高压涡轮变叶顶蜂窝角度二次流动特性研究

为减少叶顶泄漏流带来的气动损失，本文对高压涡轮叶顶复合蜂窝的排布角度进行寻优，并分析其气动性能。研究过程保持叶顶蜂窝几何形状不变，改变复合蜂窝在叶顶的排布角度，降低叶顶二次流的总压损失系数和叶顶相对泄漏比。以叶栅出口下游30%轴向弦长位置的面平均总压损失系数为目标参数，利用Isight软件嵌套图形-网格自动生成流程，对0～57°旋转角度内的蜂窝排布方式进行遍历寻优，得到低总压损失的蜂窝排布方式。研究表明，最优排布结果与平叶顶相比，叶栅总压损失降低5.21%，与基准角度蜂窝相比降低1.34%。最优排布方案对叶顶泄漏流的阻碍效果更明显，增大了蜂窝对气流的耗散能力，降低了跨叶顶的横向驱动力，减少了泄漏涡的损失。     

直线电机位置伺服系统的增强复合非线性控制

针对高性能机电系统中常用的直线伺服电机,设计了一个能实现快速与准确的定点运动的位置控制器。控制器采用线性控制律与平滑非线性控制律相结合的方案,并利用一个降阶线性状态观测器对电机运动速度(未量测)加以估计。为了消除未知扰动带来的稳态误差,控制律中嵌入了积分控制作用。整个控制律采用全参数化设计,可实现动态增益控制,方便了在线参数整定与性能优化。控制方案应用于一个实际的永磁直线电机位置伺服系统,基于TMS320F28335 DSC进行了试验测试,结果表明系统能对各目标位置进行准确的跟踪,且具有理想的瞬态性能。     

基于时标分解的弹性高超声速飞行器智能控制

考虑弹性高超声速飞行器纵向动力学模型，提出了一种基于时标分解的智能控制方法。考虑刚体状态和弹性模态具有不同的时标特性，采用奇异摄动理论进行快慢时标分解，将模型转换为刚体慢变子系统和弹性快变子系统。针对刚体子系统考虑动力学不确定，基于平行估计模型构造表征不确定逼近效果的预测误差，结合跟踪误差给出复合学习控制策略。针对弹性子系统设计自适应滑模控制稳定弹性模态。通过李雅普诺夫稳定性分析可证系统状态一致终值有界。仿真表明所提出的控制方法能够实现刚弹模态的稳定收敛，且具有更高的跟踪精度、更好的学习性能和更快的收敛速度。     

考虑颗粒形状的复合固体推进剂细观损伤分析

HTPB复合固体推进剂作为一种多颗粒填充的含能材料,其损伤过程复杂。为更直观地分析其受损过程,从细观角度出发,通过分子动力学方法建立圆形颗粒填充模型与多边形颗粒填充模型。在颗粒/基体界面嵌入了零厚度的内聚力单元,分别采用双线性内聚力模型与指数型内聚力模型的分离位移关系对其进行数值仿真,并通过了Hooke-Jeeves反演方法得到了内聚力模型参数。通过对5组加载速率下不同模型的试验结果与仿真结果对比,发现多边形颗粒模型更符合推进剂的细观结构;指数型内聚力模型更适合粘弹性材料的损伤;载荷速率的提高,使得材料的模量下降率升高。     

多梁复合结构的动力学建模及全局解析振型分析

多梁复合结构广泛用于工程领域，其动力学特性对相关装备的工作状况有着重要影响，建立准确适用的动力学模型对后续的动力学响应参数影响规律研究有决定性作用。针对工程中常见的多梁复合结构，给出了位移场的一般表达式，利用哈密顿原理得出多梁复合结构的运动控制方程和边界条件，对其全局解析振型进行理论计算，给出了计算多梁复合结构数值振型的一般过程，基于数值分析和实验分析以L型梁和Z型梁为例利用频率相对误差、振型定性比较和MAC定量分析说明了全局解析振型的求解验证方法，利用伽辽金方法和全局解析振型给出了截断原系统得到离散系统运动方程的一般形式。提出的多梁复合结构的建模方法和全局解析振型求解验证方法，对工程中此类结构动力学响应的参数影响规律研究有重要意义。     

逆向进气复合角发散冷却孔流量系数试验

针对回流燃烧室外环壁面冷气与燃气流动方向相反的情况,试验研究了发散孔进气方向与环腔通道气流流动方向相反的条件下,复合角发散冷却孔流量系数随发散孔倾角(25°~55°)、偏角(90°~180°)及压降系数等参数的变化规律。研究结果表明:复合角发散孔的流量系数随倾角的增大而增大,随偏角的增大而减小；随着压降系数的增大,复合角发散孔的流量系数先呈近似线性增长,当压降系数大于0.95后,呈非线性增长且增长速度减缓。      

锂氟化碳电池用新型高比容量复合正极材料

采用提高正极材料比容量以改善大电流放电性能的思路,设计新型高比容量复合正极材料,并通过研磨分散结合融化扩散热处理方法制备氟化碳-硫复合正极材料。电化学测试分析表明新型复合材料可以实现同步改善容量和大电流放电性能,同时具有二次可逆循环充放电能力。研究结果表明:氟化碳-硫复合正极材料的能量密度和功率密度性能具有突出优势,在不同电流密度下均可实现显著的提升,相比纯氟化碳材料的能量密度和功率密度最高可分别提升433%和10.7%。     

小半径弯管弯胀复合成形研究

为解决小半径弯管内侧起皱、外侧减薄的成形缺陷,提出了一种弯胀复合成形的方法。通过几何关系解析了初始弯曲半径和初始管坯直径与最终管径和最终弯曲半径之间的关系,确定了初始弯曲半径的取值范围。采用有限元与实验相结合的方式研究了不同初始弯曲半径对零件壁厚分布的影响,分析了胀形过程中零件弯曲处及直壁处的变形规律。最终发现:初始弯曲半径越大,零件的最终减薄越小,胀形过程中弯曲处内外侧发生均匀减薄,直壁处内侧减薄明显大于外侧减薄。     

深度卷积神经网络在轴承多故障复合诊断中应用研究

基于深度学习具有强大的自特征提取能力和较优的分类能力,将深度卷积神经网络引用到轴承的故障诊断中,提出了基于一维深度卷积神经网络的轴承复杂工况故障诊断方法。在提出的方法中,将轴承的多故障振动信号作为模型的直接输入,通过训练深度卷积神经网络模型,利用模型中多个卷积层和池化层对输入的振动信号进行自特征提取,并进行故障分类。从而以基于数据驱动的方式形成端到端的故障诊断。研究表明,在一维深度卷积神经网络中直接输入轴承振动信号进行故障诊断,与提取时域和频域特征结合支持向量机进行故障诊断的方法相比,深度卷积神经网络可以更好地反映时域振动信号与特征间的关系,获得了比传统智能诊断方法更高的识别效率。