SiCp／Al,SiCw／Al复合材料加工的切削温度与刀具磨损的试验研究

通过对ＳｉＣｐ／Ａｌ、ＳｉＣｗ／２０２４复合材料的外圆切削加工试验得出，Ｋ类硬合金刀具优于Ｐ类，ＰＤＣ刀具优于其他各种刀具材料；并证明复合材料颗粒含量越高，粒度越粗，刀速越高，等是其主要原因。     

国内外导弹及航天器用结构复合材料的比较

本文主要讨论了国内外导弹和航天器用结构复合材料的最新发展,应用及发展趋势,并根据对国内外的情报调研和对比分析,提出我国航天器用结构复合材料的发展途径。     

聚碳硅烷在新材料研制中的应用

聚碳硅烷是以硅碳键为主链的有机硅聚合物。它在非氧化性的气氛中经高温处理可转变成碳化硅,是制备连续碳化硅纤维及其他碳化硅材料的先驱体。本文对聚碳硅烷的合成方法,结构性能及其应用作了评述。     

热压工艺对SiO2f／SiO2复合材料结构与力学性能的影响

采用真空热压烧结工艺制备了SiO2短纤维补强增韧的SiO2玻璃陶瓷基复合材料，研究了烧结温度和保温时间对其显微结构和力学性能的影响规律，结果表明，SiO2f/SiO2复合材料的强度和韧性较石英玻璃有明显改善；延长热压保温时间、提高烧结温度、虽有利于材料致密化，但析晶量增加和纤维退化更严重，复合材料的强度和断裂韧性随之下降。     

基于Hopfield神经网络和KS函数的优化设计研究

介绍了Hopfield神经网络优化的原理。将神经网络的求解转化为非线性微分方程组的初值问题，并利用MATLAB提供的微分方程组求解器进行计算。对于多约束优化问题，KS函数的包络凝聚特性可以简化约束条件，其光滑可微特性又方便了问题的求解。将其运用于非线性约束规划和某型飞机总体参数优化问题，算例表明此方法是有效的。     

基于神经网络的鲁棒制导律设计

 基于神经网络理论对寻的导弹鲁棒制导律进行了优化设计。建立了制导系统非线性运动学方程和鲁棒性能函数,并将鲁棒性能函数转化成了微分对策的极小极大化问题。采用伴随 BP技术,将微分对策的两点边值求解问题转化为 2个神经网络的学习问题,训练后的 2个神经网络分别作为对策双方的最优控制器在线使用,避免了直接求解复杂的鲁棒制导律问题,仿真结果表明了该方法有效性。     

用自适应小波神经网络辨识动态实验数据

在气动动态实验中，往往飞行器气动模型是非线性的，很难对动态系统进行正确建模，因此无法得到准确的气动参数值。而采用自适应小波神经网络，无需对该动态系统建模，就可准确地辨识出气动动稳定特性，同时，精度较高、收敛速度较快。采用该方法对某导弹模型风洞自由飞实验结果进行了辨识与动稳定性分析，结果表明用自适用小波神经网络辨识安全可靠。     

涡轮高压导叶流场结构及损失分析

采用具有TVD性质有三阶精度Godumov格式，数值模拟了某型涡轮高压导叶流场，并对流场损失及涡系结构进行分析，结果表明由于强烈的径向流，使低能流体大量地迁移到下端壁，使得下端部的损失显著增大，从而引起了总损失的增加。因此在高压导叶设计中，当采用低展弦比叶片时，应注意削弱叶片出口附近流场的严重径向窜流。     

Cf/Al复合材料管件的真空液相成型工艺研究

以高模高强碳纤维M40J(6K)增强铝基复合管为研究对象，研究了真空反压液相浸渗工艺中，纤维束丝分散技术、预制件压缩强度提高技术及碳纤维涂层对管件成型及性能的影响。结果表明：SiCp可以起分散作用，有利于浸渍；加入10％的偏磷酸盐的预制件经680℃真空去胶后的压缩性能满足浸渗要求，纤维保持了较好的平直度且分布均匀。C-Al2O3涂层对复合材料的性能有较大影响，经涂层处理后的预制件所制备出的复合材料的强度比未经涂层处理的提高了13％左右。所制备的复合材料的比强度、比模量较高，密度小于2．5g／cm^3。     

原位合成TiC/Ti基复合材料氧化行为

研究了TiC/Ti基复合材料在550℃,600℃和650℃空气中恒温氧化行为.分析了增强体TiC对钛基复合材料氧化动力学行为的影响,并用X射线衍射仪(XRD)和配有能谱仪(EDS)的扫描电子显微镜(SEM)对氧化层表面的相组成、形貌以及氧化层剖面的显微结构进行了分析.结果表明:TiC/Ti基复合材料的氧化层由金红石型的氧化物TiO2组成;增强体TiC能够提高钛基复合材料的抗氧化性,而且随着TiC增强体含量的增加,钛基复合材料的抗氧化性增加;这主要是因为TiC增强体能够促进致密氧化膜的生成.氧化动力学曲线为抛物线类型.