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。     

某型飞机加油口盖伞形阀门的自制开发

针对某型飞机的加油口盖伞形阀门出现断裂,对该件进行自制开发,设计制作了一种橡胶模具,目前使用该模具生产出的零件已经装机使用。     

变体翼梢小翼的减阻机理数值模拟

总结了对翼梢小翼减阻效果影响最大的几何参数,在此基础上采用数值模拟方法研究了这些几何参数的最佳变化范围,为变体翼梢小翼设计提供理论依据.并从气动性能、气动载荷分布和翼尖涡的角度探讨了变体翼梢小翼相对传统翼梢小翼的优缺点.结果表明:在飞机的起飞阶段,变体翼梢小翼的减阻效率比传统翼梢小翼高2.2%,同时将翼尖涡强度降低了15%,有利于提高飞机的燃油效率和机场空域安全;但也会增大机翼的翼根弯矩,因此必须权衡变体翼梢小翼带来的气动收益与结构强度不利因素.     

基于小波变换的容差电路故障诊断

针对目前模拟电路中电子元器件存在的容差与非线性导致电路故障难以检测的现状,设计了适用于诊断由器件超出容差所引起的模拟电路故障的小波分析诊断方法。通过设定故障进行蒙特卡罗容差实验,采用小波神经网络,对故障输出信号进行小波分析提取其小波高频系数参量,经PCA分析和归一化后形成训练特征向量,并经过BP神经网络训练后,故障信号通过小波神经网络后能够快速精准的对故障器件进行定位。通过大量样本进行仿真计算表明所设计的小波特征参量故障诊断法对于模拟电路具有很好的故障分辨率。     

甚高频通讯收发机典型故障及其排故分析

KX165甚高频通讯收发机是通用航空飞机必备的机载电子设备,KX165由于集成功能多,信号交联复杂,且传输信号多以模拟信号进行传输,给故障隔离与排除工作带来较大的困难。论文利用统计分析方法分析了KX165甚高频通信导航收发机的常见故障：不工作,灵敏度低、VOR／LOC指示误差大,下滑信标（GS）失效,显示故障等,并结合故障统计得到了接收机通信故障的排故分析流程,能够对其它类型机载电子设备的维护有一定借鉴意义。     

基于瞬态动力学的航空活塞发动机连杆修理检测区域划分

基于瞬态动力学基本理论,选取Lycoming航空活塞发动机的普通连杆为分析对象,在通用有限元软件中建立其三维有限元模型。考虑在发动机额定转速工况下,连杆在压缩行程末期、膨胀行程初期气缸内气体压力作用下的动力学响应。分析发现:在所有载荷步下,最大等效应力和应变均出现在杆身和小头的过渡区域,且与缸内气体峰值压力同时出现;获得的最大等效应力随时间的变化曲线,可为预估连杆疲劳寿命、提高连杆疲劳可靠性提供数值依据;结合等效应力应变云图,划分出的连杆应力集中的危险区域,为修理前检测的重点区域。     

某型航空活塞发动机空中气门卡阻机理

针对某型航空活塞发动机在运行中多次出现的空中气门卡阻故障,结合该型发动机的结构设计和实际运行环境,对故障发动机气门导套内沉积物的成分进行分析,并基于EGView软件对故障案例的FDR数据进行分析,结果表明:温度剧变导致气门-导套间有效配合间隙减小是导致空中气门卡阻的根本原因;在飞行中,在30%功率附近燃油流量偏小是导致温度剧变的主要原因。据此提出了增加发动机30%功率附近燃油流量的解决方案,给出了推荐的下限阈值为17.0 L/h,经实践验证该排故方案有效。     

航空活塞发动机大修成本的GM(1,1)优化预测模型

以某台Lycoming型航空活塞发动机2009年-2013年的大修费用为时间序列样本,对其进行准光滑检验和准指数规律检验,表明可以建立GM(1,1)模型。建立常规GM(1,1)模型,求得关联度、方差比、小误差概率等指标均为一级精度,但第7次预测的相对误差较大(5.22%)。为了得到较高预测精度,采用新陈代谢GM(1,1)优化模型,结果表明第7次预测的相对误差减小到0.18%,其余指标均保持一级精度。新陈代谢GM(1,1)模型适用于航空活塞发动机的大修成本预测。     

塞斯纳172飞机发动机机匣脉冲激光清洗工艺研究

针对航空发动机机匣表面除漆需求,采用纳秒脉冲激光开展了塞斯纳172飞机发动机机匣表面漆层的激光清洗研究。通过对机匣除漆区域的表面形貌及粗糙度进行分析,探究了激光能量密度与扫描速度对机匣表面漆层清洗效果的影响规律,确定了机匣激光除漆最佳工艺参数,并对机匣除漆后的表面质量、显微硬度及粗糙度进行综合评估。结果表明,能量密度和扫描速度均显著影响机匣除漆质量,能量密度18.33 J/cm2、扫描速度1600 mm/s时,可实现除漆率98.7%,表面粗糙度Sa为2.48μm,机匣本身未损伤,表面显微硬度提升1.9%,满足机匣表面除漆质量要求。研究结果为发动机机匣激光除漆提供了理论与技术支持。