弹性空腔声振耦合试验相似动力学特性分析

针对典型弹性空腔声振耦合高速风洞试验问题,基于风洞试验相似原理,以典型弹性空腔为实例,采用量纲分析法建立了完全几何相似模型固有频率和频率响应的相似关系;结合结构有限元理论,通过引入完全几何相似模型作为过渡模型,建立了厚度畸变缩比模型固有频率和频率响应的相似关系;开展了缩比弹性空腔模型的固有频率及动力学响应的数值仿真。根据缩比模型的计算结果,利用已建立的相似关系对全尺寸模型的动力学响应进行预测,结果表明:预测响应曲线与实际计算结果曲线基本重合,验证了提出的缩比空腔模型固有频率及频响相似关系的可行性,为基于动力学相似的缩比弹性空腔风洞试验模型设计和声振耦合试验提供理论指导,且该相似关系的分析方法可推广应用于复杂外形薄壁结构的动力学相似关系建立中。      

隐身复合材料的研究与发展

本文介绍了隐身复合材料的产生背景、发展现状和应用前景，说明了发展隐身复合材料的重要意义。     

600N单组元推力室的研制

600N单组元推力室使用DT-3推进剂,催化床床载率高达6g/cm2·s,头部采用两组环形分布的喷注扩散器并进行了模块化设计,身部采用了隔热装置,推力室具有结构紧凑、工艺简单、重量轻等特点。热试车结果表明,推力室起动迅速、平稳,性能可靠。     

航空发动机碳化硅基复合材料环境性能评价研究进展

阐述了航空发动机热端部件的服役环境,从热物理化学环境和热物理化学应力耦合环境两个方面综述了目前碳化硅基复合材料环境性能的测试方法、原理及进展,并对航空发动机碳化硅基复合材料环境性能评价现状进行了展望。     

蜂窝夹层结构吸波材料浸渍胶液体系的研究

本文对组成浸渍胶液体系的基本成分(基料及吸收剂)及其制备工艺对吸收剂导电结构的影响进行了研究,并总结出了影响吸波性能的基本规律。     

微小“Г”型蒸发管在常压条件下蒸发率研究

为研究微小型发动机中的Г型蒸发管的蒸发性能,在进口空气为常压条件下,对微小尺寸Г型蒸发管的蒸发性能进行了试验研究.研究了气油比、进口空气温度以及蒸发管内空气流速的变化对蒸发管燃油蒸发率的影响.试验结果表明,气油比和蒸发管空气进口温度是蒸发率的主要影响因素,蒸发管内空气速度影响并不显著,气油比的增大和空气进口温度的增大都会导致燃油蒸发率的增大.     

基于自由基对理论的仿生磁航向传感技术

针对国内外的最新研究进展,本文分别从生物地磁导航的磁感应机制发展、不同磁敏材料的合成制备、磁敏材料的磁场效应检测及其灵敏度的提升等3个方面进行了详细的分析论述,着重对不同种磁敏材料的磁敏性能以及各自在响应磁场大小及方向上的优劣作了对比与分析。最后,在此研究的基础上总结了目前生物地磁导航研究所面临的困难及其发展前景。未来对满足磁感应机制的磁敏分子的更深一步研究将进一步推动仿生磁传感技术的发展,并最终走向实际应用。     

基于EEMD分解的直驱式机电作动器故障诊断

基于集合经验模式分解 (EEMD,Ensemble Empirical Mode Decomposition)算法,给出一种机载直驱式双余度机电作动器(DDDR-EMA,Direct-Driven Dual-Redundancy Electro-Mechanical Actuator)复合故障诊断方法.EEMD对信号加入有限幅度的高斯白噪声,利用高斯白噪声频率均匀分布的统计特性使信号在不同尺度上保持连续性,解决了经验模式分解的模式混叠缺陷并保留了自适应性.将EEMD方法应用于机载DDDR-EMA故障诊断实验振动信号分析,先对实测信号进行分解,得到一组无模式混叠的固有模式函数;再采用不同的方法分析各频段,提取各频段包含的故障特征.实验结果表明:与经验模式分解相比EEMD能提高故障信号的分析精度,准确诊断机载DDDR-EMA的复合故障.     

抗高过载硅微杯型振动陀螺结构设计与仿真

微机械陀螺是现代制导武器的核心器件，但是制导武器的发射过程中伴随着巨大的加速度过载。针对微机械陀螺结构在大过载情况下活动质量块受过载影响大的问题，设计了一种抗高过载MEMS杯型振动式陀螺结构。结合四波腹运动原理，对杯型陀螺结构的工作原理、振动特性以及抗高过载特性进行了分析。在ANSYS有限元分析软件中建立了该硅微杯型陀螺结构的有限元模型，分别进行了模态分析、谐响应分析。仿真分析结果显示，该硅微杯型陀螺驱动模态与敏感模态固有频率的频差为0.8kHz，工作模态的频率匹配性较好。根据冲击动力学原理分析了此结构在半周期正弦加速度冲击载荷作用下的冲击响应，谐振结构在100000g的瞬态冲击作用下的最大应力为11.38MPa，最大位移为8.06nm，证明该结构具有优良的抗冲击特性。     

基于改进多目标布谷鸟搜索算法的翼型气动优化设计

布谷鸟搜索（CS）算法是一种新型的受自然现象启发的元启发式智能优化算法，其强大的全局搜索能力和收敛速度受到了广泛关注。多目标布谷鸟搜索（MOCS）算法是一种在单目标布谷鸟算法基础上发展的可以直接求解Pareto解集的多目标优化算法。针对原始MOCS算法的不足，采用一系列措施以提高算法的收敛精度、收敛速度以及解的均匀性：通过引入非支配排序与拥挤距离来改进解的适应度评估；通过改进随机游走策略来提高局部搜索能力；通过引入改进的自适应丢弃概率策略来提高算法的收敛速度；加入档案管理机制，提高解的均匀性。典型的多目标数值算例结果表明，改进的MOCS算法相较于当前主流的NSGA-Ⅱ算法拥有更快的收敛速度和更高的收敛精度。以RAE2822双目标升阻比优化设计为例，将改进的MOCS算法应用于多目标气动优化中，改进的MOCS算法共获得64个Pareto解，优化后的翼型气动性能有明显的提升，设计者可以根据自己的偏好选取不同的Pareto解。对于气动优化问题，改进的MOCS算法与目前主流的NSGA-Ⅱ相比，收敛速度更快。