层状球面弹性轴承刚度设计、仿真与试验

从理论上推导了层状球面弹性轴承各橡胶层的压缩刚度和扭转刚度计算公式,通过具体算例,将层状球面弹性轴承各橡胶层压缩刚度和扭转刚度的理论计算结果与仿真结果进行了对比分析.结果表明:各橡胶层压缩刚度的理论计算结果与仿真结果基本吻合,最大误差为3.98%.各橡胶层扭转刚度的仿真结果与理论计算结果存在一定偏差,从小接头开始的前半部分橡胶层扭转刚度的仿真结果大于理论计算结果,最大误差为33.3%;后半部分橡胶层扭转刚度仿真结果小于理论计算结果,最大误差为32.8%.压缩刚度对压力变化表现的非线性特性不明显,扭转刚度则随扭转角的增大,其非线性特性变得越显著.但通过理论方法、有限元仿真方法得到的层状球面弹性轴承等效压缩刚度和等效扭转刚度与试验结果吻合良好.      

多层多向织物复合材料力学性能分析

基于多层多向织物复合材料的细观结构,将多层多向复合材料中不同走向的纤维束看作单向复合材料,将具有不同材料主分的单向复合材料的刚度矩阵通过体积平均得到单层复合材料的刚度矩阵,再基于层合板理论通过各单层复合材料刚度得到多层多向立体织物复合材料的总体刚度矩阵,从而得到其工程弹性常数.基于所得的复合材料总体刚度矩阵,利用ANSYS对多层多向复合材料和层合复合材料的变形进行了模拟.通过对比模拟结果发现,多层多向复合材料具有更好的面内性能,多层多向复合材料的最大应力值约为层合复合材料的1/2.     

在线学习的循环自适应机动目标跟踪算法

针对机动目标难以精确跟踪的问题,提出了一种可在线学习的循环Kalman神经网络跟踪算法。考虑到状态转移矩阵、量测噪声和过程噪声矩阵在机动目标跟踪中难以实时、离线估计,且在实际应用中对应数据集获取成本高,因此使用在线学习的神经网络对其进行实时估计。由于Kalman滤波算法本身是一种循环结构,将简单的全连接层网络与其嵌合,全连接层网络实时输出状态转移矩阵、量测和过程噪声矩阵估计,构成一种广义的循环Kalman神经网络,根据网络最终输出的位置估计进行端到端的在线学习,并且通过理论推导证明了其在线学习的可行性。将提出的循环Kalman神经网络同3种经典机动目标算法进行了仿真对比,结果表明：循环Kalman神经网络跟踪需要很少的先验信息,在最优区域内较之其他3种算法具有最高的跟踪精度和鲁棒性,并且具有效率高、训练成本低以及可扩展性强的特点。     

纤维切断拼接层合板的等效刚度

提出纤维切断拼接层合板的等效刚度计算方法,推导了拼接单元工程弹性常数的估算公式.通过拉伸试验测定了含铺层拼接层合板的工程弹性模量,并针对此类层合板进行了等效刚度计算,试验与计算结果一致.     

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

基于BP神经网络的飞机维护费用估算模型研究

前向反馈(Back Propagation,简称BP)网络通常是指基于误差反向传播算法(BP算法)的多层前向神经网络.目前,在人工神经网络的实际应用中,绝大部分的神经网络模型是采用BP网络或它的变化形式,它也是前向网络的核心部分,体现了人工神经网络最精华的部分.     

铺层对复合材料层合板力学性能影响的研究

为了研究不同铺层角和铺层厚度对复合材料层合板力学性能影响,通过转换复合材料刚度矩阵,得到复合材料层合板等效弹性常数,利用Matlab软件将计算复合材料层合板等效为计算等厚度各向异性板,研究不同铺层角对层合板力学性能影响;基于此等效方法,利用Fortran程序计算机翼剖面刚度,研究不同铺层厚度对层合板力学性能影响.结果表...     

层合板准静态压痕损伤分析

对复合材料层合板进行了横向静态压痕试验,得到了载荷-位移曲线.依据曲线上的位移值,采用九节点壳单元、三维Tsai-Wu失效判和损伤层刚度折减方法,对准静态压痕损伤进行了计算,并与超声C扫描压痕损伤检测图像做了比较.结果表明,损伤仿真与实际损伤检测图一致性好.     

基于进化神经网络的压气机结垢性能退化评估

采用进化神经网络方法,通过测量参数对压气机结垢性能退化模式进行了定量监控和评估。运用粒子群算法优化径向基函数(Radial Base Function,RBF)神经网络的初始权值,即由神经网络训练样本所得到的实际和期望的输出之间的误差平方和构造适应度函数,对RBF神经网络的隐层中心、半径以及输入输出权值进行全局寻优搜索,设计了进化RBF神经网络,并对模拟得到的压气机结垢的样本进行训练和测试。结果表明:进化RBF神经网络的模式识别能力比普通RBF神经网络的要强,对燃气轮机性能退化评估和健康管理具有重要理论意义和应用价值。     

大阻尼高刚度复合材料仪表板的设计结构与工艺研究

设计了一种五层夹芯多层阻尼薄膜嵌入的复合材料仪表板结构,并采用多次热压罐固化成型工艺来制作该大阻尼高刚度复合材料仪表板.它们分别是:上、下蒙皮和中心层的制作,上、下蒙皮和中心层与泡沫塑料的粘接与紧固件的预埋,孔的修正及仪表板的包边加工.通过成形质量检验和加载试验,验证了成形工艺的可行性和合理性.     

全复式定子和转子落料模具的研究

介绍了电机全复式定子冲片和转子圆片一次冲压成型的落料工艺,通过阶梯冲实现定子内外圆、定子槽型、转子内外圆的分离。该工艺关键点在于转子凸凹模,其既是刃口又是卸料板,全部采用模具钢制造。整个冲裁过程仅需一道工序即可完成,生产效率大幅提高,节省了人力,降低了生产成本,提高了定子冲片精度。     

基于均匀化方法的缝纫层压板拉伸弹性模量有限元预测

利用均匀化方法研究缝纫复合材料层压板的弹性性能，给出了相应的数学分析模型。建立了有限元分析的单胞模型，并进行求解。计算结果表明，利用这种半解析模型可以得到缝纫层压板的弹性模量的上下限，其平均值与实验结果平均值吻合得很好。     

固体推进剂动态储能模量主曲线计算应力松弛模量

基于一维线性粘弹性理论中动态储能模量与应力松弛模量的关系,导出了一种利用动态储能模量主曲线计算固体推进剂修正应力松弛模量的方法。通过两类固体推进剂修正应力松弛模量与实测应力松弛模量主曲线对比发现:虽然计算值大大高于实测值,但二者的比例系数随时间单调递减。根据这种关系,利用固体推进剂动态储能模量主曲线可以计算一定时间内的应力松弛模量。最后,对该方法在发动机药柱应力松弛模量监测中的应用进行了初步探讨。     

固体推进剂体积松驰模量的数值解法

以粘弹理论为基础，采用拉氏逆变换和数值积分的方法，推导出由拉伸松弛模量Ｅ（ｔ）、粘弹泊松比ｖ（ｔ）计算固体推进剂体积松弛模量Ｋ（ｔ）的计算公式和数值解法。计算结果表明，由该方法计算的Ｋ（ｔ）值和实验得到的Ｋ（ｔ）值一致，且该方法简单、实用、方便、精度高。     

基于频响函数的复合材料空间分布模量场识别

针对纤维编织复合材料宏观力学性能的非均匀特性,提出了基于频响函数(FRF)的复合材料梁空间分布弹性模量场的识别方法。采用基于灵敏度分析的方法构造优化问题,以实测和计算加速度频响残差范数最小为目标函数,进而通过迭代求解识别出复合材料梁弹性模量的空间分布。首先,以悬臂梁模型为研究对象进行数值仿真分析,验证识别方法的正确性。进一步开展复合材料梁模态试验研究,将复合材料三点弯曲试验获取的近似均质化弹性模量作为优化问题的初值;利用非接触测量方法获取模态试验中梁上各测点处的动位移响应,并计算得到各测点的加速度频响函数作为优化问题的输入值。结果表明:采用所提出的识别方法获取的模量场计算得到的梁上各处频响函数与试验获取值吻合,且所提方法在实测动响应存在噪声污染工况下是可行的。该方法能够为复合材料等效建模提供更加准确的弹性模量场。     

一种基于多普勒频率的恒模信号直接定位方法

相比于传统的差分多普勒(DD)两步定位方法,以Amar和Weiss提出的基于多普勒频率的单步直接定位方法在低信噪比和小样本条件下具有更高的定位精度。在该类新型定位体制的基础上,提出了一种基于多普勒频率的恒模信号直接定位方法。首先,依据最大似然(ML)准则以及恒模信号的恒包络特征,建立相应的直接定位优化模型。然后,根据目标函数的代数特征将全部未知参量分成两组,并提出一种有效的多参量交替迭代算法,用以获得该优化问题的最优数值解。新算法包含了针对这两组未知参量的Newton型迭代公式,用以避免网格搜索,并能实现多维参数的"解耦合"估计。最后,推导出针对恒模信号的目标位置直接估计方差的克拉美罗界(CRB)。数值实验验证了新方法的优越性。     

固体推进剂药柱松弛模量随机粘弹性有限元分析

为了研究性能参数的分布对药柱结构完整性的影响，以不可压缩粘弹增量有限元和摄动法为基础，采用局部平均方法对随机场进行离散，发展了一种松弛模量随机粘弹有限元方法，讨论了模量的随机性对结构分析的影响。对药柱进行随机模拟，程序实施简单，计算效率和精度较高。     

热障涂层杨氏模量和泊松比的测试

为了降低航空发动机热端部件的温度,空气等离子喷涂已被广泛地应用。为确定热障涂层的残余应力、结合力、断裂韧性、疲劳裂纹扩展速率等性能和特性,需要知道其杨氏模量和泊松比。因为涂层厚度非常薄且使用时是结合在基体上的,所以需要一个能够在原处测量涂层的杨氏模量和泊松比的方法。采用等离子喷涂工艺在GH150高温合金上喷涂了MCrAIY和陶瓷层,利用一种改进的悬臂梁方法测量了热障涂层的杨氏模量和泊松比。这种无损测试方法为测定其他薄膜材料的杨氏模量和泊松比提供了借鉴。     

基于细观颗粒夹杂模型的复合固体推进剂松弛模量预测

为更准确地预测不同固体颗粒体积分数的复合固体推进剂的松弛模量,采用了分子动力学方法对不同体积分数的复合固体推进剂细观模型进行建模.根据有限元理论及细观力学均匀化方法,计算在定应变工况下复合固体推进剂细观模型的平均应力随时间的变化,从而有效地预测复合固体推进剂的松弛模量.该方法有效地体现了随填充颗粒体积分数的增大,复合固体推进剂瞬时模量逐渐增大的变化规律及颗粒随机分布对复合固体推进剂瞬时模量的影响.将其应用到复合固体推进剂的设计过程中,可有效降低设计成本,缩短设计周期.