复合泡沫塑料力学行为模拟的ANN方法

对人工神经网络(ANN)方法在复合泡沫塑料力学行为模拟中的应用进行了研究.首先,选取影响材料力学行为的因素和所需模拟、预测的力学性能作为输入、输出量;然后,利用反向传播算法建立了四层神经网络模型,对复合泡沫塑料的力学性能和本构关系进行了模拟和预测.数值结果表明,训练后的神经网络模型能较好地模拟、预测材料的模量、屈服强度和不同应变率及不同温度下的压缩应力-应变曲线.此外,3种不同改进训练方法的比较说明,Bayesian规则化法的泛化能力最好,LM法收敛最快,而自适应梯度下降动量法则需要较长的迭代时间才能达到相同的精度.      

利用六端口反射计测量介质材料的ε_r 和μ_r

文章介绍了利用六端口反射计自动测量微波材料的复介电常数ε,和复导磁率μ(?)的原理、测量方法,给出了一些材料样品的测试结果。     

大型季节性可移动式结冰风洞及其试验方法研究

利用冬季自然低温进行结冰试验是飞机大尺寸部件和整机结冰试验的有效方法.文章总结了法国、加拿大、美国、俄罗斯等国家季节性结冰风洞的主要参数,分析了季节性结冰风洞在大尺寸机翼、螺旋桨和飞机等方面的试验能力.基于中国航空工业空气动力研究院季节性可移动式结冰风洞开展了螺旋桨结冰和机上地面结冰试验方法研究,分析了螺旋桨结冰和冰脱...     

稀土元素Ce对NiAl金属间化合物结构及力学性能的影响

基于密度泛函理论的第一原理方法,使用VASP代码包计算分析稀土元素Ce对金属间化合物NiAl结构及力学性能的影响。结果表明:Ce原子在NiAl中优先占据Al位;Ce掺杂后引起NiAl晶胞畸变,晶格常数增大。通过电荷密度图和态密度图分析,Ce与邻近的Ni、Al原子发生相互作用并存在轨道杂化成键。计算弹性常数、弹性模量等物理量,结果表明,Ce使得NiAl的硬度降低,刚性变弱,利用Pugh判据分析得出Ce能够改善NiAl的韧性。随着Ce掺杂浓度的增加,NiAl晶格常数增大的幅度提高,NiAl的韧性越好,但其硬度和刚性降低的幅度也越大。     

航空发动机2 级风扇的数值研究

运用ANSYS CFX 11.0和home-code程序对AI222发动机风扇流路气动参数进行了3维CFD(Computational Fluid Dynamics)计算;通过3维建模,实现了风扇主要积分特性和局部参数计算。通过与风扇进行大量试验结果的对比,验证了计算结果,并找出了产生差别的原因,得到了风扇总特性以及气流径向参数的计算值与试验值的吻合度。结果表明:通过运用3维建模计算方法简化了风扇设计过程,缩短了风扇从设计到试验的时间,降低了航空发动机部件的设计成本。     

固化炉成型复合材料孔隙率超声检测方法研究

中航通飞研发的AG300型飞机是以碳纤维复合材料为主材料的新型公务机,该机型采用更为高效的新型复材制作工艺,但其同样存在孔隙率较大的问题。孔隙率的大小及分布特征直接影响到结构件特别是应力集中的关重件的力学性能,故急需对其孔隙率进行可靠和准确的无损评价。提出一种通过喷涂溶剂的复合材料孔隙率试块制备方法,利用超声衰减法和金相分析法对前人的经验公式进行标定,将标定后的经验公式计算出来的孔隙率与经过金相分析得到的孔隙率结果进行比对,画出拟合曲线,结果表明误差不大于0.4%,验证了该经验公式应用于工程实践的可行性。     

某微型燃气轮机适应高原起动的技术方案

为满足某微型燃气轮机能同时在平原及不低于4500m高原地区安全可靠运行,通过设计减小单油路离心式燃油雾化喷嘴的流量数,以及改变喷嘴与供油控制系统的耦合工作特性,设计利用起动泄油系统,在降低点火与起动过程供油量的同时提高了燃油喷嘴的雾化及点火性能,解决了高原起动超温问题。平原及高原地区试验证明,点火起动成功率为100%、高原起动过程最高排气温度为720℃,与原设计状态在平原环境工作时一致、起动时间小于40s,可保证平原、高原点火和起动过程的安全性与可靠性,满足平原、高原条件下的燃气轮机性能。      

槽壁几何参数对跨声速风洞流场品质的影响

采用数值模拟方法研究了再入片开角、槽腔扩开角和开槽形状对跨声速槽壁风洞流场品质的影响。在数值模拟方面,介绍了对应的出入口边界条件设置方法,通过量纲分析得出适用于内流问题的相似参数。研究结果表明:再入片关闭工况下,其前缘处形成了声速喉道,难以建立稳定的试验段超声速流场;再入片打开工况下,试验段流场的不利扰动主要来自于从驻室到试验段的槽壁出流现象,其根源是驻室涡系产生的垂直于槽壁方向的冲击气流,较大的槽腔扩开角对冲击气流有一定的阻挡作用。槽壁各部件对试验段流场品质的影响均是通过增强或抑制槽壁出流来实现的,其中开槽平面形状的影响尤为突出。采用基于自由变形(FFD)的优化设计方法得到了适用于试验段马赫数0.8到1.2状态的开槽形状,优化结果显示初始构型中存在的槽壁出流大部分得到消除,模型区马赫数均方差降低了一个量级,证明了该方法的合理性与实用性。     

基于多任务辅助学习特征的瞳孔中心检测

眼动跟踪技术在航空领域极具潜力，其作为关键的信息获取和人机交互手段，可用于精确的目标瞄准、飞行员状态监测，对飞行安全和作战精准意义重大。而瞳孔中心检测作为核心技术，决定了眼动追踪系统的鲁棒性和准确性，本文提出一种基于多任务辅助学习特征的瞳孔中心检测算法，模拟人类视觉系统的多任务辅助学习特性，引入多任务模块，实现从粗到精的瞳孔中心检测，并通过试验验证了本文方法的有效性和先进性，从而提高了眼动跟踪的精度和准确性，为航空领域的各项任务和操作提供了更精确、高效和安全的手段。