Influence of thickness and initial groove angle in M–K model on limit strain of 7B04 by considering through-thickness stress

Marciniack–Kuczinski(M–K) model is widely used to predict material’s forming limit curve(FLC).The prediction of FLC traditionally neglected through-thickness normal stress.However, it cannot be neglected in some forming processes.Much work has been done to study the effect of through-thickness normal stress on FLC with constant through-thickness normal stress or constant ratio of through-thickness normal stress and maximum principal stress.In addition, based on Nakazima test process, the ratio o...     

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

基于LabVIEW的通信系统的构建

本设计基于LabVIEW仿真软件完成了基本通信系统和通信综合系统的构建。该系统涵盖了模拟调制,数字调制,模拟信号数字传输,信道编码,最佳接收系统几部分内容。通过系统仿真,实现了系统输入输出波形的直观显示,解决了教学中实验效果不理想,理论内容不好理解的问题。同时通过内置的Web Server进行网页发布后,用户可以在客户端通过web浏览器远程调用并运行本系统,提高效率,节约成本。     

乙烯和汽油多循环脉冲爆震发动机起爆特性比较

为了研究脉冲爆震发动机(PDE)结构对其工作性能的影响,在内径为40mm、长为1050mm的气动阀式脉冲爆震发动机样机上,进行了气态乙烯/空气和液态汽油/空气的多循环起爆特性试验研究.研究结果表明:在25,30Hz和40Hz下都能在乙烯/空气中成功触发爆震波,40Hz下产生C-J(Chapman-Jouguet)爆震波,传播速度为1724m/s(低于C-J爆震波速度理论值1832.45m/s的5.6%),峰值压力为3.01MPa(高于C-J爆震波压力理论值2.79MPa的7.88%).在相同结构下,汽油/空气未能完成由缓燃向爆震转变的过程.通过对比两种燃料下的试验结果发现:相对于气态燃料,液态燃料受其蒸发过程的影响,在爆震管内的火焰加速缓慢,需要更多的强化燃烧装置来加速火焰,带来的总压损失也更大.因此,对于液态燃料改善雾化和蒸发,提高可爆混气的质量是其实现低阻起爆的关键.      

利用MF雷达对耀斑期间电离层D区电子密度的观测研究

利用MF雷达观测资料对X级别耀斑爆发期间在66—80 km高度之间的电子密度进行了研究,观测到了耀斑爆发期间电子密度的突然增加,在较低高度上的电子密度的时间变化趋势与耀斑的软X射线辐射通量相关.电子密度的变化强度依赖于具体的耀斑参数,有些耀斑引起的电子密度增加高达400 cm^-3,有些仅为100 cm^-3左右.但耀斑期间在这一高度区间增加的总电子含量增量仅占耀斑辐射引起的整个电离层总电子含量增量的千分之一左右.最后,利用恢复阶段电子密度的时间变化过程估算了1997年11月4日耀斑期间部分高度上的有效复合系数.     

基于神经网络的磁平静期赤道电集流预测

利用BP神经网络技术分别对2008年后磁平静期印度扇区、秘鲁扇区以及CHAMP卫星的赤道电集流（EEJ）变化进行预测,其中神经网络训练数据为对应的2000—2007年磁平静期EEJ观测数据,输入参量为天数、地方时、太阳天顶角、太阳活动指数（F_10.7）、太阴时以及卫星地理经度,输出参量为EEJ.对EEJ预测结果进行了统计学分析,并且与实际观测结果进行对比.结果表明：BP神经网络对事件中EEJ的变化具有很好的预测能力,预测结果能够反映EEJ的重要分布特征;EEJ预测值与观测值之间具有很好的相关性,其中地磁台站观测值与预测值相关性系数可达85%以上.此外,将BP神经网络模型的预测结果与Yamazaki提出的经验模型结果进行对比,结果显示BP神经网络与其经验模型性能相当.研究结果表明,BP神经网络技术在平静期EEJ变化预测方面性能优异,具有良好的应用前景.     

一种基于混沌控制调频率的SAR干扰方法

提出了一种基于混沌控制调频率的SAR干扰方法,给出了干扰的基本原理和干扰信号模型,仿真研究了干扰的效果,仿真结果表明：利用混沌序列控制线性调频信号的调频率产生干扰信号,能够对SAR实施有效的干扰,而且干扰同时具有欺骗和压制的双重特征,能够有效地改变目标特征,达到掩护重要目标的目的。     

月面钻取采样回转齿轮副啮合生热试验研究

针对月面钻取采样装置的回转齿轮副啮合热进行理论分析,依据辐射换热定律建立了理论温升模型;模拟实际月面真空、带载工况并开展试验研究。分析了啮合热在月面高真空环境的制约条件下,向机体外传播的方式、传热途径以及散发不畅时的积聚作用对附近运动副工作特性的影响。研究结果表明：回转齿轮副作为钻具驱动单元动力传递的中间环节,在20Nm负载转矩工况下持续运行40分钟,理论预测最大温升28.66℃,与试验测量的最大温升结果28℃相吻合,充分验证了钻进驱动单元热设计的正确性,准确地识别出回转齿轮副啮合热积聚的潜在风险。     

助推-滑翔导弹再入弹道快速优化

基于LGL (Legendre-Gauss-Lobatto)伪谱法,研究了临近空间助推-滑翔导弹再入段弹道快速优化问题.首先,基于改进的气动力模型建立了较为精确的再入数学模型;其次,针对该优化问题在气动数据处理和优化求解上存在的困难,基于LGL伪谱法系统地建立了再入最优飞行弹道的求解步骤,为解决直接利用LGL伪谱法存在的困难,设计了一种基于LGL伪谱法的串行优化求解策略;最后,分别采用积分推进法和协状态映射原理对优化结果进行了可行性和最优性验证.仿真结果表明,本文的弹道优化方法优化1条再入弹道所用时间为3～4s,计算效率较高,路径约束和端点约束均得到很好满足,算法求解精度较高,有效地实现了多约束多变量大型稀疏的再入弹道导弹快速优化.     

一种有效的锯齿波调频信号识别方法

分析了锯齿波调频信号相位差分序列的特征,在此基础上给出了锯齿波调频信号的识别和参数估计方法,并采用多重相位差分改善了算法对低信噪比环境的适应能力.仿真给出了不同信噪比下对锯齿波调频的识别率.