RBCC亚燃模态点火及火焰稳定研究(英文)

在直联式燃烧试验台上进行了基于机械壅塞的RBCC亚燃模态点火及火焰稳定研究,试验模拟飞行马赫数为2.5,采用扩张型双模态燃烧室和多级JP-10喷注方式。在主火箭工作的情况下,借助发动机出口机械壅塞的方式实现了点火和火焰稳定。同时发现火焰稳定与乙烯引导火焰无关,出口堵塞比是燃烧室压力提升的一个重要影响因素。研究工作为实现基于热力喉道的RBCC亚燃模态稳定高效燃烧提供了良好的基础。     

三维四向编织复合材料弹性性能的有限元预报

在四步法方型三维编织复合材料细观结构单胞模型的基础上,假设纱线具有六边形横截面,应用ANSYS软件,建立了实体有限元模型,该模型表面与预制件表面平行,更加符合三维编织复合材料的实际结构,且有利于力学性能的分析,同时,该模型中还考虑了织物的编织角与内部编织角的几何关系.基于该模型,计算了材料的弹性常数,分析了编织角和纤维体积含量对弹性常数的影响规律.结果表明,数值计算与实验结果吻合较好.此外,还确定了材料内部的应力场分布,为材料的强度预测奠定了基础.      

连续玄武岩纤维及其复合材料耐腐蚀特性

通过考察玄武岩纤维在蒸馏水、氢氧化钠溶液及盐酸中煮沸3h后的强度与质量变化,及其复合材料在8种化学介质中分别浸泡15d、30d和90d后的力学性能与表面形态变化,对一种国产连续玄武岩纤维及其复合材料的耐化学介质腐蚀性能进行了实验研究.结果表明,该玄武岩纤维及其复合材料都有很好的耐水及耐碱性能,且纤维的耐碱性能优于其耐酸性能.由于玄武岩纤维的耐酸碱性能差异,使复合材料具有如下腐蚀特性:酸性介质中,复合材料弯曲强度和弯曲模量同步降低;碱性介质中,复合材料弯曲强度降低,而弯曲模量几乎保持不变.      

行星齿轮传动动力学特性研究进展

行星齿轮传动由于结构紧凑、承载能力强等优点而广泛应用在各个工业领域。振动和噪声是行星齿轮传动的主要问题。本文从动力学模型、自由振动、响应求解、均载及振动抑制等几个方面对国内外行星齿轮传动系统弹性动力学及相关研究进行了综述。介绍了行星齿轮传动弹性动力学研究中常用的纯扭转振动模型、横向—回转耦合振动模型以及有限元模型,对三种常用的响应求解方法进行了分析和评述。最后指出了需要进一步研究的几个问题。      

金属泡沫材料力学行为的研究概述

对金属泡沫材料力学行为的研究文献进行了简要综述,重点介绍了最近几年该领域研究工作的进展,其中也包括国内学者在该领域的一些工作.这些工作主要讨论了金属泡沫材料的拉伸、压缩、能量吸收、动态冲击、失效准则、本构关系、蠕变、疲劳和断裂等力学性能.最后,给出了对该领域工作的一些展望.      

双马来酰亚胺改性酚醛型环氧树脂性能研究

采用双马来酰亚胺(BMI)改性酚醛型环氧树脂(F-51)/芳香胺(DAMI)固化体系。采用DSC,TGA和TMA等仪器考察BMI含量对改性体系的固化行为、力学性能及热稳定性的影响,并用扫描电镜(SEM)研究材料断面的形态结构。结果表明,随着体系中BMI比例的增加,体系固化放热峰向高温区移动,总反应热减小,BMI的加入可以提高材料的力学性能和热稳定性,改性后材料断裂面的形态呈现韧性断裂特征。     

AZ31B变形镁合金激光-MIG复合焊焊接组织和性能分析

采用激光-MIC复合焊对10mm厚的AZ31B变形镁合金进行焊接.利用光学显微镜、扫描电镜、X射线衍射仪等手段分析了焊接接头的外观和截面特征、显微组织、元素分布、焊缝物相和断口形貌等,并检测了接头区域硬度和接头强度.试验结果表明:采用激光-MIG复合焊能获得成形美观的焊缝,无明显的缺陷;焊缝热影响最大宽度位于激光区,约为100μm,焊缝组织为15～25μm的等轴晶粒;相比于母材,焊缝区的镁元素出现烧损,铝和锰元素的比例有一定增加;焊缝区主要为Mg,Al和少量的MgO相.焊接接头硬度值较均匀;焊缝抗拉强度达到222MPa,断口形貌为混合断裂断口.     

基于接触状态的叶冠预扭设计

针对某工程的实际问题,建立了叶片三维分析模型,应用谐波平衡法和时频转换法,分析了叶冠结构参数与安装状态下叶冠力学性能的关系,总结了叶冠几何参数对接触状态的影响规律;就叶冠接触状态与叶冠磨损之间的关系进行了讨论;基于接触状态的设计理论,提出了叶冠预扭设计基本思想和工程方法.     

螺杆泵抽油杆有限元分析

如何降低螺杆泵抽油杆的应力水平,提高工作寿命是石油开采设备研究中一个急需解决的力学问题。分析了螺杆泵抽油杆的工作状态,建立了该杆三种可能的力学模型,以实际断裂的典型的抽油杆为例,进行了有限元分析。抽油杆的内力和应力水平与杆的"麻花"程度密切相关,模型3的模拟结果与抽油杆的实际断裂情况相吻合。模型3较真实地反映了抽油杆工作状况,为降低抽油杆的应力水平,提高工作寿命提供了理论根据。     

基于神经网络规则提取的航空发动机磨损故障诊断知识获取

针对神经网络智能诊断与专家系统中知识难于理解和诊断解释能力差等问题,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络规则提取方法,介绍了方法流程及关键算法.并用UCI(加利福尼亚大学埃尔文分校)机器学习数据对方法进行了分析和验证.最后,将方法应用于实际航空发动机磨损故障诊断中,采集了某型航空发动机实测油样光谱数据237个样本,利用神经网络规则提取方法提取了发动机磨损故障诊断知识规则,并对其进行了解释,结果表明了方法的正确有效性.