BP神经网络预测复合材料热压罐成型均匀性

复合材料热压罐成型过程中的固化度差值是复合材料固化度均匀性的主要表征参数之一。基于3层BP神经网络，以复合材料双平台固化工艺曲线的加热速率、保温时间和保温温度为输入参数，建立了成型过程任一时刻最大固化度差值的快速估算模型。仿真复合材料热压罐成型过程，得到最大固化度差值作为试验样本数据，对BP神经网络进行训练，训练结束后对该模型的准确性进行验证。结果表明:该BP神经网络估算模型准确性和效率较高，为复合材料热压罐成型最大固化度差值的估算提供了一种快速有效的新方法。      

连续变迎角试验数据自适应分段拟合滤波方法

针对常用的阶梯变迎角数据处理方法处理连续变迎角试验数据时，不能去除低频振动分量的问题，基于试验数据中的近似对称、局部线性等特点，提出一种将数据进行分段二项式拟合的处理方法，并详细论述其基本原理，重点介绍基于方差极小值动态确定数据分段长度的方法。基于测试信号的实验结果表明所提方法可将低频分量信号滤除近70%，有效提高数据处理精度。经标模试验测试验证，所提方法可成功应用于某些试验。      

再生冷却推力室热障涂层系统的热结构分析

为了设计和优化适用于液体火箭发动机推力室的热障涂层,应用ANSYS的热-结构分析功能,对再生冷却推力室-热障涂层系统进行了热结构有限元分析,得到在不同涂层覆盖下,推力室壁中的温度场和应变场,并通过对热障涂层中应变场的分析,研究不同涂层发生分层剥落的关键位置以及主要驱动力。结果表明,陶瓷层厚度较大的YSZ+Ni Cr Al Y涂层拥有更优异的性能,使推力室壁在热试阶段的最大应变量减少约36.1%;工作循环中,涂层与推力室壁的接触面上会产生较大的应变量,最终有可能导致涂层剥落失效;粘结层能缓解涂层与推力室壁间的热膨胀系数不匹配,使陶瓷层在热试阶段的最大应变量减少约80%。     

预浸料-真空固化复合材料工艺特点与应用

文摘从树脂工艺性、预浸料结构及成型工艺等方面介绍了预浸料-真空固化复合材料工艺特点,简要总结了预浸料-真空固化技术在航空航天领域复合材料制造中的应用现状,并对预浸料-真空固化技术发展进行展望。     

大功率UVLED分布式驱动技术研究

以工业印刷过程中UVLED固化为应用背景,研究并设计了一种UVLED驱动控制系统。分析了采用分布式驱动的优势,确定了驱动电源采用两级驱动结构,包括前端AC/DC恒压模块和后端DC/DC恒流模块。对该系统的驱动电源模块进行了试验测试和结果分析,试验结果验证了该UVLED驱动控制系统的可行性。     

固体火箭发动机壳体固化过程温度场影响因素分析

考虑固化反应热的影响和固化过程中复合材料物性参数的发展变化,以某Φ1400 mm固体火箭发动机壳体模型为基础,对复合材料固化过程中温度场进行了热化学耦合有限元分析,并与实验测量结果进行了对比;为了优化固化工艺,提高壳体制造水平,针对固化制度中的最高温度保温时间、固化温度偏差、对流传热系数等影响壳体固化过程温度场的因素进行了分析。结果表明,所建立的热化学耦合数值模型的计算结果与试验测量数据绝对误差率在6%以内,验证了该数值模型的可靠性;固化工艺偏差和对流传热系数波动都会对绝热层内壁温度产生非常大的影响;为保障绝热层的完全硫化,应适当延长固化制度的最高温度保温时间,使工艺安全系数提高到2倍左右。