铁磁构件应力集中的计算机模拟和磁记忆检测

本文应用ANSYS有限元软件模拟典型构件圆孔板应力场的分布，通过有限元解与解析解对比分析，说明ANSYS软件计算的可靠性和准确性。为进一步研究典型构件的应力分布与漏磁场强度之间的关系，完善磁记忆检测的理论基础提供了一种重要的手段。     

疲劳缺口系数评述

对疲劳缺口系数Ｋｆ的定义和影响因素进行了全面综述，对目前已被普遍接受和广泛使用的一些典型Ｋｆ表达式作了系统的回顾和评述。按照不同的Ｋｆ表达式建立所作的基本假设可将Ｋｆ表达式大致分为平均应力模型、断裂力学模型和场强法模型三类。对以上三类模型的比较分析表明，平均应力模型是应力场强法模型的特例；断裂力学模型是建立在非扩展小裂纹基础上的，对应力集中系数较大的缺口较为合理；应力场强法模型是一个比较有前途的模型。     

用Monte-Carlo法作Bézier曲线

本文主要内容是用Monte-Carlo法作Bézier曲线,以及Monte-Carlo法和Bézier曲线的联系。     

非结构网格二维理想MHD绕流逆风格式解法

在非结构网格上发展了针对二维理想磁流体方程组的逆风格式求解方法.控制方程中的对流项采用AUSM格式处理,时间推进采用显式5步龙格-库塔方法.为了消除计算中产生的磁场散度的影响,引入了双曲型散度清除方法.通过对磁流体激波管问题的求解验证了该方法对激波的捕捉能力,对有均匀磁场干扰下的喷管流动情况进行了数值模拟,并与文献中结果进行了对比.计算结果显示了磁场对磁流体流动的干扰效应,该结果与参考文献中的数值模拟结果相吻合.     

基于因子模糊化BP神经网络的磨损颗粒识别

在引入了一套磨粒形态学描述子来提取磨损颗粒的显微形态特征的基础上 ,采用人工神经网络技术 ,编制了用于磨损颗粒自动识别的 BP网络计算机模拟程序。在网络训练的过程中应用了本文引入的因子模糊化训练方法 ,使训练速度大大加快 ,以异或问题为例 ,速度可提高 5～ 1 0倍。应用此网络对磨粒测试库进行识别实验 ,识别正确率在 90 %以上 ,并且识别速度很快 ,大大优于传统的磨粒识别方法。     

复合材料元件吸能能力的数值模拟

运用MSC／DYTRAN有限元软件，对碳纤维一环氧树脂“┼”字型、“┬”字型、“┐”字型3种典型复合材料元件的破坏过程、峰值栽荷、平均栽荷和能量吸收能力进行了数值模拟研究。鉴于MSC／DYTRAN有限元软件不能直接用于复合材料的吸能分析，分析时采用了等效的方法。将复合材料结构元件的数值计算结果与准静态轴向压溃试验的结果进行对比，两者较为一致，从而说明运用该有限元软件并采用等效的方法模拟复合材料结构吸能能力的可行性。     

产品改造与价值工程方法

为适应当代世界市场竞争的新形势，文章强调了价值工程活动的整个过程要以国内外最先进的产品为比较对象，进行产品创新的观点。并以此观点为基础，提出了在产品创新中实施价值工程的“改进的功能成本法”。该方法的核心是以企业内外最先进的产品功能和成本比为比较基准，进行功能和成本系数评价，找出基本不必要成本和企业不必要成本，并以消除不必要成本和提高产品功能为目标，大幅度提高产品的价值系数，创造新产品。文中详细介绍     

减少特征向量导数计算空间与时间的探索

从几种不同途径初步探索了减少大型结构特征向量导数计算的时间以及对计算机内存空间的信赖，从而发现了各个不同途径中存在的问题，并指出了解决这些问题的方向。     

风洞天平校准的因子法、正交法及单元校

本文证明瑞典航空研究院天平校准用的因子法与我国多元校用的正交法同属正交法。这不仅有助于正确认识这两种方法,而且对多元校实现自动加载会带来方便。从天平静校与风洞实验结果看,用单元校、因子法与正交法对天平校准将具有相同的准确度。本文提出载荷状态变化量并以其为标准来计算三种校准方法的加载量时发现,单元校的载荷状态变化量最少,因而其加载劳动量也最小。但是,单元校时必须重视对静校装置寄生分量的分析,而因子法与正交法则具有对静校装置寄生分量的平均效应。显然,本文的主要论点与国内一般看法不同且有新意,这将有助于对校准方法的研究,同时对静校装置的应用和设计都将会是有益的。     

改进剥层应变法测量铝合金预拉伸厚板内部残余应力分布

铝合金预拉伸板已广泛应用于航空整体结构件的制造,其内部初始残余应力引起的加工变形已严重制约新型飞机的研制和生产。测量残余应力的方法很多,但一般只能测量工件的表面和浅表层,而厚板内部残余应力测量一直是工程中的难点。文中针对铝合金预拉伸厚板的特点,提出了测量其内部残余应力的方法,并运用弹性力学理论进行了理论推导,得到了应力-应变关系矩阵。用该方法测量了7050T7451铝合金厚板内部残余应力,并对测试结果进了分析和比较。结果表明,本文提出的方法有效地解决了厚板内部残余应力测量的难题,有较高的工程应用价值。