基于微观图像及内聚力模型的复合材料裂纹扩展模拟

为研究材料微观结构及晶界强度对材料力学性能的影响,在晶界处引入内聚力单元模型,模拟晶间破坏过程。以ZrB_2-SiC复合材料为研究对象,将其扫描的微观结构图片进行矢量化处理,并导入ABAQUS有限元软件中建立模型,同时在其晶界处,设置内聚力单元模拟晶界破坏过程。通过改变Zr B2与Si C相界面强度,得到了晶界及材料不均匀对材料应力分布及裂纹扩展的影响。结果表明,由于晶界的存在,材料内部出现应力分布不均匀现象并产生应力集中。随着晶界强度的改变,裂纹起始位置及扩展方向发生改变,且裂纹沿低强度的界面进行扩展。随着ZrB_2-SiC界面强度增大,材料的强度提高,拉伸模量不变。     

新冠疫情背景下航空物流网络的鲁棒优化

为应对新冠疫情影响背景下客机航线中断导致客机腹舱运力减少的风险，以最小的成本提升航空物流网络的鲁棒性，提出不确定客机腹舱运力情境下全货机航线配机及路径优化问题研究。以网络总成本最小化为目标，考虑“客机腹舱+全货机”的运输方式、城市间的航空货运需求、运输距离等因素，建立了客机腹舱运力不确定环境下航空物流网络鲁棒优化模型，并采用列与约束生成（C&CG）算法对模型进行有效求解。通过S货运航空公司案例数据，研究航空物流网络航线优化布局问题。通过案例分析证明，运用两阶段鲁棒优化方法，可有效降低航空物流网络受客机腹舱运力减少导致的成本变动；在客机航线完全中断的状况下，所提方案可以降低航空物流网络20.7%的成本。运用两阶段鲁棒优化方法有利于决策者灵活进行全货机配机选线，在客机腹舱运力不确定影响背景下兼顾航空物流网络的经济性和鲁棒性。     

低轨卫星缺失时序数据的模式识别方法

在航天应用中，低轨卫星经常会由于原始数据缺失而影响卫星时序数据模式识别结果，降低准确率。针对该问题提出了一种新型MR-GRU模型，可有效处理缺失时序数据，并获得较好的模式识别准确率。区别于传统模型的补全缺失数据的方法，MR-GRU模型直接在缺失时序数据上运用循环神经网络进行训练，对传统门控循环单元结构进行了改进，增加了两个新变量：掩蔽项和衰减项。掩蔽项作用于输入，衰减项作用于输入和隐层单元输出。MR-GRU模型不仅能够保持时序数据固有的时间特性，还能有效提高模式识别精度。在卫星时序数据上的模式识别试验表明，MR-GRU模型准确率优于传统模型。     

新书推荐

<正>狼图腾姜戎著长江文艺出版社本书由几十个有机连贯的"狼故事"一气呵成,情节紧张激烈而又新奇神秘。读者可从书中每一篇章、每个细节中攫取强烈的阅读快感,令人欲罢不能。那些精灵一般的蒙古草原狼随时从书中呼啸而出:狼的每一次侦察、布阵、伏击、奇袭的高超战术;狼对气象、地形的巧妙利用;狼的视死如归和不屈不挠;狼族中的友爱亲情;狼与草原万物的关系;倔强可     

趋势

高净值人群公务机消费关注实际需求据《2015至尚优品—中国千万富豪品牌倾向报告》,2014年,湾流当选富豪最青睐的公务机品牌,富豪们对直升机的热情度也有所上升。20%的富豪考虑三年内购买和使用私人飞机。在中型公务机中,赛斯纳奖状560XLS+表现较好。目前在整个公务机市场,高净值人群在选购公务机时不仅只是一味追求公务机体积的庞大和超远程的航距,更多开始关注实际需求。2014年中国公民出境游总量破亿中国内地公民出境漩人数在2014年继续增加,据金棕榈咨询近期公布的检测统计数据显示,总量约有1.17亿人次。在出境游目的地方面,内地公民出境仍以短途目     

基于ARLEQUIN方法的复合材料螺栓连接失效模拟

将ARLEQUIN方法应用于螺栓连接件的挤压失效模拟中，将连接件层合板分为孔边局部损伤区、无损伤区和过渡区。局部损伤区精细化划分网格，无损伤区采用粗网格划分，过渡区通用ARLEQUIN方法将损伤区和无损伤区进行耦合。采用用户自定义单元在ABAQUS中引入ARLEQUIN方法，实现了基于ARLEQUIN方法的复合材料螺栓连接的三维有限元失效模拟。建立了传统有限元模型和ARLEQUIN模型，并与试验结果进行了对比，表明在保证与传统有限元模型相同计算精度的情况下，采用ARLEQUIN方法进行复合材料螺栓连接失效模拟大大降低了计算资源，具有更高的效率。     

我国三次飞行高度层系统改革的比较与思考

<正>我国的飞行高度层系统自1964年建立至今经历了三次大的改革,总体体现了垂直间隔逐步缩小,飞行高度层逐渐增加,空域容量持续增大的态势,为推动我国民航运输发展,保障飞行安全,起到了十发重要的作用。笔者有幸亲历我国三次飞行高度层改革的全过程,既感受到改革的艰难,也体会到成功的喜悦。总结经验、反思教训对我国飞行高度层系统建设具有积极意义。一、我国较早时期飞行高度层配备规定20世纪四、五十年代,国际上提出了飞行高度配备设想,其目的是防止飞机空中相撞。随着飞机性能的提高和飞行量的增加,     

基于新陈代谢GM（1,1）模型的导弹遥测故障预测算法

在人工监视遥测关键参数是否超出阈值范围以判断导弹故障的传统模式基础上,对GM（1,1）预测模型进行了改进,研究了基于新陈代谢的GM（1,1）预测算法对遥测参数实时预测效果.该算法能不断去掉最老的信息,充分利用最新的信息,避免了预测模型老化的现象;由于用于预测的数列维度较少,便于计算,能够保证算法的实时性.用MATLAB编程实现算法,比对实测数据的预测值与实际值,并进行误差分析.结果表明,该算法对遥测参数的预测精度较高,可为及时发现导弹故障提供科学的依据.     

一种新的基于可解释性置信规则库的飞轮健康状态评估模型

飞轮系统的稳定运行对于航天器在轨安全影响重大，因而对飞轮系统进行健康状态评估至关重要。在进行飞轮系统健康状态评估建模时，不仅要求模型能够处理各种不确定性以保障评估结果的准确性，同时要求其具有透明合理的评估过程与可解释、可追溯的评估结果。因此，在深入研究置信规则库（BRB）建模方法的基础上，构建了一种新的基于可解释性建模的置信规则库（BRB-e）飞轮系统健康状态评估模型。首先，结合飞轮系统特征对模型的可解释性建模准则进行定义；在此基础上，设计了BRB-e评估模型的推理过程；然后，基于鲸鱼优化算法（WOA），提出了一种具有可解释性约束的BRBBRB-ee模型参数优化方法；最后，通过对某飞轮系统中轴承组件的评估案例研究，验证了模型在飞轮系统健康状态评估中的有效性。对比研究表明，BRBBRB-ee模型在评估结果准确性和评估过程可解释性方面具有一定的优势。     

可拓模式识别算法中经典域的确定方法

可拓模式识别算法是根据各个关联度的对比来识别最终的模式,其中经典域区间的确定有着重要的作用。传统的经典域确定方法是基于数理统计学的,不适用于小样本数据,数据不完全以及数据分布未知等复杂情况。引入Bootstrap算法,并和传统的方法对比,更精确地确定了经典域区间。