基于光纤光栅变形光谱的疲劳裂纹扩展监测方法

为研究金属疲劳裂纹扩展的在线监测技术,基于改进传输矩阵的光谱模拟方法,建立反映光纤布拉格光栅（FBG）光谱变形机理的裂纹扩展在线监测方法。研制了疲劳裂纹扩展在线监测系统平台,提出基于平移不变量小波法的试验光谱去噪方法,解决试验光谱信号中非连续与快速变化点难以平滑的问题;提出仅与裂纹扩展状态相关的FBG光谱面积参数,克服了光谱中心波长、光谱带宽等传统特征参数仅适用于恒定外载与恒定温度或对裂纹不敏感的局限性,给出基于光谱面积曲线拐点的裂纹扩展状态判定依据。     

基于光纤光栅传感的复合材料蒙皮结构修补监测研究

复合材料结构粘接修补是一项被广泛应用的工程技术。采用光纤光栅对复合材料蒙皮结构的损伤和粘接修补结构的全过程进行了实时监测,通过理论分析与试验相结合,发现光纤光栅传感器可对结构损伤进行识别,可对修补结构进行监测,并可评估修补结构的性能。基于光纤光栅传感的修补结构监测对飞机结构的修补评估、保障安全具有实际的工程价值。     

光纤布拉格光栅应变传感特性研究

利用铝合金标准梁和复合材料标准梁的纯弯实验,标定了光纤布拉格光栅（FBG）的应变灵敏度系数,与理论灵敏度系数进行了对比,检验了布拉格光栅中心波长的变化与应变的线性关系及重复性。研究结果表明：布拉格光栅监测金属和复合材料的应变具有良好的重复性和线性关系,可以用于结构关键部位的应变监测。     

小标距光纤光栅监测孔边应变场技术研究

主要研究了小标距光纤布拉格光栅（FBG）在应力集中部位的应变场监测。通过对光纤光栅反射光谱的分析来获得应力集中部位的应变值,实现了对光纤光栅粘贴区域中应力集中最严重点的应变及应力集中系数的测量,试验结果与理论结果一致性较好,为应用小标距FBG监测结构应力集中部位应变场及塑性应变奠定技术基础。     

基于衍射光栅的光纤光栅传感器解调系统研究

研究并实现了一种基于双衍射光栅的光纤布拉格光栅（FBG）传感器解调系统。该解调系统的光路由准直镜、衍射光栅、柱面反射镜和光电探测器等器件组成。通过准直镜后不同波长的平行光束经过衍射光栅后在空间展开,通过柱面反射镜聚焦在光电探测器成像面上。该光路通过采用两块衍射光栅的方法在减小解调系统尺寸的同时提高光学空间分辨力,采用线阵探测器替代扫描机构从而简化系统结构。从理论上分析了光束经过该系统后的空间光强分布,根据光强的高斯分布采用多项式拟合的方法实现了反射光谱峰值定位算法。通过与高精度光谱仪的测量结果对比表明,该解调方法具有较高的波长解调精度和稳定性。     

孔边裂纹塑性应变疲劳扩展试验研究

简介了循环J积分ΔJ*path体系,以16MnR钢单边椭圆孔边裂纹试件进行了6种循环应力比的恒幅应变疲劳裂纹扩展试验,采用材料应变疲劳循环加载条件下的应力-应变关系,通过弹塑性有限元素法计算ΔJ*path参量,研究了孔边高应变区裂纹塑性应变疲劳扩展规律。结果表明：ΔJ*path能够作为缺口高应变区裂纹塑性应变疲劳扩展的控制参量,与裂纹扩展速率da/dN之间的指数关系,可通过相同材料的标准试件应力疲劳裂纹扩展由Paris公式与ΔJ*path=ΔK2/E转换得到。     

无限板孔边裂纹问题的高精度解析权函数解

用Wu-Carlsson解析权函数法（WFM）求得了无限板孔边径向单裂纹和对称双裂纹的高精度解析权函数（WF）。分别用Shivakumar-Forman和Newman的解及基于复变函数泰勒级数展开的数值权函数WCTSE法结果,通过对相应格林函数（GF）的逐点比较验证了本文解析权函数的精度。该权函数不但精度高,而且作为裂纹长度的连续函数,能够高效准确地求解任意长度（a/R≤2）裂纹在任意复杂载荷作用下的断裂力学关键参量;且孔边单/双裂纹问题的权函数的形式和推导方法完全相同。作为示例,用该解析权函数计算了孔边裂纹在裂纹嘴楔形载荷、裂纹面幂函数,以及圆孔冷挤压残余应力等多种载荷形式下的应力强度因子。     

一种基于广义回归神经网络的裂纹扩展定量监测模型

金属结构上裂纹的实时监测对飞行器损伤容限/疲劳试验、飞机定寿,以及保证服役过程中的安全性和可靠性、安排检修等任务具有重要意义。为实时监测金属结构疲劳裂纹的扩展过程,本文通过广义回归神经网络方法研究了提取自导波信号的多维损伤特征参量同裂纹长度之间的定量关系。结果表明,导波信号随着裂纹长度的变化存在规律性变化,损伤特征参量与裂纹长度存在一定的非线性相关性;多维损伤特征参量可实现较为准确的裂纹定量监测。可见广义回归神经网络可用于建立准确度较高的导波结构裂纹定量监测模型。     

基于BP神经网络的冷挤压孔疲劳寿命预测

利用超高强度300M、30CrMnSiA调质钢、A3普通碳素结构钢的试验数据作为训练样本,预测了LY12CZ铝合金的疲劳寿命,并与试验数据在疲劳寿命N、子样平均值X、中值疲劳寿命N50方面分别进行分析比较,结果表明模型的误差控制在2%以内,证明了模型预测方法的可行性和有效性,也为预测新材料的疲劳寿命提供了方法和依据。     

基于BP神经网络的航空发动机故障检测技术研究

为了提高航空发动机故障检测正确率,将BP神经网络应用于航空发动机故障检测中。从某航空公司使用的CFM56-7B系列发动机的实际飞行历史数据中选取研究样本,对比了6种训练方法的效果并最终选择弹性BP法对网络加以训练并进行测试。结果表明:该方法对CFM56-7B系列发动机的排气温度指示故障、进口总温指示故障和可调放气活门故障的检测正确率高达83.33%。BP神经网络能够很好地应用于航空发动机的实际故障检测,其学习记忆稳定、网络收敛速度快,具有一定的工程实用价值。     

基于BP神经网络的飞机装备维护人员综合素质评估

在分析了影响维护人员素质的因素后提出了基于BP神经网络对维护人员综合素质进行评估的方法.利用BP神经网络建立了维护人员综合素质的评价模型,并通过使用改进算法进行了训练.训练测试的结果表明,该方法具有较高的可行性和有效性,为全面评估维护人员的素质提供了一种方法.     

航空型号项目风险预测的BP神经网络模型及应用

本研究克服了单纯采用专家风险因子测度方法主观性较强的缺点,以及单纯采用人工神经网络评估模型模糊性的缺点,结合两种方法的优点,利用基于BP神经网络算法的Microsoft Visual C++程序,在专家风险因子测度基础上,通过大量风险评估成功案例数据的训练,成功建立了航空型号项目风险预测模型.该模型可以较为精确、客观地...     

基于BP神经网络算法的飞机发动机火警信号系统研究

针对某型飞机发动机火警探测系统存在误报率较高的问题,设计了基于BP神经网络算法的飞机发动机火警信号系统,采用了速率检测算法结合绝对温度的局部决策机制,构建了3层数据融合结构,进行了仿真验证.证明此种方法对解决发动机报警灵敏度和误报率之间的矛盾,具有较高的价值.     

基于BP神经网络的软件项目成本估测方法

为进一步提高软件项目成本估测的准确度,减少在使用传统估测方法时产生的较大误差,提出了一种基于BP神经网络算法的软件项目成本估测模型。利用BP神经网络对软件项目成本进行估计,采用梯度下降自适应Ir的BP算法训练,仿真结果表明,基于算法的软件项目成本估测值与实际成本的偏差较小。     

基于BP神经网络和飞行参数的航段风险评价

飞行运行风险的定量评估对于民航安全保障具有重要意义。设计并实现了一种基于BP神经网络算法的航段风险评价系统。该系统将大量飞行情景参数直接作为飞行风险评估的基础,通过飞行能力评价体系获得飞行运行风险度经验数据,并使用神经网络实现了任意飞行情景的风险度拟合运算。经过真实航班飞行数据的测试和飞行品质监控系统的验证表明,该系统可为进近着陆阶段任意时刻的飞行运行风险评估提供可靠的结果。     

基于BP神经网络的零件成组技术的研究

提出了一种基于BP神经网络的零件分类方法。通过200个典型零件样本对神经网络进行训练和测试,证明该基于BP神经网络的零件分类成组系统可实现零件的准确分类成组。     

基于BP网络的武器装备参数估算

根据武器装备设计要求来确定某些参数往往涉及许多不确定因素。为了实现一些武器装备参数的定量化估算,本文基于BP神经网络计算模型提出了一种新的武器装备参数估算方法,并给出了实现这种方法的详细步骤。将该方法应用于导弹主要参数的估算,测试结果证明了此方法的正确性和可行性。该方法为武器装备的参数估算提供了新的途径。     

材料设计中的BP神经网络技术

论述了BP神经网络在材料设计中的应用技术、现状和发展趋势。根据材料设计的要求，建立用于材料设计的模型，并对模型建立与参数选择进行了分析，为BP网络用于材料设计提供了依据，为材料性能的设计与优化提供了有效途径。