高风险场所安全防范系统不确定性分析与评估

安全防范系统运行的有效性是保证被防护对象的关键。然而,安全防范系统本身及其运行环境存在多种不确定性因素,这些不确定性的存在将导致场所内存在很大的风险性,如果分析处理不当会产生严重的后果。在给出物理系统不确定性模型的基础上,分析了安全防范系统中存在的不确定性因素,提出了层次分析和灰色理论相结合的方法,评估不确定风险因素的权重,实现对入侵报警系统不确定性的评估。     

基于CE/SE的飞机救生系统动力装置内弹道性能计算

建立某飞机救生系统动力装置套筒式内弹道物理模型,结合CE/SE方法研究粘性二维两相流的内弹道数学模型,计算其性能参数,并与试验数据进行对比。结果表明：套筒内气体压力随时间变化的试验曲线与计算曲线基本吻合,最大压力pm、出口压力pL、工作时间tL和出口速度vL等内弹道性能参数的计算值与试验值最大偏差小于5%。说明运用CE/SE的方法能更加精确的计算内弹道性能,计算具有的准确性和实用性。     

工艺方法对某结构形式的强度影响研究

以某结构形式为例,研究了加工工艺对其强度、尤其是疲劳强度的影响,讨论了产生裂纹的原因,提出了工艺改进措施并得到了试验验证。结果表明,结构根部的应力集中是疲劳强度降低并出现裂纹的原因,加工工艺对疲劳强度有较大影响,改进工艺后,该结构根部应力集中程度降低,抗疲劳性能明显改善。     

泡沫夹层结构复合材料准静态压痕实验

研究了两种芯材高度的泡沫夹层结构复合材料在准静态压痕力下的损伤过程与形式,通过控制压头位移得到位移与接触力的关系曲线以及不同位移下的损伤形貌,比较了两种芯材的损伤过程.结果表明:损伤过程为泡沫塌陷、泡沫芯材出现裂纹、夹层板上蒙皮分层和芯材与下蒙皮脱粘;损伤形式为:厚芯材时裂纹与泡沫厚度方向成±45.,薄芯材时裂纹与泡沫厚度方向成90°.     

复合材料帽形加筋结构稳定性研究

建立了复合材料帽形加筋结构的参数化有限元模型,给出了两种进行层板结合处的模拟计算方法,通过计算得到了模型的屈曲载荷并总结了加筋结构几何参数对结构稳定性的影响,给出了模型的收敛性分析,对比了模型网格密度对于计算结果的影响,找到最佳的网格密度,提高了模型计算的效率和准确性,为实际的结构设计提供了重要参考,为结构分析提供了依据。     

模糊层次分析法在航空公司安全评估中的应用

在某航空公司安全评估指标体系的基础上,构建了其安全因素的模糊一致性判断矩阵,并通过权重分析获得各安全因素的影响程度;以人的因素为例进行综合评价,通过建立模糊隶属度矩阵从而得到了模糊综合评价矩阵,由此得出航空公司安全评估中人的风险值,方法为航空公司进一步加强管理提供了依据,因而具有一定的实用价值和经济效益。     

电脉冲除冰系统的加速度试验研究

介绍了电脉冲除冰系统的加速度试验,并以峰值加速度为脉冲效果的评判标准,研究了该系统的脉冲性能参数如储能电容器的初始放电电压、电容器的电容量、脉冲线圈与试验蒙皮之间的间距、脉冲线圈的外径以及绕制线圈导线的厚度对脉冲效果的影响。结果表明,放电电压越大,电容量越大,脉冲线圈一试验蒙皮的间距越小,导线厚度越大均会使得峰值加速度...     

细长旋成体大迎角俯仰振荡的数值研究

为研究俯仰振荡对细长旋成体流场与气动特性的影响,利用雷诺平均方法与大涡模拟的混合方法相结合的脱体涡模拟方法对大迎角下细长旋成体俯仰运动进行了数值模拟研究。通过对背风面分离涡的强度和位置、细长体绕流形态、截面压强系数和侧向力系数的观察和分析,发现施加小振幅、特定频率的俯仰振荡对大迎角细长旋成体背风面流场有明显的控制能力,...     

材料和尺寸参数对Rainbow型压电换能器发电能力的影响

给出了一种多方向振动能量收集装置的设计结构.为研究Rainbow型压电换能器材料、尺寸参数对其发电能力的影响,根据压电材料的机电耦合方程和对换能器的力学理论分析,建立了Rainbow型压电换能器开路电压与输出电能的数学模型.对开路电压模型进行了仿真验证,仿真结果与理论分析一致.对输出电能理论模型的数值模拟分析表明,金属基片的宽度与厚度、换能结构初始曲率半径的增大将会引起换能结构两片压电薄膜输出电能的降低;金属基片长度、压电薄膜宽度的增大将会引起两片压电薄膜输出电能的增加;压电薄膜长度、厚度的增大将会使得两片压电薄膜输出电能先增加后减小;铍青铜基片换能器要优于钢基片换能器;换能器弧形内侧压电薄膜的输出电能都要大于外侧压电薄膜.最后,结合Rainbow型压电换能器的力学分析给出了分析结果的合理解释.     

基于奇异值分解的铅锌冶炼过程故障二次分离

铅锌冶炼过程是非常复杂的反应工艺,工况变化较大,在线监控和故障诊断的难度很大。铅锌冶炼过程故障分离的目的是根据异常监控变量来判断故障类型,由于铅锌冶炼过程故障的特殊性,不同类型的故障可能导致相同的监控变量发生异常,采用传统的故障分离方法不能有效地判断故障类型。本文提出一种基于奇异值分解的故障二次分离的方法,通过进一步分析监控变量和故障类型的对应关系,解决故障分离不彻底的问题。试验结果证明了方法的有效性。