非球面镜检测误差的逆向求解法

应用误差理论以及其在数据处理中的方法,根据具体的非球面加工中系统误差与随机误差的存在情况,分析影响精度的实际因素,采用误差消除的逆向求解思想,建立正确的数学模型,进行科学计算得出消除测量误差后的测量数据,正确地把握误差大小的方向,可指导非球面加工的有序进行,以得到理想的非球面面形。     

加热方式对C／SiC复合材料结构与性能的影响

利用化学气相浸渗法制备了 C/ Si C复合材料 ,研究了两种加热方式 (电阻加热和中频感应加热 )下 Si C沉积物形貌、沉积机制以及复合材料结构和性能。结果表明 :电阻加热时沉积单元为高温熔滴 ,Si C沉积物为卵石形貌 ;感应加热时沉积单元为 Si C固体粒子 ,Si C沉积物为粒状形貌。电阻加热时高温熔滴易于渗入纤维束内部 ,复合材料结构均匀 ,致密度高 ;而感应加热时 Si C固体粒子多以团聚体的形式沉积在纤维束表面 ,难于渗入纤维束内部 ,复合材料结构均匀性差 ,难以致密。沉积机制的差异导致两种复合材料的结构差异 ,使得复合材料的力学性能不同 ,电阻加热时复合材料弯曲强度、断裂韧性和断裂功较高 ;感应加热时复合材料性能较低     

弧齿锥齿轮的齿距误差对传动性能的影响研究

采用齿轮啮合仿真和承载啮合仿真技术 ,对重合度达到 2 .0的航空弧齿锥齿轮的齿距误差的影响进行了研究。首先定义了航空弧齿锥齿轮相对齿距误差 ,选取了量级 ,研究了这一误差对齿轮实际重合度、传动误差、齿面载荷分布和齿间载荷分配的影响。进一步又分析了在一定齿距误差下载荷变化的影响以及固定载荷下误差变化的影响 ,为高重合度航空弧齿锥齿轮的应用提供了依据     

转子碰摩振动响应的非线性时间序列分析

针对碰摩转子系统的非线性特性 ,采用动力学非线性时间序列分析的方法对其振动响应进行了分析研究。基于动力学重构的基本理论 ,对碰摩转子响应进行了状态空间重构。在此基础上 ,进一步对碰摩转子系统振动响应进行了相关维数的估计 ,不同的相关维数值表明了系统是处于周期或拟周期运动 ,还是处于含有拟周期的混沌运动 ,或者是明显的混沌运动。系统碰摩严重时的相关维数值会比碰摩较轻时的相关维数值大 ,进一步对实验数据的计算结果也证实了这一点。     

液体冲压发动机数字电子控制系统

为某型号整体式液体冲压发动机设计了数字电子－液压机械控制系统，介绍了该系统的控制方案、工作原理和工作方式。数字电子－液压机械控制系统和冲压发动机与弹体数字仿真器等组成液体冲压发动机、弹体／发动机控制系统半实物仿真系统，对数字电子－液压机械控制系统的功能及工作协调性进行了检验，半实物仿真试验结果证明，该系统满足设计要求。     

用Al—Ti合金加压钎焊Si3N4陶瓷及接头高温性能

用Ａｌ－３ｗｔ％Ｔｉ合金真空加压钎焊Ｓｉ３Ｎ４陶瓷,研究了压力对钎缝组织与接头性能的影响。结果表明,如果填充金属钎焊时处于固液双相区,施加压力既能减小钎缝宽度,又能改善钎缝金属组织,使接头强度得到提高;加压可以作为一种改性钎缝金属的方式。含大量Ａｌ３Ｔｉ的Ａｌ－３ｗｔ％Ｔｉ钎焊接头与用纯Ａｌ钎焊的接头相比,其高温性能得到明显改善,前者６００℃时的剪切强度为２９ＭＰａ,而后者只有４．５ＭＰａ。     

30Cr3SiNiMoVA钢动力舱段壳体的焊接应用研究

首次对30Cr_3SiNiMoVA马氏体低合金超高强度钢的焊接性能进行了试验研究,探索出了适用于该钢自动钨极氩弧焊焊接的工艺流程和工艺规范参数,制定出了焊前、焊接和焊后等全过程的焊接质量保证措施,并成功的应用于由该钢制成的某型号动力舱段壳体的焊接加工。     

航空发动机拆换率平滑方法研究

结合发动机视情维修策略的特点,建立起基于发动机剩余在翼时间预测方法的以飞机为对象的发动机群总保障成本的混合整数非线性规划模型,并提出了一种启发式拆换率平滑方法——SSPT算法,并以CF6型发动机的使用数据为例与其它三种算法进行分析比较.研究结果表明应用SSPT算法制定维修调度计划,能够使总保障成本最低、保障率最高、平均拆换率下降,并得到较好的拆换率平滑效果.      

基于MSC.Fatigue的电子设备随机振动疲劳分析

针对机载电子设备随机振动问题,研究利用数字仿真技术预测结构随机振动疲劳寿命的方法.以某机载电子设备结构为研究对象,根据随机振动理论和有限单元法,采用MSC.Fatigue软件进行随机振动疲劳分析,计算疲劳寿命大小及分布.通过把计算结果与试验结果进行对比,证明利用随机振动疲劳分析方法预测此类产品的疲劳寿命是可行的.     

基于RBF神经网络的一类非线性系统反演鲁棒自适应控制

提出一种基于RBF神经网络的一类非线性系统反演鲁棒自适应控制器设计方法。使用RBF神经网络逼近系统不确定性,并和控制器与虚拟控制器中的鲁棒项一起消除不确定性的影响,由Lyapunov稳定性理论推出的RBF神经网络权值矩阵的自适应律能保证闭环系统的所有信号有界,且误差能够全局指数收敛于原点的邻域。该方法不需要系统不确定性的上界以及其任意阶导数,最后的仿真结果验证了方法的有效性。