高超声速圆锥边界层失稳条纹结构实验研究

边界层转捩的准确预测是高超声速飞行面临的关键气动问题之一。为研究高超声速边界层失稳和转捩机理,以前缘半径1.6mm、半锥角7°的圆锥模型为研究对象,在FD-07高超声速风洞中采用红外热图技术开展边界层转捩实验测量。通过与工程计算结果对比,确认模型表面边界层流态。实验结果表明:有迎角条件下,模型表面中后段出现条纹结构,条纹结构的起始位置随着周向角的增加而向上游移动;随着迎角的增加,条纹起始位置向上游移动,条纹强度差异和条纹与模型中心线的夹角越来越大。实验获得的条纹结构与不同频率扰动波相互作用直接数值模拟获得的条纹结构现象一致。通过对比分析,认为边界层内不同频率扰动波相互作用是产生条纹结构的一种机制。     

Rotating machinery fault diagnosis based on convolutional neural network and infrared thermal imaging

Rotating machinery is widely applied in industrial applications. Fault diagnosis of rotating machinery is vital in manufacturing system, which can prevent catastrophic failure and reduce financial losses. Recently, Deep Learning (DL)-based fault diagnosis method becomes a hot topic. Convolutional Neural Network (CNN) is an effective DL method to extract the features of raw data automatically. This paper develops a fault diagnosis method using CNN for InfRared Thermal (IRT) image. First, IRT technique is utilized to capture the IRT images of rotating machinery. Second, the CNN is applied to extract fault features from the IRT images. In the end, the obtained features are fed into the Softmax Regression (SR) classifier for fault pattern identification. The effectiveness of the proposed method is validated using two different experimental data. Results show that the proposed method has a superior performance in identification various faults on rotor and bearings comparing with other deep learning models and traditional vibration-based method.     

Development of a gas chromatography compatible Sample Processing System (SPS) for the in-situ analysis of refractory organic matter in martian soil: preliminary results

In the frame of the 2009 Mars Science Laboratory (MSL) mission a new sample preparation system (SPS) compatible with gas chromatography–mass spectrometry (GC–MS) has been developed for the in situ analysis of complex organic molecules in the Martian soil. The goal is to detect, if they exist, some of the key compounds that play an important role in life on Earth including carboxylic acids, amino acids and nucleobases.     

铝试件脉冲红外热无损检测的主分量分析

为了提高铝试件脉冲红外热像无损检测的缺陷探测能力,研究了主分量分析法在热像信号处理中的运用方法及效果.结合脉冲热像序列处理论述了主分量分析的数据准备、计算方法和处理效果.为了考查算法的有效性,对铝合金板进行了脉冲红外热像无损检测实验.结果表明,采用第2、第3主分量图像以及由前几个主分量重建的图像均有增强缺陷对比度和抑制加热不均的效应,从而提高了脉冲红外热无损检测的缺陷检测能力;此外,在检测铝板模拟腐蚀时,能使可探测的最小腐蚀率减小10%左右.     

脉冲热像法在航空复合材料构件无损检测中的应用

对红外热像检测技术的原理、特点和国内外应用状况作了简单的介绍,对闪光灯激励脉冲热像法中影响检测的主要参数进行了分析,并针对多种常见的复合材料构件进行了检测研究.研究结果表明:对于薄蒙皮的泡沫夹层结构件和蜂窝夹层结构件,闪光灯激励脉冲热像法能够给出清晰的检测结果和丰富的构件内部信息,可以检测出脱粘缺陷、损伤和蜂窝积水,能够用于雷达罩的在役检测.闪光灯激励脉冲热像法适于检测厚度较薄的层合板构件.     

复合材料蜂窝板积水的脉冲热像检测的研究

 用数值模拟和实验研究了飞机蜂窝板积水的脉冲热像检测的规律。提出了蜂窝板积水检测的新型三维传热模型;用有限元法分析了近水检测、远水检测和立放检测3种检测模式下信息参数与积水量的关系;用脉冲热像实验验证了近水检测的基本规律。结果表明:在这3种检测模式下,最大温差和最大对比度与积水高度均呈非线性关系,随着积水高度的增加而增大。近水检测灵敏度最高,其次是蜂窝板立放检测,远水检测灵敏度最低。积水和富胶对表面温度的影响趋势一致,利用温差曲线或最大温差信息无法区分积水和富胶状态。根据可检信息参数与积水高度的关系曲线可以反向估计积水高度。这些研究结果为飞机蜂窝板积水的脉冲热像检测及评估提供了技术支持。     

一种相变热图的图像处理方法

相变热图技术中,为了得到风洞试验模型表面的热流分布,必须对相变热图序列进行相变线提取.首先通过特殊的时-空变换,将所有原始序列图像的直接分割转化为对少量合成图像的分割,在减小计算量的同时较好地解决了原始图像中由于相变区域模糊而难以分割的问题.同时,为了解决由于模型表面存在镜面反射造成的模型头部区域相变线提取不准确,引入镜面反射模型,并通过分割和参数求取过程的迭代执行计算出反射模型各参数,对合成图像进行整体性亮度补偿并最终得到良好的分割结果.最后根据提取出的相变线位置和材料相变温度,完成热流值的计算.通过比较表明本文结果更为准确合理,也验证了所提出分割方法的有效性,促进相变测温技术的广泛应用.     

钛合金蜂窝结构蒙皮脱焊缺陷锁相红外热成像检测

蒙皮脱焊是钛合金蜂窝结构制造和服役过程中最常见的缺陷类型。受钛合金材料热导率低的影响,钛合金蜂窝结构中蒙皮越厚,红外热成像检测时其表面反映脱焊缺陷信息的温度差异信号就越弱,检测难度就越大。针对这一问题,研究了不同蒙皮厚度钛合金蜂窝结构锁相红外热成像检测时调制频率的选取范围。建立了钛合金蜂窝结构锁相红外热成像检测有限元模型,分析了蒙皮表面温度在调制热流作用下的变化历程,基于相关算法提取了蒙皮表面对应缺陷区和非缺陷区的相位差,分析了相位差与调制频率、蒙皮厚度的关系。利用锁相红外热成像检测系统对预制脱焊缺陷的蜂窝试件进行了实验研究,获得了缺陷区与非缺陷区信号相位差与调制频率的关系。研究结果表明,针对蒙皮厚度为0.6~2.0 mm的钛合金蜂窝结构,采用0.04~0.10 Hz的调制频率能够获得最佳检测结果。研究结果为钛合金蜂窝结构实际检测提供了工艺指导。      

基于红外热像技术的涡轮叶片损伤评价研究进展

主动红外热像技术作为一种新型无损检测手段,具有高效率、无污染、易操作等特点,适合用于材料表面和近表面缺陷检测,因此在叶片类薄壁零件损伤评价方面有一定优势。当前基于主动红外热像无损检测技术的高温涡轮叶片损伤评价研究主要集中于热障涂层厚度检测、涂层脱粘检测、涂层界面处热生长氧化物检测以及叶片基体疲劳裂纹检测4个方面。但现有研究仍然面临热激励理论不完善、红外热像仪识别精度不够高以及热图处理方法有待改进等主要问题和困难。随着这些理论问题和技术困难的解决,主动红外热像技术呈现出人工识别缺陷向自动识别发展、定性检测向定量检测发展的趋势。总体而言,该技术未来在涡轮叶片损伤评价方面具有较大的应用潜力。     

一种新型测距仪的研制

介绍了一种在中，小范围内，采用激光定位，超声测距的新型测量仪器，该仪器以单片微处理器为核心，对不同的测量距离，采用不同频率的超声波，结合信号处理方法，从而实现０．６～１４ｍ范围内高精度实时测量目标距离，其测量相对误差优于１％。