PAN基碳纤维表面液相氧化改性研究

利用拉曼光谱(Raman),红外光谱(IR)和扫描电镜(SEM)对经过KClO3/H2SO4液相改性处理的碳纤维(CF)表面结构进行了研究,并初步讨论了微观结构对碳纤维单丝力学性能的影响.结果表明:纤维表面的沟槽随改性处理时间增加逐渐加深;表面处理的刻蚀作用会使晶粒边界活性增大,石墨微晶变小;改性处理能够增加CF表面活性官能团(羧酸(-C=O)和酚羟基(-OH)),降低碳纤维表面惰性;表面处理后纤维的力学性能均有所下降,液相氧化处理60min和120min后,拉伸强度分别降低约15％和50％.     

基于改进量子粒子群的发动机部件特性修正

为提高发动机部件特性修正的精度,在分析修正因子法的求解条件以及目标方程的选取原则的基础上,利用部件特性删除法,直接以各部件特性参数作为被优化变量进行特性修正。对于目标函数,提出利用量子粒子群(QPSO)算法优化求解,并针对算法存在早熟收敛的问题进行。改进以涡扇发动机试车试验数据为依据,分别利用改进算法和其他典型算法进行部件特性修正计算。计算和试验结果对比表明,算法要明显优于其他被比较的算法。     

基于可靠度和效用的预维修模型

针对设备的预维修策略问题,提出了一种基于可靠度和效用的方法。方法考虑了设备使用过程中的质量问题,引入质量损失函数,建立了设备维修总成本函数。在此基础上,结合引入的失效率递增因子,建立了设备最佳可靠度模型,求解得到最佳维修周期;结合引入的可靠度恢复函数,建立了设备维修的效费比函数,求解得到设备的最佳维修方式。运用Matlab编程仿真求解出满足设备可靠性和效费比要求的预维修计划。     

基于K-均值聚类与粒子群核极限学习机的推力估计器设计

鉴于航空发动机直接推力控制与健康管理需要高精度及高实时性的推力估计器,提出了一种基于K-均值聚类与粒子群优化的核极限学习机推力估计方法。采用K-均值聚类对全工况范围内的测量数据进行聚类,在每一个子类中,通过核极限学习机建立推力估计器,采用粒子群算法对核极限学习机的核参数和惩罚系数进行优化,利用了核极限学习机稳定性好、非线性拟合能力强的特点,实现了对发动机推力的估计。经涡扇发动机台架试车数据训练与测试表明,本推力估计方法平均预测时间为0.27ms,实时性满足机载在线状态评估和直接推力控制需求,且在估计精度上较现有方法存在一定优势。     

基于天线安装的菱形翼无人机翼型优化设计

以菱形翼布局高空长航时(HALE)传感器无人机研究为背景,分析了翼型内部安装平面相控阵雷达天线的基本原理。通过推导雷达探测性能的估算方程,建立了在翼型中安装平面相控阵雷达天线的数学模型。采用数值模拟的方法,对典型雷诺数下的RAE2822翼型的气动特性进行了研究并与试验数据进行了对比,验证了使用有限体积法k-ωSST(Shear Stress Transport)湍流模型求解雷诺平均Navier-Stokes方程在这一状态下的可靠性和适用性;同时对不同厚度的NACA 64A系列翼型的流场结构和流动机理进行了分析,在此基础上提出了一种满足平面相控阵雷达天线安装情况下翼型的优化设计思想。优化结果验证了这一设计思想的可行性。     

试飞阶段可靠性评估方法及试验方案设计

提出将基于2参数威布尔分布的小子样零故障寿命试验方法用于航空发动机等高可靠性航空武器装备设计定型试飞阶段平均故障间隔时间评估以及可靠性专项试飞/地面试验设计,通过计算给出可靠性评估及试验设计系数用表;同时采用Matlab对航空发动机历史试验数据进行拟合,得到对应的形状参数;在此基础上,以某航空发动机为例对该方法工程应用的适用性和有效性进行验证。结果表明:该方法具有较强的工程应用性,可用于解决试飞阶段航空发动机等高可靠性产品可靠性评估及试验设计问题。     

复合材料贮箱在航天飞行器低温推进系统上的应用与关键技术

复合材料低温贮箱的研制与开发是集合了多学科的复杂科学工程。航天技术的发展对航天飞行器性能提出了更高的要求,使得低温推进系统成为了研究重点。为了进一步提高航天器的性能,必须从结构的减重入手,贮箱作为低温推进系统中最大的部件,成为了未来重点发展方向。用碳纤维增强复合材料(CFRPs)代替铝合金用于制备可重复使用飞行器(RLV)的燃料贮箱成为近些年各个航天大国的重点研究方向。本文介绍了复合材料低温贮箱在航天飞行器领域研究与发展的过程,介绍了复合材料低温贮箱的一些典型型号,总结了发展复合材料低温贮箱所需解决的技术问题。     

航空发动机燃油污染快速检测技术的初步研究

针对航空发动机润滑系统受到燃油污染的问题,提出1种基于红外光谱分析的快速检测技术。利用傅里叶变换红外光谱技术(FIRT),结合偏最小二乘算法(PLS),建立了燃油污染定量检测的数学校正模型。讨论了不同光谱预处理方法和PLS因子数对模型预测能力的影响。通过对光谱预处理和优化建模参数,提高了模型的预测精度,在一定的燃油质量分数范围内,得到了较为理想的数学校正模型。使用建立的分析模型对预测集样本进行预测,预测值与实际值相关性良好,相关系数R=0.9994,预测均方根误差RMSEP=0.082,重现性实验标准偏差SD=0.044~0.088。研究结果表明该燃油污染快速检测技术是可行的。     

基于涡轮叶栅数据库的叶片设计系统开发与应用

涡轮叶栅数据库的建设和应用,可为航空发动机设计体系中的叶片造型设计提供支持。本文介绍了包含涡轮叶栅设计参数和损失特性的数据库的建设方法及应用,并基于该数据库,开发了叶片设计系统。该系统能实时计算出损失特性曲线支持造型设计,具有叶型设计质量评测、参数优化及参数选择推荐等实用功能。经试验数据验证及算例校核,初步验证了其准确性和易用性。     

冰粒超高速撞击蜂窝板的数值模拟研究

随着人类航天活动日益增多,空间碎片环境逐渐恶化,对航天器在轨安全运行造成严重威胁,各国学者开展了空间碎片超高速撞击数值模拟研究。目前的研究中一般采用铝弹丸代替空间碎片,但是还有部分空间碎片的密度接近冰的密度,对于冰粒的超高速撞击研究还很少且不透彻。蜂窝板是构成航天器舱壁的主要结构,对航天器内部设备起到保护作用,有必要开展冰粒超高速撞击时对蜂窝板损伤情况的相关研究工作。本文对冰粒超高速撞击蜂窝板开展数值模拟研究,研究冰粒对蜂窝板的损伤情况。研究结果表明,冰粒在一定条件下能够击穿蜂窝板,大量冰粒碎片和蜂窝板碎片将从蜂窝板背面的孔洞中高速冲出,势必对航天器内部设备造成毁伤;在冰粒动能相差不大的情况下,冰粒尺寸和蜂窝板结构将成为影响冰粒撞击效果的主要因素,直径较大的冰粒对蜂窝板的损伤程度较严重。