高韧性热塑性复合材料的研制

文中探索了以PA—6为基体的热塑性复合材料的压制工艺。压制出铺层为12层的玻璃布层压板和铺层为18层的碳纤维单向板,并测试出两种板的基本力学性能。用冲击损伤度D和G_(ⅡC)来评定复合材料的韧性,发现PA—6基复合材料有优异的韧性。     

基于深度学习的辅助动力装置性能参数预测方法研究

针对传统机器学习的辅助动力装置(Auxiliary Power Unit, APU)性能参数预测方法不能充分利用参数数据间的时序性和非线性问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)-长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)-注意力(Attention)的APU性能参数预测方法。首先,引入一维CNN,通过预处理的参数数据得到不同属性的抽象特征。然后,使用LSTM神经网络对这些特征进行记忆,并结合可以对特征状态赋予不同权重的Attention机制来实现参数预测。使用某型APU的参数数据预测未来不同步长的排气温度(Exhaust Gas Temperature, EGT)。实验结果表明,对于单步EGT的预测,CNN-LSTM-Attention模型在平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)指标上比CNN-LSTM、LSTM和简单循环神经网络(Simple Recurrent Neural Network, Simple RNN)模型分别降低了15.2%、32.5%、60.3%,在均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)指标上分别降低了7.3%、11.6%、32.9%。同时它在多步EGT的预测中具有较高的预测精度,证明了该方法的有效性,为短期APU性能变化趋势预测提供一定的参考。     

涡轮动叶凹槽状叶顶传热特性和气动性能的不确定性量化研究

基于非嵌入式多项式混沌展开方法,结合Smolyak稀疏网格技术与Sobol Indic方法构建了涡轮动叶凹槽状叶顶传热特性和气动性能不确定性量化分析系统。研究并量化了几何参数叶顶间隙和运行工况参数主流进口总温与气膜冷却吹风比不确定性对涡轮动叶凹槽状叶顶气热特性的影响。不确定性分析结果表明：在考虑叶顶间隙与主流进口总温和吹风比不确定性的情况下,叶顶换热量 基本符合正态分布。 的统计均值相对于设计值增加13.56%并且其偏离设计值10%的概率高达65.68%。相比叶顶尾缘区域,叶顶前缘部分的换热量对不确定性输入更加敏感。前缘区域的叶片壁面换热量 的不确定性明显大于尾缘部分。在叶顶间隙与主流进口总温和吹风比不确定性的影响下,0-80%轴向弦长区域内叶顶总压损失系数存在微小偏差,但在80%轴向弦长以后区域总压损失系数的不确定性偏差会达到约50%。敏感度分析的结果表明主流进口总温是叶片换热性能不确定性的主导变量,其对 与 不确定性的贡献分别为93.87%和98.32%。叶顶气动性能的不确定性则完全由叶顶间隙控制,其对叶顶总压损失系数不确定性的方差占比高达86.44%。与主效应相比,各变量间的二阶交互效应对叶顶气热性能的影响几乎可以忽略不计。     

平衡计分卡在企业绩效管理中的应用

阐述平衡计分卡的理论，提出基于平衡计分卡的企业绩效管理实施步骤，并对应用平衡计分卡应注意的问题进行讨论。     

Materials selection for applications in space environment considering outgassing phenomenon

Application of the existing materials selection methods is not much popular in space environment. This is in spite of involvement of the selection process in this field with a wide range of influential factors (e.g. conventional mechanical properties and over 21 space environmental effects). In this paper an introductory road map for employing systematic materials selection methods in the field by engaging the selection process with mechanical properties and only one of the space environmental factors is presented. Here, selected case studies, which are involved with outgassing phenomenon of materials in vacuum condition, highlight the incapability of some of the methods in dealing with such example problems. The study specifically indicates the effectiveness of the most recently introduced method, i.e. Z-transformation, over other existing methods. The results show that considering the mechanical properties of materials in conjunction with the space environmental effects produce much more reliable ranking of the candidate materials. Besides, the results recommend introducing more space environmental aspects in the selection process may produce a better outcome.     

FJ44发动机关键性能参数趋势分析

以FJ44型发动机为研究对象，选择采集该型发动机的几个关键性能参数，对数据平滑处理后进行趋势分析，监控发动机状态，并为其故障诊断提供参考。     

聚叠氮氧丁环类粘合剂──AMMO

介绍了ＡＭＭＯ粘合剂的合成、基本性质、能量特性、热分解特性、燃烧特性及ＨＭＸ／ＡＭＭＯ的燃速催化方面的国内外最新研究结果。表明ＡＭＭＯ是一种较好的聚醚型叠氮类含能粘合剂，具有广泛的应用前景。     

中能贫氧复合固体推进剂提高性能的研究

对改善贫氧推进剂燃速分亦状态和提高推进剂热值的途径进行了研究。结果表明,适当缩短碳纤维长度明显地改善了由于碳纤维带来的燃速不均匀性;当氧化剂的含量减少到35～32％金属含量增加到40～45％时,理论热值达24MJ/kg。燃烧试验易于点火,能稳定燃烧,特征速度有较大提高。     

不同辅助启动材料对激光推进器冲量的影响

为了获得不同辅助材料对激光推进器工作性能的影响,利用高速运动分析仪测量冲击摆的最大摆角,根据摆角确定激光推进器的冲量,测量了不同辅助启动材料下激光推进器冲量。在压强为0.1 MPa时,POM辅助下激光推进器冲量为4.6 mN.s,是未辅助时的2.496倍。试验结果表明:大部分辅助启动能够明显地增强等离子体的能量吸收率,高分子材料POM的辅助启动效果最佳;随着环境压强的下降,辅助启动的作用更加重要。     

基于遗传算法的发动机性能监控与故障诊断

利用综合加权法计算表征发动机整体性能的综合指数时，各参数的权系数难于确定。利用遗传算法确定各参数的权系数，使所得到的综合指数值比采用专家调查法所得综合指数值更能灵敏、准确地反映发动机整体性能的变化情况，提高了发动机性能正常与否的识别率，并以此来发现发动机潜在早期故障，防止故障的扩大。通过对某涡扇发动机进行监控，证明该方法确实有效。