整体离心叶轮叶片的振动可靠性分析

述及了整体离心叶轮的结构及其故障模式特点,在强迫振动放大系数模型的基础上提出了离心叶轮叶片的振动可靠性分析方法,结合固有频率灵敏度分析的叶片共振相干分析,通过厚度控制来调整整体叶轮叶片的固有频率,控制强迫振动放大系数使之避开危险性共振或强迫振动,给出了一实际算例,算例及试车试验表明本文方法是有效的。      

某回流燃烧室火焰筒冷却性能分析

为了研究回流燃烧室内部火焰筒的燃烧和冷却性能，建立了回流燃烧室模型，通过热流固耦合仿真分析其失效原因。通过引入不同孔型和不同孔倾角的气膜孔，与初始结构故障件的冷却效果进行对比分析。结果表明：原结构件最高温度和最高温度梯度的位置与实际故障件的失效位置相同，可认为失效原因是高温和高温度梯度共同导致的；改变孔结构后回流燃烧室壁面最高温度相对于原结构均下降，最多下降了281.34 K，最少下降了60.15 K；当采用同一种孔型时，孔倾角为30°的冷却效果最好，孔倾角为60°的冷却效果最差；当孔倾角相同时，收敛孔的冷却效果最好，因为在孔出口附近的截面上产生了一个与原旋涡对反向的旋涡对，从而改善冷却效果，柱形孔的冷却效果最差。     

一种自适应GNSS弱信号载噪比估计方法

全球导航卫星系统（GNSS）信号的载噪比（CNR）是衡量接收机工作性能的一个重要参数。为了准确得到载噪比估计值，推导并分析了2种常用的GNSS信号载噪比估计方法（方差求和法（VSM）、窄带宽带功率比值法（PRM）），并同时提出一种基于渐消因子容积卡尔曼滤波的自适应载噪比估计方法，比较了3种方法在通常的信号环境下和弱信号环境下的载噪比估计能力。结果显示:在信号较弱环境或信号受到遮挡产生突变等情况时，VSM方法与PRM方法均会产生较大的误差，而自适应载噪比估计方法能准确估计出信号的载噪比。      

人工智能在OODA 循环中的应用

当前人工智能(AI) 是商业和工业，甚至军事应用领域中最热门的流行语。军事国防领域也已经将人 工智能发展成为了一种技术，并应用到军事作战和决策系统中。最初OODA 循环是最知名的空战战术模型， 后来发展成为各国空军的作战方法。OODA 循环对于任务的定义和决策过程的理解起到了重要的作用。本文主 要研究了人工智能在OODA 循环决策中的应用。讨论了未来OODA 循环各阶段中所需的AI 作用和技术，包 括可解释的人工智能和基于学习的人工智能。     

车铣切削用量优化方法研究

针对车铣复合加工的切削用量优化的问题,阐述了车铣复合加工技术的特点和应用情况,详细地描述了国内的研究现状,以及车铣复合加工切削用量优化的研究思路、方法和结论。采用以最大生产效率和最大利润率为双目标,根据已建立的车铣复合加工切削用量的数学模型和约束条件,详细分析了现代各个优化算法的特点,并结合车铣切削用量优化计算的特征,选用了遗传算法。     

金万众CIMT2011推出系列新品

2011年4月即将召开的CIMT展会是展示行业最新技术发展的盛会,各企业纷纷抓住机会把自己的最新成果、最新技术展示给来自全国乃至世界各地的参观者.金万众及代理的大昭和正是这其中一员.此次展会金万众参展阵容强大(W1-B207),展品几乎涵盖了所有的产品系列,其中最大的亮点是推出了数量众多的新产品,而且大多是首次亮相,相信一定能吸引来自各地的观众驻足参观.     

微晶钛合金薄板粉末包埋渗铝及铝硅共渗研究

采用粉末包埋法对电子束物理气相(EB- PVD)制备钛合金薄板在620℃分别进行6h渗铝及铝硅共渗,采用XRD、SEM等对EB- PVD制备钛合金薄板显微组织以及粉末包埋法渗铝及Al- Si共渗后的钛合金薄板显微组织结构进行研究.结果表明,微晶合金可以在620℃实现渗铝和铝硅共渗.渗铝层的相结构主要为Al3 Ti相,但由于渗层Al3 Ti相为脆性相,在渗后冷却过程中热应力的作用下,易产生裂纹.铝硅共渗层的相结构主要为Al3 Ti和Ti5 Si3相,由于Si存在渗层中,渗层中不存在裂纹.     

C/C复合材料密度的CT定量无损检测技术

讨论了利用水模试样和石墨试样标定CT检测过程中影响CT值的因素(系统噪声、产品尺寸、检测参数、摆放位置等)对CT值的影响,然后利用C/C复合材料试样建立CT值和材料密度的拟合曲线和拟合公式.结果表明系统噪声、产品尺寸、检测参数、摆放位置等对CT值的影响很小,C/C复合材料织物和复合物CT值和材料密度的拟合公式分别为P=(T+793)/659和P=(T+100)/860,说明利用CT值可以对C/C复合材料的密度进行定量定义.     

一种月面采样量的在轨自主测量方法

月面采样量的在轨自主测量是实现月面自主采样的必要环节。本文设计了一种月面采样装置，根据图像信息实现对月面采样量的在轨自主测量。针对图像中目标与背景灰度差较小、背景区域噪声较多的特点，采用了改进型最大类间方差法与连通标记自适应去噪方法，实现了采样区域较为准确的分割。针对单目相机无法直接获取采样区域尺寸的特点，利用已知物体尺寸进行在轨自主标定，结合图像中提取出的采样区域，完成了采样区域尺寸的计算，实现了采样量的在轨自主测量。试验结果表明，在轨自主测量结果与实际结果吻合，本文提出的在轨自主测量方法有效。