基于有限元法的风洞结构故障诊断

针对2.4m风洞第一扩散段在运行过程中出现的裂纹现象,应用振动测试技术和有限元分析方法,进行了不同工况条件下振动测量和脉动压力测量,获得了结构在气流脉动压力作用下的主要振动频率范围.通过与有限元分析结果验证对比,诊断出了第一扩散段产生裂纹的原因在于内壳体裂纹板与气流长期耦合振动,结构疲劳从而导致出现裂纹.最后在此基础上提出了合理的整改方案,对结构进行了动力学修改.结果表明:结合振动测试,基于有限元法对风洞结构进行故障诊断是一种行之有效的方法.     

压电叠堆主动减振的神经网络PID实时控制

为实现对带有模型尾支杆支撑系统在吹风过程中振动特性的实时控制,以压电陶瓷叠堆为减振元件设计了尾支杆一体化结构;提出了神经网络PID(Proportion-integration-differentiation)实时控制方法,建立了该尾支杆一体化结构的运动方程,推导出神经网络进行系统识别的状态方程,以此为基础进行控制器的设计并基于Labview软件编写控制程序;最后在风洞中,对该控制方法的控制效果进行了试验验证。试验表明利用该控制系统可进行实时控制;对不同风速下激励的振动,控制后的均方根幅值(Root mean square,RMS)减小55%以上,且该控制方法具有良好的鲁棒性、可靠性和容错性。     

大型低温风洞结构设计关键技术分析

高雷诺数的模拟对飞行器的研制至关重要,是衡量风洞模拟能力的主要参数,低温风洞是工程上实现高雷诺数模拟的有效途径.作为低温风洞主体的洞体机械系统是其核心承载和功能设备,具有结构复杂、功能集成度高、可承受交变载荷等特点.通过分析国外低温风洞设计建设历程,结合国内低温风洞工程技术现状,对大型低温风洞洞体机械系统结构设计的关键...     

大型低温风洞模型进出系统关键技术分析

模型进出系统是大型低温风洞的重要组成部分,是实现低温模型更换的核心系统.大型低温风洞模型进出系统具有结构复杂、规模大、功能集成度高、对环境条件要求高等特点.通过对国外低温风洞模型进出系统设计建设历程的回顾,结合国内相关技术现状,分析讨论了大型低温风洞模型进出系统设计的关键技术,阐述了模型进出系统大空间低露点干燥系统、宽...     

国产数控机床的技术现状与对策

高档数控机床是国家装备制造业的支柱产业,是实现制造强国战略的重要保障,也是制造业产业升级和国家综合实力的集中体现.国家重大科技专项、装备制造业振兴规划等国家战略性计划的实施为国产高档数控机床发展提供了前所未有的发展机遇.针对国产数控机床,分析了我国机床行业的发展背景,深入解读国产机床的技术现状,重点探讨了高速高精度联动控制,复杂工况高效高精度加工,精度保持性和可靠性等高档数控机床的关键核心技术,提出推动国产数控机床向高端发展的若干对策.     

嵌入式小型智能气流传感器原理及应用研究

高隐身性、高敏捷性和大信息量是未来作战飞机的突出特点,也是基本的战术要求。满足这样条件的大气数据系统,应保证飞机具有光滑的表面,能够精确控制大迎角机动状态下的飞行和作战,同时应具备快速处理大量信息的软件算法和硬件环境。因此大气数据系统的研究集中在取消传统的突出式气动探测器,发展嵌入式的气动探测系统。本文提出了一种嵌入式小型智能气流传感器设计原理和试验方法,对试验结果进行分析和总结。     

风洞模型支撑机构有限元模型修正与确认

风洞模型支撑机构有限元建模对预测风洞试验中的结构动力学响应至关重要。然而采用模态试验修正有限元模型需要多轮迭代优化,随着修正参数的增多,数值优化耗时将呈指数化增长。为解决上述问题,联合ABAQUS、MATLAB搭建iSIGHT结构有限元模型修正平台,基于此平台开展某模型支撑机构有限元动力学模型修正,根据试验设计变量对响应的贡献量,筛选灵敏度较高的修正变量;构建前4阶频率差和振型相关性为多目标函数,使用近似建模得到修正变量和目标函数的响应面模型,采用多目标优化方法NSGA-II开展模型修正;修正后的模型前4阶频率差均在10%以内,振型相关性均大于0.8。对修正模型开展动力学响应确认,使用结构模态动力学响应与锤击试验响应作对比,结果显示,修正模型满足工程需求,可用作下一步复杂载荷作用下的结构动力学响应预测。     

椅载微机控制技术的应用和发展

伴随着飞机性能的提高和不利姿态下弹射救生要求,需要研制更先进的具有自适应能力的弹射救生装备。本文介绍了微机控制技术在弹射救生系统中的应用和发展趋势,探讨了与此相关的几个技术问题。     

某型号发动机旋压壳体缺陷分析与研究

论述了某型号发动机旋压壳体缺陷存在的原因,并通过工装和毛坯结构尺寸的优化及操作行为的规范,成功解决了发动机旋压壳体缺陷,最后通过批生产进一步验证该工艺具有稳定性和可靠性,证明改进后的工艺方案切实可行,为该型号产品批产任务顺利完成提供了保障。     

基于BP神经网络的飞机装配车间异常事件预警

在飞机装配现场工作中,因为车间人员流动、设备故障、物料短缺或者工艺等因素影响,常常造成工作未能按计划进行,甚至造成工作等待等异常事件。在综合分析飞机装配车间异常事件的原因后,基于4M1E方法(人、机、料、法、环)分析异常事件影响特征因素,并利用BP神经网络建立飞机装配车间异常事件预警模型,实现对车间异常事件的分类预警,支持企业及时、快速地对异常事件做出响应。最后利用上海飞机制造有限公司装配车间异常事件数据对本模型的应用进行验证,结果显示该模型有很高的检测正确性,可用于飞机装配车间实际应用。