基于勒让德正交多项式法的反射/透射特性研究

为研究薄层材料力学性能的声学检测方法，基于勒让德正交多项式法，利用液/固边界条件与波动控制方程，构建线性无关方程组并求解了界面处的反射/透射系数。分析截止项阶数对求解结果的影响，寻找不同频厚积下截止项阶数的临界值，并根据该临界值求解反射/透射系数的角度谱与频谱，与传递矩阵法进行了比较，以此验证了该理论模型的准确性。超声波斜入射薄层材料板并形成Lamb波，其达到稳态时的频散特性与反射特性存在内在联系，根据Snell定律并运用勒让德正交多项式法求解频率-相速度-反射系数三维曲面，与Disperse得到的频散曲线仿真结果进行比较，证明该理论模型对反射系数的求解结果符合Lamb波频散特性。通过采集无试样时的参考信号，降低了声波传播过程中衰减对实验结果的影响。搭建了反射与透射实验系统，对不同入射角度下反射与透射系数的频谱进行了测量并与相应的理论结果进行了对比，验证了该理论所得结果的准确性。实现了声反射/透射系数的非勘根求解，为薄层材料力学性能的无损检测提供了理论基础与实验指导。      

基于代理模型全局优化的自适应参数化方法

对于翼型气动隐身设计问题，设计变量的配置对设计结果影响很大，而简单地增加设计变量不能保证得到理想的结果。提出一种适用于代理模型全局优化的自适应参数化方法：利用全局敏感性分析方法——基本效应法，得到设计空间关于目标函数的敏感区域信息，并以此为根据增加设计变量；利用节点插入算法将低维样本在高维空间内进行重构，避免了重新取样的工作量。相对于传统固定设计空间维度方法，自适应参数化方法在设计空间的敏感区域扩展维度，能够更加精准地描述外形并反映目标的变化趋势。通过飞翼布局翼型的气动隐身优化算例，证实自适应参数化方法可以大幅提高优化设计质量和效率。     

碳纤维增强聚四氟乙烯材料微观结构

为了研究碳纤维增强聚四氟乙烯材料的最佳加工工艺,采用扫描电镜对碳纤维增强聚四氟乙烯材料的微观结构形貌进行了观察,并对碳纤维增强聚四氟乙烯材料的结晶形态和成型后毛坯的内部微观缺陷进行了对比研究和分析。研究表明:碳纤维增强聚四氟乙烯毛坯表面存在"球状结晶",无缺陷的毛坯内部不会产生"球状结晶";碳纤维增强聚四氟乙烯毛坯内部的气孔、分层缺陷在冷压过程中形成。减少碳纤维增强聚四氟乙烯粉料的团聚,能有效减少成型后毛坯内部气孔缺陷的产生;碳纤维增强聚四氟乙烯材料冷压时适当降低压制压力,能有效减少分层缺陷的产生。     

基于数字孪生的智能脉动管控

为提升飞机总装脉动生产线智能化水平,开展了基于数字孪生的智能脉动管控研究。基于数字孪生五维模型理论构建了飞机总装脉动生产线数字孪生应用架构,从反应式计划调度、物流精准配送、智能作业指导、产线健康监视、资源迭代优化配置5个方面开展了技术研究,为复杂产品装配的智能制造应用提供参考。     

等离子体激励频率对压气机稳定性影响的实验与数值模拟研究

本文采用实验与数值模拟方法研究了不同等离子体激励频率对低速轴流压气机的扩稳特性。结果表明,等离子体激励能够显著减弱叶顶泄漏流非定常脉动,增加主流动量,削弱泄漏流和回流动量,抑制泄漏流向叶尖前缘移动,从而扩大压气机的稳定工作范围;非定常激励对压气机稳定性有重要影响,随着激励频率的增加,扩稳效果增强,但激励频率存在阈值,当频率高于0.5倍叶片通过频率时,随着频率的增加,扩稳效果几乎不变。     

锂氟化碳电池用新型高比容量复合正极材料

采用提高正极材料比容量以改善大电流放电性能的思路,设计新型高比容量复合正极材料,并通过研磨分散结合融化扩散热处理方法制备氟化碳-硫复合正极材料。电化学测试分析表明新型复合材料可以实现同步改善容量和大电流放电性能,同时具有二次可逆循环充放电能力。研究结果表明:氟化碳-硫复合正极材料的能量密度和功率密度性能具有突出优势,在不同电流密度下均可实现显著的提升,相比纯氟化碳材料的能量密度和功率密度最高可分别提升433%和10.7%。     

高回复力低密度新型航天高温形状记忆材料

针对当前高温形状记忆合金材料加工难度大、密度较高,而高温形状记忆聚合物材料回复应力小、难以满足实际应用需求的问题,制备了一种高回复力、低密度的新型高温形状记忆聚酰亚胺复合材料。该材料通过在形状记忆聚酰亚胺基体中引入双向碳纤维布作为增强相而制得,其玻璃转化温度为303℃,回复应力达130 MPa、密度为0.98×103kg/m~3。其回复应力媲美一些高温形状记忆合金,远高于其他形状记忆聚合物材料,但密度则不足合金的1/6。研究结果表明,该材料在形状回复过程中,能够掀翻为其自身重量170倍的金属板,在高温连接套管、自动开尾栓、弹性变形翼等领域有重要的应用前景。