高超声速滑翔飞行器倾侧角影响分析

针对高超声速滑翔飞行器,利用理论推导和数值仿真的方法分析经典控制律中倾侧角对飞行速度、飞行高度、过程约束的影响。在平衡滑翔条件下,通过理论推导得出飞行速度、飞行高度、过程约束与倾侧角之间的解析式。仿真结果表明,理论推导的解析式具有较高的精度,解析解可以表征飞行速度、飞行高度和过程约束的变化规律。初始速度相同时,倾侧角越大,飞行速度、飞行高度、热流密度下降越快,动压和过载越大。在跳跃滑翔条件下,初始速度相同时,倾侧角越大,飞行速度下降越快,飞行高度和过程约束的波动变化幅度越小。     

铝合金双光束激光填丝焊接熔丝特征分析

以5A06铝合金作为试验材料,采用单/双光束激光焊接方法进行了自熔焊接与填丝焊接试验。通过对焊接过程中熔池流动、匙孔形态及焊丝熔化与过渡过程的观察,研究了不同光束模式下焊丝熔化特性及影响因素。单光束激光焊接时,由于能量密度较高,熔池及匙孔波动剧烈;双光束模式中降低了输入的能量密度,在光斑距离1.5 mm时形成两个独立匙孔的开口面积仅为单激光时的34%,匙孔无闭合现象,熔化焊丝以双液桥形式过渡。光丝分离距离1 mm范围内,焊丝熔化过程稳定;光丝重合范围达到1 mm时焊接过程稳定性下降;光丝部分重叠的条件下,熔化过渡过程最为稳定。     

基于PSpice的单相Boost功率因数控制器仿真及实现

对以UC1854B为核心组成的有源功率因数校正(APFC)电路进行分析,在PSpice平台基础上建立了UC1854B电压环路、电流环路的数学模型,经仿真模型与实验结果的对比,PF值的误差约为0.1%,畸变总失真THD的误差约为2%,从而验证了仿真模型的正确.采用该控制方式的电路能有效降低电流谐波干扰、降低电源模块的电磁干扰(EMI).     

车辆行驶中的音视频记录研究

阐述了车辆行驶中的音视频等参数记录的研究与应用.系统采用MP4压缩方式获得音视频数据,结合行车中的险情信号来减少实际记录的数据量,通过SD卡存储实现了全数字化的数据采集与记录,使得系统的可靠性大大提高.多种可选工作模式能给驾乘者更大的选择自由,多媒体播放功能充分发挥了装置的附加功能.     

Ni-Al—Ta／Mo合金的层错能及影响因素

采用置换原子的热力学模型,计算了Ni-Al-Ta/Mo合金的层错能.分析了Ni-Al-Ta/Mo合金中各元素浓度及温度对层错能的影响.结果表明:Ni-Al-Ta/Mo合金的层错能随Al含量的增加而明显降低,其中,随Al浓度提高,合金中原子偏聚自由能(ΔGγ→εs)降低,可促进γ′有序相的形成是使合金层错能降低的主要原因.随Mo/Ta含量的提高,可引起置换原子自由能(ΔGγ→εb)降低,原子偏聚自由能(ΔGγ→εb)升高;随温度提高,Ni-Al-Ta/Mo合金中的置换原子自由能(ΔGγ→εb)增加,表明合金中发生原子置换需要外部供给能量,而引起原子偏聚自由能(ΔGγ→εs)升高,表明高温不利于溶质原子的偏聚.     

运载火箭用典型低温密封材料

主要介绍了液氢液氧条件下的几种典型密封材料,如橡胶材料、塑料材料和金属材料等,及其在长征系列运载火箭上的应用情况.     

飞机战伤抢修性设计评价方法的研究

从飞机战伤抢修性设计评价的必要性着手,概括了抢修性评价的基本步骤。简要阐述了各种抢修性评价的方法及其优缺点,主要有试验统计法、专家评定法、模糊综合评价法、层次分析评价法、灰色关联评价法、计算机仿真评价法等。同时,本文提出了一种新的评价方法——基于特征的飞机战伤抢修性集对分析评价法,可有效解决抢修性评价中的专家分歧和不确定性等难点问题。熟练掌握和运用这些方法,可为关注飞机战伤抢修性设计的各决策部门提供可靠的决策依据。     

旋转状态下曲率模型上的气膜冷却效率

通过对旋转状态下曲率模型上气膜冷却的流动和换热特性进行实验研究,得到了不同主流雷诺数、吹风比和旋转数情况下的壁面冷却效率分布,同时对实验工况进行了数值模拟。实验中,主流雷诺数Re=3 198.4~6716.6,吹风比M=0.4~1.2,旋转数R t=0~0.015 9。结果表明,吸力面和压力面模型上的气膜覆盖轨迹受离心力与哥氏力的综合作用呈现不同的偏转趋势。吹风比的增大使得气膜孔下游中心区域的冷却效率逐渐降低,旋转数的提高则有助于改善压力面模型上相同区域的冷却效果。此外,主流雷诺数的变化对壁面整体冷却效果影响不大。     

单级压气机气动优化设计

针对单排叶片气动优化设计难以保证级性能的问题,对一单级跨声速压气机进行了动静叶匹配的同时优化设计。以动叶中的掠、倾,静叶中的弯为设计自由度,对NASA Stage35进行了以气动设计点与峰值效率点为优化点的多工况气动优化设计,得到了动叶前掠、静叶向压力面侧弯曲的优化压气机级,其全工况性能均有不同程度的改善。     

基于双树复小波包变换和SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出一种基于双树复小波包变换和支持向量机（SVM）的故障诊断方法.首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量;然后对每个分量求其能量并归一化处理;最后将从各个频带分量中提取的能量特征参数作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的故障类型.对试验台模拟信号（包括滚动轴承的正常状态、外圈裂纹故障、内圈裂纹故障和滚动体点蚀故障）的分析表明:该方法对所测试验信号的故障识别率达到99.5%,对比传统小波包变换与SVM结合的方法,故障识别率的准确度更高.