螺栓连接松动的导波监测技术综述

螺栓连接件使结构易于安装或拆卸,同时还可以承受较大的载荷,广泛应用于航空航天结构中。然而,螺栓在复杂服役环境中很容易发生松动,因此准确监测螺栓预紧力对于确保结构的可靠性和安全性具有重要意义。经过多年的发展,基于超声导波的结构健康监测方法逐渐成为螺栓连接松动监测的重要技术手段之一。对典型的螺栓预紧力导波监测方法进行了综述,包括导波能量耗散法、时间反转法、接触声学非线性法和混沌超声法等方法,介绍了这些方法的基本原理和发展现状。同时,通过实验将目前应用较多的导波能量耗散法、时间反转法进行了对比,结果表明时间反转法的监测灵敏度更高。     

机械装备螺栓连接状态测试技术研究现状

螺栓连接广泛存在于航空航天结构中,结构的连接状态直接关系到设备的安全性和功能性。航空飞行器在服役过程中面临着振动、冲击等多种极端环境,最终会导致栓接结合部出现松脱、滑移等现象,因此对结构的连接状态进行监测具有重要意义。主要综述了螺栓连接状态测试技术的研究现状及其测试原理。首先,对螺栓连接状态机理的研究现状进行了分析,主要内容包括结合面细微观机理和结构非线性动力学理论。然后,介绍了传统的螺栓连接状态直接测量技术,并分析了其测量精度不足和应用局限性等问题。最后,综述了各类基于响应信号的螺栓连接状态测试技术的原理,包括振动信号分析法、机电阻抗法、声弹性效应法、超声波能量法、光栅光纤传感器法,并分析了其优缺点和适用范围,指出了其发展方向。     

空间碎片目标在轨实时监测处理方法

针对现有地基空间碎片目标监测的实时性、有效性以及弱小目标探测能力等性能指标较低等问题,文章提出了一种空间碎片目标在轨实时监测处理方法。它是基于空间目标光学成像特性和高速信息处理技术为基础的碎片目标检测算法,建立计算精度误差模型,能有效降低硬件资源的同时,保障了空间碎片目标在轨检测和定位的实时性。在专用高速信息处理板上经卫星光学载荷数据验证了方法的可行性和有效性。该方法能够通过处理卫星载荷数据完成空间碎片目标的实时检测和定位,可为天基空间目标观测系统设计提供参考。     

航空发动机轴承腔油气两相流动特性及改进研究

为了研究航空发动机轴承腔油气两相流动特性，改善滑油回油效果，建立了基于欧拉-欧拉方法轴承腔两相流求解模型，针对轴承腔的通风结构和回油结构提出了三种改进方案，对不同工况下常规轴承腔和三种改进方案流动特性和回油特性进行深入分析。研究结果表明，将常规轴承腔通风结构进行嵌入(Embed)改进后，滑油被嵌入的通风口壁面阻挡，从通风口流出的滑油量减小，回油效率明显提升；将常规轴承腔回油结构进行斜坡(Slope)改进后，回油口右侧滑油堆积区消失，腔内滑油体积分数减小，回油效率明显提升；组合改进方案(ES)能够兼顾嵌入和斜坡改进方案的优势，回油效率进一步提升。相比常规轴承腔，当滑油流量为200L/h，转速为15000r/min时，嵌入、斜坡和组合改进方案回油效率分别提高了16.47%,13.02%和32.81%。     

基于抗差估计改进的GNSS/INS组合导航完好性监测方法

在卫星/惯性(GNSS/INS)组合导航系统中,针对基于残差检测的完好性监测算法对于缓变误差检测效果不佳,以及自主完好性监测外推(AIME)法存在检测时延的缺陷,提出了一种基于抗差估计改进的完好性监测方法.该方法在AIME法的基础上,通过定义标准化残差,引入三段权函数抗差估计对AIME法进行改进,并设计了一种调节准则,实现在不同情况下采用不同的检测方式.最后通过搭建仿真平台对所提方法进行验证,仿真结果表明,该方法可有效降低组合导航系统完好性监测的误警率和告警时间,提高卡尔曼滤波估计精度和组合导航系统对缓变误差的检测性能.     

"高分三号"卫星图像干涉测量试验

由于自然或人工建造引起的形变可能引发灾难,对其进行形变量监测非常必要,合成孔径雷达(SAR)技术与传统监测技术相比,可以实现全天候对地观测,并监测地表的形变。"高分三号"(GF-3)卫星作为中国国首颗SAR卫星,是否具有干涉测量的能力以及精度尚待验证,为此文章利用GF-3卫星SAR数据对河南省登封市周边地区进行二轨差分干涉处理,获取了该地区的地表形变图。结果表明地表相对沉降量为±0.03m,验证了GF-3卫星作为SAR卫星具有了干涉测量(InSAR)的能力。针对GF-3卫星数据由于轨道误差引起的平行条纹导致相位解缠效果不好的问题,提出利用SRTM(Shuttle Radar Topograpty Mision)DEM高程作为所选样本点的高程,选取5个地面控制点,消除了由于轨道误差引起的平行条纹,提高了反演的形变量精度;GF-3卫星与技术成熟的"哨兵一号"卫星同一测区数据对比,形变信息大致相同。GF-3卫星作为一颗SAR新星具有干涉测量的能力,同时精度上也满足监测的需求。     

梯形螺纹振动辅助冷挤压工艺参数影响分析

为深入研究梯形螺纹振动辅助冷挤压机床的加工过程,延长挤压丝锥寿命以及提高梯形内螺纹质量,本文建立了一套基于虚拟仪器的专用在线监测系统。研究了不同挤压工艺参数下加工过程中的振动、声发射、扭矩以及温度信号,并通过对信号的分析处理,揭示了不同工艺参数与加工过程信号之间的内在联系。研究结果表明,随着主轴转速和润滑油黏度系数的提高,振动、声发射信号的均方根值不断提高,振动、声发射信号频率由低频向高频移动,扭矩和温度也不断提高。激振频率的最优值在18 Hz左右。     

油箱泄漏检测

由飞机燃油箱和管路引起的泄漏和油箱污染,不仅会给运营商造成损失,泄漏的燃油还会污染水源,导致严重的环境污染.老龄飞机的燃油渗漏多出现在机翼的高应力区域,因为应力可能导致油箱螺栓和紧固件松动,或使油箱出现裂纹,这些损伤和裂纹随着飞行小时的增加逐渐形成渗漏.另外,恶劣天气和飞机硬着陆加速了油箱密封材料的失效,在炎热、潮湿气候下运营以及经过不当修理的飞机的此类情况可能更为严重.     

基于压缩感知的金属加筋板兰姆波健康监测技术

针对大型复杂板结构安全评价需要，发展了一种基于压缩感知的金属加筋板结构兰姆波健康监测技术。利用压缩感知技术从稀疏阵列得到的少量检测数据中恢复出加筋板结构中兰姆波的频散特性，并提出了一种将余弦相似度和皮尔森相似度相结合的稀疏阵列兰姆波复合成像方法，以实现加筋板结构中大范围缺陷检测和成像。实验结果表明，压缩感知技术可以恢复出金属加筋板中兰姆波的频率-波数关系，提出的兰姆波复合成像方法能够实现金属加筋板中单缺陷和多缺陷的检测及定位。研究工作为复杂板结构损伤检测提供了一种可行的技术方案。     

基于PSO-BiLSTM神经网络的机身筒段应力预测

飞机机身部件在装配对接前，通常需要使用形状控制工装调节机身筒段形状以达到对接标准，为避免出现控形过程中筒段局部应力过大损坏机身的情况，需实时监测机身筒段应力变化，为此提出基于粒子群优化算法和双向长短期记忆（PSO-BiLSTM）神经网络的应力预测方法。通过机身筒段控形历史数据对应力预测模型进行训练和测试，采用粒子群优化算法迭代优化神经网络超参数，实验结果表明，PSO-BiLSTM神经网络凭借长记忆细胞和高模型容量优势在处理序列式数据方面具有明显优势，应力预测损失在0.3%的均方根误差范围内收敛。与竞争模型循环神经网络（RNN）、标准长短期记忆（LSTM）神经网络和双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络相比，PSO-BiLSTM神经网络模型不仅预测结果更准确，训练效率也明显提高。