配合间隙对涡轮叶片榫头/榫槽接触的影响

采用率相关晶体塑性滑移理论模型,考虑镍基单晶的晶体取向和涡轮盘/片配合间隙的影响,针对涡轮叶片榫头/榫槽的复杂接触状况,研究了温度梯度载荷和离心载荷作用下三种取向的接触应力和低周疲劳损伤。结果表明:当榫头/榫槽的配合间隙小于3.7μm时,榫头/榫槽的接触应力随间隙值突变比较明显;而间隙值大于5.4μm时影响较小。接触应力和低周疲劳寿命对第一齿间隙值比较敏感,随间隙值的波动变化范围较大;第二齿的间隙对接触应力影响也较大,但对疲劳寿命的影响只在较小间隙值下较为明显。晶体取向对榫头/榫槽接触低周疲劳寿命有比较显著的影响,表现出明显的疲劳性能各向异性。     

纳米力学测试系统位移传感器校准装置

介绍了用激光干涉方法对纳米力学测试系统位移传感器进行校准的方法,并建立了校准装置;采用平衡式光学系统设计,干涉系统的抗干扰能力得到了显著提高,通过零位移测量实验对装置的稳定性进行了验证;用校准装置对TriboIndenter纳米力学测试系统的位移传感器进行了校准实验,测量不确定度分析结果表明该系统测量压头位移的准确度可以达到纳米量级。     

常规试验靶场多站协同测试三段式接力引控方法

雷达、光电设备和遥测设备是常规试验靶场的主要测试设备，在实际试验中，常常同时布设这三类设备对同一弹道进行跟踪测试。然而传统外弹道测试方法是三类测试系统各自独立，自成体系，无法形成测试系统间信息融合和互相引导。本文针对多站协同测试设计了一种三段式接力测试引控方法，设计了实时引控逻辑，在预设引导源均无效的情况下采用自动优选引导源的方法进行引导控制。试验结果表明，与传统测试相比，利用设计的多站协同测试设备跟踪率得到显著提升，尤其光电设备跟踪率从75%提高到96%左右。     

基于卷积神经网络的近壁流动高分辨率平均速度场预测方法

本文设计并验证了基于卷积神经网络的边界层近壁流动高分辨率平均速度场预测方法:首先采用示踪粒子图像对数据集训练卷积神经网络，通过调整神经网络参数可以预测示踪粒子在数据集上的平均跨帧位移；然后使用该卷积神经网络预测像素空间中各像素位置的单粒子位移，得到高分辨率的平均速度场信息。将该方法用于预测湍流脉动较小的边界层近壁区的平均流动，能够将空间分辨率提高到单像素精度。误差分析发现，该方法获得的测速精度略优于传统单像素系综平均互相关算法，且对粒子浓度和示踪粒子图像对数目的要求明显低于后者。