单向载荷,与实际情况差距较大。为获取更加真实的复杂加载时材料性能,通过十字形试件双向拉伸试验,研究了热环境双向变比例加载时AA6016铝合金材料力学性能和变形行为,包括优化设计十字形试件、相关试验方法和设备以及结果分析等。在25、150和250℃温度下进行了拉伸速率比例为1:1、3:2、2:3、1:3和3:1的双向拉伸试验和单向拉伸试验,得到了不同拉伸速率比例和温度下的应力应变关系、屈服规律和各向异性,建立了屈服准则,并且通过与试验结果对比,讨论分析了几个典型屈服准则及其适用性。      

小型零件测量的旋转拼接

拼接技术是非接触三维曲面测量中的一个关键步骤。大型零件较多采用贴标志点法进行拼接,而小型零件却不便甚至不能采用该方法进行拼接。针对这个问题,研究了小型零件的旋转拼接方案,并将其用于某零件的测量拼接中,与贴标志点拼接存在较明显的型面错位相比较,旋转拼接不会产生明显的错位,边缘更清晰,误差大约在 0.5mm 左右。     

高精度反射面板的形面调节新技术

提出了一种基于形面多点调节的紧缩场反射器面板精密柔性成形新技术,对面板形面调节机理进行了分析,提出了确定调节点位置、数量、调节量的形面调节核心技术,借助数值模拟方法确定了矩形面板调节点位置、数量,在实验基础上建立了调节量计算方法.设计、开发了面板形面调节实验平台;针对具有不同初始形面误差的面板进行了形面调节可行性数值模拟分析及实验验证.结果表明,利用所提出的调节技术和开发的形面调节实验平台能够实现双夹层金属蜂窝面板形面的有效调节,获得很高的形面精度.该项技术可以在现行成形技术的基础上进一步提高形面精度,可明显提高面板制造成品率,解决大尺寸高精度面板和较大曲率面板的制造难题,并能改善面板的使用及维护性能,延长紧缩场的使用寿命.     

亚像素条纹边缘提取技术在型面测量上的应用

三维型面非接触测量在工业领域有着广泛的应用前景.双目视觉是一种有效获取三维轮廓信息的方法,其中对大密度的黑白相间条纹进行精确定位和提取,是基于投影光栅图像的光学三维型面测量的关键技术和难点.利用空间编码技术将被测空间划分为若干区域,每个区域对应一个二进制码.条纹落在区域上与唯一的二进制码相对应,就可以对条纹精确定位.利用边缘提取算法获得像素级条纹后,再利用亚像素技术可以进一步对条纹进行高精度提取.介绍了基于灰度矩的和基于多项式拟合的亚像素边缘检测算法.将空间编码和亚像素条纹提取技术相结合,对光栅条纹进行亚像素级定位和提取的技术,与像素级的定位技术相比,能提高图像的定位精度,有效地改善测量系统的性能.      

激光跟踪仪现场测量不确定度检测

为了满足现场测量的要求,掌握AT901-B激光跟踪仪的测量精度随测量环境改变而变化的规律,通过试验,对激光跟踪仪测量精度随时间变化、测量距离变化和测量角度变化的规律进行了研究,得到测量不确定度的变化规律,为不同测量环境下的现场测量提供了测量精度评价参考。     

飞机蒙皮拉形工艺辅助设计系统开发

针对某一型号蒙拉机,基于UG建模并进行运动仿真.结合有限元仿真软件,研究了蒙拉机运动参数与有限元仿真边界条件之间的转换算法对ABAQUS进行了二次开发,直接把机器工作时运动轨迹参数生成有限元仿真边界条件.通过对蒙皮拉形工艺的有限元仿真,验证了系统的准确性,为有限元仿真技术在实际生产中的应用提供了参考.     

基于半光程差的天线反射面型面精度检测

型面拟合最小量的选取是天线面板型面检测中的关键技术之一.天线表面各点半光程差的均方根是衡量天线型面精度的指标.根据圆锥曲面的几何定义及其光学性质,提出了圆锥曲面天线面板半光程差的直接计算方法,给出了基于半光程差的非线性最小二乘曲面拟合算法.以旋转抛物面天线面板为例,通过模拟和实际测量,对比分析了分别选取轴向误差和半光程差作为最小量拟合计算结果.试验验证了选取半光程差作为最小量拟合的算法具有更高的数值计算精度及稳定性.      

镜面蒙皮拉形工艺参数研究

滑移带是导致飞机镜面蒙皮报废的主要原因之一。通过分析镜面蒙皮拉形中变形程度、拉形速度、毛料几何尺寸、润滑与操作方式对滑移带的影响,确定了临界变形程度和拉形应变速率的合理范围。毛料几何尺寸的影响,反映在悬空段板料的宽长比值上,宽长比值增加,变形趋向于平面应变状态,易出现滑移带。良好的润滑方式有利于改善板料变形的均匀性,增加成形面内材料的变形程度。操作方式的选择,应充分考虑模具拉胀的作用,严格控制夹钳预拉量和补拉量,避免冲击和阶跃式的加载方式。     

基于机器学习的管材数控弯曲质量预测

在管材数控（NC）弯曲过程中,可能出现起皱、过度减薄的质量缺陷,同时会不可避免地发生回弹,都将严重影响成形质量。为了对数控弯曲成形质量进行预测,提出了使用有限元模拟与机器学习相结合的方法,并建立了快速的成形质量预测方法。首先,建立了有效的管材数控弯曲的参数化有限元模型,在工艺参数取值范围中随机选择进行大量的模拟实验作为样本,完成学习数据的挖掘。随后,基于径向基函数（RBF）神经网络建立壁厚减薄与回弹程度的预测模型并使用支持向量机（SVM）建立管材起皱的预测模型。最后,使用模型对新的实例进行预测,并利用模拟与数控弯曲实验对预测模型进行验证。 该方法可以对大直径薄壁管材数控弯曲质量进行有效的预测,提高弯曲管件零件设计效率。      

高精度紧缩场的机械精度检测与电性能验证

根据天线型面精度的确定依据,建立了以半光程差为最小量的型面精度计算模型,据此编写了天线面板测调程序,对高精度紧缩场的型面精度进行了检测,并采用自由拟合的方法对馈源进行了定位,通过机械精度检测,该紧缩场反射面型面静区精度达到 26 μm,机械精度达到理论和设计要求.最终的电气测试结果表明该紧缩场在26~110 GHz时具有优良的电气性能,验证了天线机械精度检测结果的正确性.该方法使机械装调效率显著提高,具有重要的工程应用价值.