混杂难熔金属C/C复合材料中金属与碳反应初步研究

研究了碳纤维难熔金属纤维混杂增强碳基体复合材料中难熔金属与碳之间的化学反应.结果表明,条件不同,难熔金属W丝、Ta丝与不同形式碳的反应程度、反应产物及结构有很大的区别.低温区,难熔金属与碳不发生明显化学反应,中温区W丝可与气态的碳氢气体发生轻微化学反应,高温区W丝、Ta丝可与固态沥青碳以及碳纤维发生反应.通过控制反应条件,可以得到难熔金属纤维碳纤维混杂增强碳基体、含难熔金属碳化物的难熔金属纤维碳纤维混杂增强碳基体和难熔金属碳化物纤维碳纤维混杂增强碳基体复合材料.     

多层喷射沉积制备大尺寸耐热铝合金管坯的研究

采用多层喷射沉积工艺制备出了尺寸为Ф630 mm×250 mm×800 mm且质量较好的FVS0812耐热铝合金管坯,通过挤压获得了性能优良的大直径管材,并对管坯和挤压后管材的力学性能和微观结构进行了检测和分析.分析结果表明,多层喷射沉积制坯过程中,熔滴在沉积面的冷却速度约3.2×104 K@s-1～106K@s-1,熔滴凝固后在沉积坯中形成微细晶粒结构(200 nm～500 nm)和弥散分布的纳米析出相Al12(Fe,V)3Si(20nm～60 nm),使得沉积坯挤压致密后具有优异的性能.     

富碳的含钛碳化硅纤维先驱体的合成

以聚硅烷（PS）、聚氯乙烯（PVC）和钛酸四丁酯[Ti(OBu)4]合成含碳量不同的聚钛碳硅烷（PIC）先驱体，运用IR、GPS、VPO、TG等分析手段系统地研究了富碳PTC先驱体的合成及其组成结构，讨论了加入PCV含量不同对PTC合成及其结构、性能的影响。经熔融纺丝、不熔化处理、高温烧成制备出具有较好工艺性能和电阻率为10^0Ω.cm－10^3Ω.cm的富碳含钛碳化硅纤维（Si－Ti－C－O纤维）。     

飞机维修AIRCRAFTMAINTENANCE

GAMECO执管飞机可用率达96% 据统计:广州飞机维修工程有限公司(GAMECO)在2000年完成了年初制定的各项生产任务和财务指标,保持了较高的飞机定检出厂和飞机可靠率,飞机放行可靠度仍然保持为99.6%,GAMECO执管飞机的可用率为95.90%,比1999年的95.7%略有提高,这在世界上处于领先水平,充分证明了GAMECO有较高的维修管理水平。 截至2000年11月份,GAMECO共完成D检或相当等级的检修15架次,C检71架次,定检(A检、C检)出厂正常率为91.91%;新增飞机附件修理能力71项;新增了空客A320和A321的3C检、波音757吊架改装等飞机维修能力。 GAMECO完成的各种机型的C检的停场时同又比过去缩短了,如波音737的终结C检的停场时间从40天减少至36天,波音757的4C检从25天减至23天,空客A320的1C和2C检也比过去减少了1天。这就意味着航空公司的最重要资源--飞机的利用率提高了。(毛雄斌)     

先进内窥技术与发动机故障检测

发动机的密封式结构决定了内窥技术在其维护工作中的重要地位,其技术水平直接影响故障诊断的准确性和可靠性。本文就内窥技术在发动机故障监测领域的应用,着重阐述内窥技术的发展、技术设备的研究以及相关的先进计算机支撑技术。     

高速切削综合技术

详细描述了高速切削相关技术的研究内容,主要包括高速切削机床、高速切削刀具、高速切削工艺、高速切削机理等;提出了高速切削技术的发展趋势.     

发动机孔探图像三维测量与立体重建的实现

作为一种新兴的可视探测技术，孔探成像分析在现代发动机故障诊断中一直发挥着重要的作用。研制和开发基于孔探图像的三维测量与立体重建系统对提高故障诊断水平和预测准确度，降低工作中的人力物力投入，节约维护成本都有着重要的现实意义。本文以整体系统的构架为线索，阐述了系统的图像采集，摄像机标定，图像预处理，立体匹配，3D计算以及深度重建等功能模块的研制思路和基本算法，并给出部分研制结果。本系统的开发为基于也探图像的发动机故障监测与诊断系统的奠定了重要的基础。     

IBM Tivoli Distributed Monitors在杭州萧山国际机场的应用

基于IBMTivoli Distributed Monitors V3.6对小型机，应用服务器运行情况的监控，达到集中管理的目的，探索规范化软件管理道路，尝试从仅靠个人经验解决系统异常问题到经验与科学的定量数据相结合的转变，同时，对IBM Tivoli管理软件的概念作一些介绍，望能达到抛砖引玉的作用。     

飞机生命周期入口技术研究

介绍了飞机生命周期入口的概念,对入口技术的研究现状进行了分析,提出了飞机生命周期入口的体系结构。最后,结合航空现代集成制造系统AVICIMS项目给出了飞机生命周期入口的实现方案。     

基于支持向量机方法的发动机性能趋势预测

为了提高对航空发动机性能趋势预测的精度，提出利用支持向量机方法来预测表征发动机整体性能的参数一性能综合指数。建立了基于支持向量回归的一步及多步预测模型，利用该模型对性能正常衰退及性能异常发动机的综合指数分别进行预测，并与自回归(AR)模型的预测值进行比较。结果表明，基于支持向量机的预测模型比AR模型的预测精度更高，其四步预测精度由80．56％提高到88．51％。因此该模型尤其适合中、长期预测。