面向残余应力控制的高温合金铣削刀具几何参数优化方法

针对GH4169铣削过程,采用正交试验获得了不同刀具结构参数下的表面残余应力.利用遗传算法(GA)优化了BP神经网络的初始权值和阈值,提高了模型的收敛速度和预测精度,并提出应用GA–BP模型预测铣削残余应力的方法.研究了基于萤火虫算法(FA)进行工艺参数优化的方法,结合GA–BP预测模型,建立了铣削残余应力的GA–BP...     

无铅BGA 焊接工艺方法研究

以焊接无铅BGA器件为目的,在三种主要焊接工艺方法中选择有铅焊料焊无铅BGA的工艺方法.通过调整回流焊炉各温区参数,得到适用于这种工艺方法的温度曲线,并通过外观、X射线、染色与渗透、剪切力、金相剖切对焊接质量进行分析.分析结果表明:该工艺方法焊接的无铅BGA焊点外观符合目检要求;X射线下没有发现焊点的明显缺陷;环境试验后,焊点的剪切力符合标准要求;染色试验未发现被染色的焊球;焊点的金相图显示结合处焊接良好,且满足合格焊点的金属间化合物厚度要求(0.5～50 μm),这种工艺方法能够较好的完成无铅BGA器件的焊接,有一定的应用价值.     

稀土对GH4169激光微焊接接头组织性能的影响

通过添加稀土元素Ce对0.2mm厚的GH4169高温合金进行微激光对接焊接,利用光学显微镜、扫描电镜、电子精密拉伸仪测试等分析方法,对比研究稀土元素对焊缝表面成形、接头显微组织及力学性能的影响。结果表明：在添加稀土元素的条件下焊接时,对焊接工艺参数进行正交试验优化,得出焊接最优工艺参数为脉冲功率17%、脉冲频率4.0Hz、脉冲宽度3.1 ms,此时焊接接头断裂在母材。焊接过程中,液态金属流动使稀土在熔池中均匀混合,获得了组织均匀的焊缝。稀土元素能够改变焊缝温度梯度,形成“梯形”状焊缝;同时,稀土元素能够降低接头的显微硬度,增强接头的韧性和塑性。     

7075铝合金二维超声挤压加工的灰色关联分析

采用正交试验法对7075-T651铝合金进行二维超声挤压加工试验,运用灰色关联分析法研究工艺参数对表面粗糙度和显微硬度的综合影响,采用多元线性回归方法构建灰色关联度预测模型,并基于预测模型通过规划求解确定最优工艺参数。结果表明:各工艺参数对表面粗糙度、显微硬度和灰色关联度的影响规律不同,基于灰色关联度排序获得的工艺参数值也并非最优值;建立的灰色关联度模型可对试验进行准确预测,基于该模型进行非线性规划求解获得的最优工艺参数为静压力220 N,挤压速度30 m/min,进给量0.14 mm/r,此时表面粗糙度Ra值约为0.44μm,显微硬度约为637 HL。     

动态模糊RBF神经网络焊接接头力学性能预测建模

建立动态模糊径向基神经网络RBF( Radial Basis Function,RBF)焊接接头力学性能预测模型,克服静态RBF和模糊神经网络( Fuzzy Neural Network,FNN)在结构辨识、动态样本训练及学习算法的不足。该模型的结构参数不再提前预设,在训练过程中动态自适应调整,适用动态样本数据学习,学习算法引入分级学习和模糊规则修剪策略,加速训练并使模型结构更加紧凑。利用三种厚度、不同工艺TC4钛合金TIG焊接试验数据对该模型进行仿真。结果表明：模型具有较高的预测精度,适用于预测焊接接头力学性能,为焊接过程在线控制开辟了新的途径。     

航空电子产品中面阵列封装器件的返修工艺研究

随着面阵列封装器件在航空电子模块产品中的广泛应用,此类产品的返修成为保障产品全生命周期可靠性中的工艺难点。针对目前热风红外混合加热返修工艺方法的应用现状,分析了面阵列封装器件的一般返修流程,通过试验对比了不同焊接温度对返修焊点空洞率、金属间化合物层的影响,优化了焊接温度曲线参数。试验结果表明,通过参数优化,能够改善金属间化合物层的厚度,提高产品长期可靠性。     

基于遗传算法的铜/钢双金属冷结合结构优化

针对双金属冷结合技术中结合部位结构参数与结合力的复杂关系,建立装配过盈量、孔壁凹槽深度和凹槽宽度3种影响因素与双金属结合力之间的BP神经网络。通过正交试验选定数据进行神经网络的训练和测试,得到具有较高预测精度的神经网络模型。以建立的神经网络作为适应度函数,基于Pareto遗传算法进行针对结合力与变形量的多目标优化,得出结合部位的最优结构参数。     

航空发动机叶片砂带抛光工艺参数优化

为提高航空发动机叶片砂带抛光后的表面质量,选取影响抛光质量的主要工艺因素砂带粒度、接触力、砂带线速度、进给速度,以抛光后的叶片表面粗糙度作为评价指标,展开叶片砂带抛光工艺参数优化研究.首先,进行抛光工艺试验,基于试验结果采用BP神经网络法建立表面粗糙度与工艺参数之间的预测模型;其次,根据所建立的预测模型,采用遗传算法和粒子群算法对工艺参数进行优化对比,确定最佳工艺参数;最后,对优化后的工艺参数进行试验验证,试验结果表明:采用优化后的工艺参数进行叶片型面抛光,抛光后叶片表面粗糙度明显减小,表面质量得到了显著提高.     

无压痕电阻点焊

在通用气压传动点焊机上,通过点焊工艺试验,得出了获得无压痕焊点必须控制电板和焊接参数的结论。     

铣削新型TC21钛合金多目标参数优化

通过对TC21钛合金铣削正交试验,测量表面粗糙度,构建粗糙度预测公式。并以最大材料去除率及最小表面粗糙度为优化目标采用遗传算法对钛合金铣削切削参数进行优化,以期对生产实践起到一定的指导作用。     

激光点焊工艺参数对止推箔片轴承接头组织与性能的影响

止推箔片轴承是航空陀螺仪中的重要支撑元件,为了提高支承面的耐磨性及耐腐蚀性,通常会在支承面涂覆特氟龙涂层,该涂层的添加给后续的制造工艺带来不确定性。研究激光点焊工艺参数对止推箔片轴承接头组织与性能的影响,利用光学显微镜、扫描电镜、电子精密拉伸仪、超声检测等分析方法,对焊缝表面成形、接头显微组织及力学性能进行分析。结果表明:焊点表面直径随脉冲功率的增加而增大,而抗拉剪力随热输入量的增加先增大后减小;激光点焊制造的优化工艺参数为脉冲功率百分比22%、脉冲宽度5.0ms,抗拉剪力达最大值63.0N;超声波浸液检测能够精确测定搭接界面的尺寸,但抗拉剪力与界面尺寸不完全成正比关系,接头的抗拉剪力主要与接头的断裂机制有关。     

基于遗传算法的空空导弹消耗规律神经网络预测方法

针对弹药预测问题,介绍了基于遗传算法的BP神经网络的相关原理及理论,研究了基于遗传算法的空空导弹消耗量BP神经网络预测方法,弥补了传统的BP神经网络法在弹药预测方面存在许多缺点,采用遗传算法求得影响弹药消耗各因素的权值及阈值,具有较高的准确性;同时,优化过程是对神经网络算法的权值及阈值进行优化,由适应度函数计算出染色体的适应度值,再经过选择、交叉及复制等操作,得到适应度最高的个体。对历次空战空空导弹消耗量数据进行归一化处理,将处理结果带入传统BP测,得到预测结果并对比分析,预测结果显示了遗传算法优化的有效性,避免了传统BP算法局部性强的缺点,预测结果较优化前较大提升,验证了改进算法的有效性和先进性。     

Robust Design of Supercritical Wing Aerodynamic Optimization Considering Fuselage Interfering

Robust optimization approach for aerodynamic design has been developed and applied to supercritical wing aerodynamic design. The aerodynamic robust optimization design system consists of genetic optimization algorithm, improved back propagation (BP) neural network and deformation grid technology. In this article, the BP neural network has been improved in two major aspects to enhance the training speed and precision. Uniformity sampling is adopted to generate samples which will be used to establish surrogate model. The testing results show that the prediction precision of the improved BP neural network is reliable. On the assumption that the law of Mach number obeys normal distribution, supercritical wing configuration considering fuselage interfering of a certain aerobus has been taken as a typical example, and five design sections and twist angles have been optimized. The results show that the optimized wing, which considers robust design, has better aerodynamic characteristics. What's more, the intensity of shock wave has been reduced.     

真空汽相焊冷却速率对多层板焊点质量的影响

为解决多层印制板真空汽相焊由于焊后冷却不足导致的焊点纹路问题,本文确定多层板焊点纹路出现的根本原因,对焊后冷却区进行改造,进而研究不同焊接工艺对焊点表面形貌、内部组织形貌及焊点力学性能的影响。实验结果表明,快冷下焊点形成的界面金属化合物（IMC）更薄,焊点组织也更加均匀,即Pb在Sn中的分布更弥散。快冷下形成的IMC层晶粒直径在1μm左右,剪切强度为17.26 MPa,较慢冷提高了43%,达到细晶强化的目的。此外,由于冷却速度过慢导致的焊点表面纹路缺陷也得到明显改善。     

短引脚PGA选择性波峰焊工艺技术

文摘针对装联过程中,PGA封装器件引脚过短的问题,分析了三种主要焊接工艺方法,采用选择性波峰焊接对短引脚PGA进行焊接试验,进而优化焊接工艺参数,并通过外观、X射线、金相剖切对焊接质量进行分析。结果表明:经过目视和X射线检测,选择性波峰焊接的短引脚PGA焊点无明显缺陷,金相图中焊锡与器件引脚、焊盘孔壁结合处良好,符合合格焊点要求。选择性波峰焊工艺方法具备焊接短引脚PGA的能力,有一定的应用价值。     

利用试验设计法建立翼型气动特性的人工神经网络模型

建立了翼型气动特性预测的BP(Back Propagation)神经网络模型,重点研究了3种选取训练样本的试验设计(DOE)法:完全析因法、正交设计法和均匀设计法,对BP神经网络预测精度的影响,利用所建立的BP神经网络对FX63-137翼型几何型线进行了优化设计。研究结果表明:在因素数和水平数较少时,完全析因法、正交设计法及均匀设计法的平均测试误差分别为0.002%、0.029%、0.023%;在因素和水平数较多时,完全析因法的样本规模太大而不再适合,正交设计法和均匀设计法的平均测试误差分别为0.42%和0.15%,均匀设计法的预测精度更高,更适合于翼型气动特性预测的人工神经网络模型。优化后翼型的升阻比在迎角为0°~18°范围内均高于原始翼型,在迎角为1°、4°和15°时升阻比分别提高了4.38%、1.38%和5.51%。该研究方法及成果可以应用于翼型的多参数优化设计。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。      

基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法

介绍了一种基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法。将从包络信号的时域和频域信息中提取的反映滚动轴承故障的特征信息作为BP神经网络的输入,用BP算法对该网络进行训练。利用BP神经网络的智能性来实现滚动轴承故障的智能诊断。     

PID神经网络控制器在飞控系统中的应用

BP神经网络已被广泛应用于PID控制器的优化调参,但这种调参方法具有收敛速度慢、学习时间长、连接权重初值为随机值、易于陷入局部极小等缺点.提出了一种不同于用BP网络调整PID参数的新的融合方法:PID神经网络控制器(PIDNN);该控制器不仅能克服以上缺点,而且具有很好的鲁棒性.对PIDNN在某无人机姿态控制系统的应用进行了仿真研究,仿真结果表明该控制器能够大大地改善姿态控制系统性能.