热处理工艺对25CrNiWVA钢的组织和力学性能的影响

研究了一种新型低合金超高强度钢 2 5CrNiWVA经不同温度淬火和回火后的力学性能和微观组织的变化规律。结果发现 ,在 90 0～ 94 0℃淬火 ,340℃左右回火时 ,2 5CrNiWVA钢的组织为均匀细小的回火马氏体 ,其力学性能分别达到 :σb≥ 15 0 0MPa ,σ0 .2 ≥ 130 0MPa,δ5≥ 12 % ,ψ≥ 6 0 % ,Aku≥ 5 0J。 2 5CrNiWVA钢可以满足某些航空结构件高强度和高韧性的要求     

降低旋翼激振力的动力学优化设计研究综述

为了解决直升机的振动问题,人们一直在研究各种减振技术。如何通过降低旋翼的激振力实现减振,是国内外这方面研究的一大课题。本文即对为降低旋翼激振力的减振优化设计分析的途径及其指针、桨叶设计分析模型、优化设计方法及灵敏度分析技术,以及减振研究的最新发展方向和需进一步研究的问题等方面进行分析和讨论。     

液体火箭爆炸后有毒气体扩散研究

提出了液体推进剂火箭爆炸后残余推进剂蒸发形成的有毒气体在大气中扩散的解析模型,并数值模拟了地面有毒气体浓度场在不同的环境,天气情况下的分布情况及环境参数对毒气扩散过程影响的分析,能为工程应用提供实用的数据。     

稀疏非结构网格上的亚声速流高精度数值模拟

采用高阶间断有限元法在非结构网格上数值求解二维亚声速Euler方程。数值结果表明,尽管采用的非结构网格非常稀疏,但通过采用真实曲线物面边界和高阶的基函数仍可得到高精度的数值解。另外,对于超低速情况,方程无需经过任何特殊处理就可以得到收敛的数值解。由于采用牛顿一般最小余量法(Newton-GMRES)时通常需要较好的初始值,本文设计了一种阶谱循环过程来提高数值求解的鲁棒性。     

低前挡板型小尺寸刷式封严泄漏特性的试验

对间隙、过渡、过盈3种配合状态的低前挡板型小尺寸刷式封严的转子轴心轨迹和泄漏特性进行了实验研究.转子的轴心位移采用电涡流传感器进行测量,其测量结果表明:压差小于0.4MPa时,转子轴心位移随压差的增大略有减小;当压差达到0.4MPa后,其轴心位移范围不再随压差而变化;在不考虑磨损的情况下轴心位移对不同配合状态的封严泄漏特性基本没有影响.由此确保了封严试验台的安全性和有效性.在此基础上,试验研究了转子转速、上下游压差以及封严间隙对泄漏特性的影响.结果表明:泄漏系数随转速增加略有减小;间隙配合下有明显的滞后,过盈配合下滞后不明显;磨损对泄漏的影响在过盈配合下比较显著;间隙配合下压差在0.1～0.2MPa泄漏系数随压差的升高而增大,压差为0.3MPa时泄漏系数降低,0.3MPa以后泄漏系数变化趋于稳定;过盈配合下泄漏系数随压差的升高总体呈增大趋势,压差在0.3～0.5MPa时增大的趋势较小,泄漏系数较为稳定.      

石墨烯用于惯性器件轻质功能结构的探讨

石墨烯(Graphene)在2004年被首次发现,2010年两位英国科学家因此获得诺贝尔奖.石墨烯技术研究被世界各国提升至战略高度,成为最热门研究领域之一,在锂离子电池、传感器、功能涂料、复合材料等领域不断取得丰硕成果.针对惯性技术轻质功能结构件的应用需求,通过对石墨烯材料技术特征和国内外应用现状进行梳理,结合惯性行业特点,对石墨烯作为惯性器件轻质功能结构材料的应用发展进行了探讨.     

保护轴承系统中弹性环不同安装位置对转子跌落后动力学响应的影响

针对磁悬浮轴承系统中通常需要一套保护轴承作为磁悬浮轴承失效后转子的临时支撑,转子跌落后将产生的巨大冲击和振动这一问题,提出将弹性环分别安装于转子和保护轴承外圈两种不同位置来缓冲转子跌落所带来的冲击和振动.针对两种位置建立转子跌落的动力学模型,并对所建立的模型进行数值仿真计算,主要分析对比了安装位置不同对转子跌落后碰撞力、轴心轨迹和保护轴承内圈转速的影响.在理论分析的基础上,进行了相应的试验研究.仿真和试验结果表明:将弹性环安装于转子上更能有效地减小转子跌落后的振动幅度和冲击力.      

卫星导航干扰与抗干扰技术综述

剖析了卫星导航中常见的干扰类别,针对卫星导航终端提出了抗干扰技术,并简要分析了其技术机理和技术特点。对抗干扰技术的工程应用有一定价值。     

不同形式扩张喷管对两级PDE性能的影响

为了研究不同形式扩张喷管对两级脉冲爆震发动机性能的影响,以氢气和氧气混合物为例,对安装不同扩张角、长度和扩张曲线的扩张喷管的两级脉冲爆震发动机工作过程进行了数值模拟.结果表明,具有较大扩张角的喷管其推力增益较大;当扩张面积比一定,喷管长度不能太长和太短,否则喷管增推性能会下降;不同扩张曲线喷管对两级爆震发动机性能有较大影响,在扩张面积一定,长度一定的条件下,采用曲率较大的钟形型线的喷管时,凹面腔获得的冲量最大,喷管获得的冲量也最大.     

相关向量机及其在故障诊断与预测中的应用

相关向量机(RVM)是一种基于稀疏Bayesian学习理论的新型机器学习方法,具有概率式输出、稀疏性强、参数设置简单、核函数选择灵活等优点,克服了人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)等典型机器学习方法的诸多固有缺陷。文章从模型选择与优化、模型计算效率和模型鲁棒性改进3个方面综述了RVM的理论研究进展;总结了RVM在故障诊断与预测中的应用研究现状;分析指出了当前研究中存在的问题,并讨论了基于RVM的故障诊断与预测技术的研究方向。