基于格子Boltzmann方法表面形貌对微通道对流换热的影响

为推动微通道冷却技术在航空发动机中的应用,进一步提高航空发动机性能,本文通过扫描电子显微镜、粗糙度扫描仪等多方式扫描得到实际加工物体表面形貌,结合分形理论进行处理,得到真实、光滑、分形插值、康托尔集四类圆形截面管模型,管径100μm~400μm;采用格子Boltzmann方法进行数值模拟,首先通过与文献中实验结果的对比,验证了此方法的正确性,然后对空气在这四类圆形截面微通道中的对流换热特性进行了数值模拟,计算雷诺数Re范围80~640;结果发现：表面形貌是微通道中对流换热不可忽略的因素,相对粗糙度越大越有利于换热,真实扫描管的换热性能要比相同条件下光滑管高2.22%;分形理论可用于微通道表面形貌的构建,在相同迭代次数下,分形插值模型与真实扫描形貌换热性能相差0.03%,而康托尔集模型与真实扫描形貌换热性能相差1.88%,分形插值模型较康托尔集模型更能真实地反映实际形貌;微通道中,随着雷诺数的增加Nu将不再是常数,而是有增加的趋势。     

孔挤压强化对2124铝合金疲劳寿命及微观组织的影响

采用疲劳试验、透射电镜、扫描电镜及X射线衍射仪等方法研究了2124-T851铝合金厚板不同参数孔挤压强化后疲劳寿命与显微组织的变化。结果表明：孔挤压强化后试样的疲劳寿命先随挤压量的增大而升高，随后又迅速降低，挤压量为0.4 mm时疲劳寿命达到峰值，较未强化增加12.66倍；组织观察结果表明孔挤压强化后，在孔壁强化层内形成了位错胞状结构和残余压应力，并且随挤压量增大先迅速增加然后趋于平缓，强化层的形成可以有效延缓疲劳裂纹的扩展速率；同时，适当的孔挤压强化可改善表面粗糙度，降低裂纹萌生几率，从而提高材料的疲劳寿命。     

数字化测量技术及系统在飞机装配中的应用

数字化测量技术及系统是现代飞机数字化装配技术的重要组成部分.现代飞机装配中通过应用数字化测量技术及系统,不仅保证了飞机装配准确度、提高了生产效率,同时实现了飞机产品从零件设计制造到装配过程的全数字量传递.本文详细研究了当前在飞机装配中应用广泛的几种数字化测量系统:激光跟踪仪测量系统、三维激光扫描测量系统、数字照相测量系...     

机身部件数字化柔性装配技术

飞机机身部件装配是根据尺寸协调原则,将框、桁梁、壁板、隔板及各类角片按结构设计进行组合、连接的过程.其装配过程主要包括骨架装配、部件总装、外形检查等.机身部件装配精度直接影响后续大部件对接的装配质量,是保证飞机产品装配精度的重要环节.     

钛合金薄壁件圆角数控铣削质量控制

钛合金由于比强度高、热稳定性好、抗腐蚀性强等诸多优点,被航空航天领域广泛运用。然而由于减重等需要,钛合金零件多设计为薄壁,给机加工带来了很大的难题,特别是圆角数控铣削的质量难以控制。     

轴向运动悬臂梁横向振动的磁力控制

研究了使用永磁铁对铁质轴向运动悬臂梁进行横向振动的主动控制;建立了自由端带有集中质量的轴向运动悬臂梁的振动理论模型,并通过振动实验进行了修正.通过理论分析和实验研究,得到了非接触磁力对铁质悬臂梁的作用规律,建立了使用非接触磁力进行横向振动控制方法.对上述控制方法进行了模拟计算和实际实验,结果表明,模拟计算与实验完全吻合,梁的振动得到了有效抑制.     

电场破乳分散相液滴行为研究

旨在为研究高效的复杂乳化液的处理技术提供理论基础,从微观角度研究电破乳机理,设计构建了适合本研究特点的电破乳分散相液滴行为观察系统,针对高压静电场中液滴的变形、破裂、碰撞、聚合及运动等行为进行了细致的实验研究,获取了大量液滴行为的珍贵图像资料,通过数据及理论分析探讨了影响液滴行为的主要因素,并从工业应用角度分析了其对电脱水工艺的影响,同时从乳化液系统的力学特性人手,通过受力分析初步建立了液滴形态的数学模型,并尝试进行了简单的数值求解.     

时间频率设备自动监控系统的设计与实现CSCD

针对时间频率实验室设备实时监控的需求,在Microsoft NET平台上结合C++语言和Microsoft SQL server数据库技术,构建了时间频率设备自动监控系统。该系统可以实时监测设备的运行状态,并远程设置相关参数,在设备运行异常时,系统可自动弹出报警信息。实际应用表明系统具有较好的实用性、可维护性,为时间频率实验室的有序运行提供了保障。     

基于ARCN模型的轴承故障诊断

提出注意力循环机制与胶囊网络融合的注意力循环胶囊网络（ARCN）的诊断模型。提取时序特征信息构建初级胶囊;自适应融合路由机制、注意力循环机制构建数字胶囊特征;基于西储大学轴承实验数据,验证了ARCN模型的准确率、鲁棒性、稳定性、收敛误差,其准确率相比Caps模型识别准确率提高1.2%、收敛误差达到0.2。基于实验仿真平台,采集正常、内环故障、外环故障和滚动体故障的振动信号,并通过小波基变换获取的时频图构建ARCN模型的数据集。仿真实验结果表明:ARCN模型下,每类故障被误诊的概率不超过总样本的1%。