大型复杂构件制造过程残余应力演化与调控

归纳了残余应力的基本类型及各类残余应力的计算机仿真方法,概述了残余应力形成与演化行为及残余应力调控技术的研究现状。以机械臂基座本体淬火过程为例,展示了有限元仿真在大型复杂构件残余应力演化行为分析上的应用;以工字型材模压去应力为例,通过有限元仿真重现了变截面构件模压去应力的过程并分析了模压去应力的影响因素。讨论了残余应力仿真预测与调控技术应用于组件及其涵盖构件制造-服役全寿命周期的可行性,预测了其集成于智能制造技术体系的巨大潜力。     

利用改进TW-API方法在轨辨识挠性航天器时变模态参数

考虑大型挠性部件运动导致的在轨航天器模态参数时变特性,提出一种改进的截断窗逼近幂迭代（TW-API）追踪方法。针对传统TW-API方法计算量较大的问题,改进的方法简化了数据处理中的矩阵递推过程,显著减少了在轨辨识过程的计算量和计算时间。还将该方法与经典投影估计子空间跟踪（PAST）方法和逼近幂迭代（API）递推方法进行了计算量对比与分析。为检验四种方法用于航天器模态参数辨识的效果,选取ETS-VIII卫星为对象进行数值仿真。通过实际计算时间的比较,校验了改进TW-API方法在大型挠性航天器时变模态参数在轨辨识方面的有效性。     

一体化高超声速飞行器气动-推进性能评估

吸气式高超声速飞行器的一个重要特点就是机体和推进系统的高度一体化设计.在这类高超声速飞行器的发展中,机体-推进系统内外流场相互干扰的评估以及飞行器气动-推进性能的研究是非常重要的.文中阐述了CFD和风洞试验结合评估一体化飞行器气动-推进性能的近似方法,涉及一体化飞行器进气道和发动机的三个工作状态:进气道关闭、进气道打开发动机不工作以及进气道打开发动机工作.针对进气道关闭的工作状态,大量气动数据可由试验获得.但是,受模型尺寸和设备的限制,试验模拟进气道打开发动机不工作特别是进气道打开发动机工作的飞行状态是非常困难的.因此,首先根据进气道关闭和进气道打开发动机不工作两种情况下风洞试验数据与CFD计算结果的对比得到计算误差,在此基础上,结合内外流数值模拟,预测不同进气道和发动机工作状态下一体化飞行器的气动-推进性能.     

尖部喷气驱动旋转机翼地面试验装置的研制

为研究新概念旋转机翼飞机飞行动力学特性,掌握其直升机模式飞行时的气动特性,研制了一种尖部喷气驱动旋转机翼地面试验装置.介绍了该试验装置的组成、各组成部分的设计及为保证试验装置运行安全性而采取的一些措施.该装置采用高压气源作为旋转机翼的驱动动力,解决了旋转机翼的旋转、挥舞及偏转过程中的通气密封问题,通过测控系统进行试验数据的采集,操纵旋转机翼的总矩及周期变矩.     

直升机复合材料尾桨叶疲劳试验研究

本文采用单点疲劳试验加载方法实现直升机复合材料尾桨叶疲劳试验挥舞、摆振、扭转方向的交变载荷协调加载，与以往多点、多向桨叶疲劳试验加载方法相比，试验设备简单，调试方便，可以达到较高的精度。复合材料桨叶在生产过程中常常在其内部带有气泡等缺陷，使得桨叶生产报废率偏高。本文主要研究这些缺陷对复合材料桨叶疲劳寿命的影响。疲劳试验结果表明，存在一定气泡缺陷的复合材料桨叶仍能满足规定的疲劳寿命。     

热噪声复合环境下飞行器结构动响应预示技术研究进展

高超声速飞行器在巡航/再入阶段经历着严酷的气动力/热/噪声等复合环境,严重威胁着结构的完整性和可靠性。严酷的热环境会显著改变结构的整体和局部模态特性,出现模态跳跃和丢失;当与噪声载荷共同作用时,结构动态响应出现突弹跳变现象,表现出强非线性特征,因此热噪声复合环境下结构动响应预示面临严峻挑战。本文综述了热噪声复合环境动响应预示技术的发展过程,对比分析了目前热噪声动响应预示技术的优势与不足,对于未来高超声速飞行器、可重复使用运载器等载荷环境条件制定和结构优化设计均具有重要意义。     

Risk Index Prediction of Civil Aviation Based on Deep Neural Network

Safety is the foundation of sustainable development in civil aviation. Although catastrophic accidents are rare,indicators of potential incidents and unsafe events frequently materialize. Therefore,a history of unsafe data are considered in predicting safety risks. A deep learning method is adopted for extracting reactions in safety risks. The deep neural network(DNN)model for safety risk prediction is shown to extract complex data characteristics better than a shallow network model. Using extended unsafe data and monthly risk indices,hidden layers and iterations are determined. The effectiveness of DNN is also revealed in comparison with the traditional neural network. Through early risk detection using the method in the paper,airlines and the government can mitigate potential risk and take proactive measures to improve civil aviation safety.     

爆炸波与超声速飞行物体相互作用研究

本文数值模拟了超声速飞行物体与爆炸波相遇后产生的两波干扰流动，采用了激波捕捉、有限差分法和LU-TVD格式。同得到的实验结果对比，计算结果反映出了两波作用后的复杂流动，并且可清楚地看到飞行体头部产生的弱接触面，与实验符合较好，同时进一步模拟了飞行体以-5°攻角飞行时与爆炸波相遇后的流动。     

太阳风状态参数的变化对地球磁鞘中磁场起伏特性的影响

本文利用MHD激波跳跃条件的精确解,具体讨论了行星际背景太阳风状态参数Alfvén马赫数M₁、等离子体β₁参数和磁场角θ₁的变化对地球磁鞘区中磁场起伏特性及其分布的影响.主要结果是:马赫数M₁的变化主要控制磁场起伏特性:放大倍数、相对起伏和各向异性程度的水准高低.磁场角θ₁的变化控制磁场起伏的空间分布特性.等离子体β₁参数的变化,不引起磁场起伏特性的明显变化(对于实际经常发生的情况M₁ 8而言).M₁、θ₁是强控制参数,而β₁是弱控制参数;磁鞘区磁场起伏对太阳风状态参数的变化响应呈现明显的晨-昏不对称性(行星际磁场位于黄道面时),响应主要发生在晨侧.晨侧的磁场起伏(或湍动)相当活跃,而昏侧相当稳定;磁鞘中不同地点磁场起伏特性对太阳风状态参数M₁、β₁的变化响应有大致相同的形式,而对其磁场角度θ₁的变化却有迥然不同的形式.     

电力系统厂站接线图拓扑关系检测技术

厂站接线图中电气元件的拓扑关系是厂站接线图自动生成技术所需的核心数据。目前,已知的厂站接线图自动生成技术仍然依靠人工获取图中的拓扑关系。通过利用基于深度学习的目标检测技术与传统的计算机图像处理技术相结合的方式,能够实现厂站接线图拓扑关系检测。首先,利用基于深度学习的目标检测方法对电气元件进行识别,并利用计算机图像处理技术对标量格式接线图进行预处理,完成电气元件与连接线的分割。然后,利用轮廓跟踪算法对连接线连通区域进行检测标记。最后,根据获取的电气元件信息与连接线信息获取图纸的拓扑关系。采用国家电网有限公司提供的数据集,并设计了对比实验,验证了所提方法的有效性。