DZ125定向凝固高温合金长期时效后的显微组织和超高周疲劳行为

 选用950 ℃时效温度,对DZ125定向凝固高温合金进行了500、1 000、1 500 h的长期时效。利用超声疲劳试验机测试了合金的超高周疲劳性能。采用扫描电子显微镜、透射电子显微镜和电子背散射衍射(EBSD)研究了合金的显微组织和超高周疲劳行为。结果表明:长期时效对DZ125合金的组织稍有影响,长期时效后合金的点阵错配度降低,随着时效时间的延长,γ'相聚集长大更加明显,未出现拓扑密排相(TCP)等有害相;长期时效对DZ125合金的超高周疲劳性能稍有影响,随着时效时间的延长,疲劳性能呈下降趋势,疲劳断口较平整,裂纹起源于试样的表面,在超高周疲劳后合金的晶粒发生了小幅度旋转。     

飞机风挡鸟撞动响应分析方法研究

建立了鸟体模型和风挡玻璃破坏准则 ,形成了一套完整的风档鸟撞动响应分析方法。并对某风挡进行了鸟撞动响应分析 ,得出了鸟的运动轨迹以及风挡玻璃的鸟撞临界速度 ,经与实验结果比较 ,两者吻合较好。     

中国机场水泥混凝土道面脱空状况分析与评价

脱空是机场水泥混凝土道面的常见病害．对道面结构性能影响很大。本研究以近60个机场道面脱空检测数据为依据,对中国机场水泥混凝土道面脱空的现状进行了分析与评价,并采用统计学偏相关分析理论．对道面脱空率与使用时间之间的相关性进行了分析,并采用有限元软件ABAQUS分析了不同程度脱空对道面结构性能的影响。分析表明：道面脱空率会随着道面使用时间的增加而显著增长;脱空严重时．道面荷载应力增幅近70％。     

压气机转子叶片叶尖流场的低速模化设计

针对带进口导叶的高速压气机第1级转子叶片的叶尖流场进行了低速模化设计,为后续的低速压气机叶尖流场损失和失速测试试验做了准备.利用叶片造型和数值模拟方法,以保证高、低速压气机转子叶片表面压力系数及叶片排进、出口主要气动参数分布相似为目标,对高速原型压气机进行低速模化设计,包括调整流道形状,对叶型进行反复迭代,并在进口导叶和1级转子叶片的造型设计上突破了几何相似的限制.最后,对高低速压气机的几何、气动参数和流场结构进行了全面的计算对比分析,证明采用所提出的低速模化设计方法是成功的,实现了在流量系数相同的情况下,加工量因子和转子扩压因子分别为98.16%,94.95%的相似度.      

一种基于Agent的武器装备保障性评估系统的设计

运用Agent技术设计了一种武器装备保障性评估系统。首先介绍了装备保障性评估的任务、功能和工作流程,然后研究了Agent的内部结构和工作原理;最后依据武器装备保障性评估流程,设计了保障性评估系统总体结构,阐述了运行原理。     

风扇转子叶征的非接触振动测量

旋转叶片的振动测量技术主要向非接触测量方向发展,硬件技术基本成熟,国内外主要是研究各种算法。本文对研制的基于叶尖定时原理的非接触振动测量系统的小间距算法进行了简要介绍,并采用该测量系统对某风扇试验件转子叶片的振动频率和幅值进行了测量,对6700r／min附近叶片的共振情况进行了分析。与应变计测量结果和理论计算结果进行的...     

GPS不完整星座定位方法研究

为了提高钟差预测模型辅助接收机定位解算的效果,从灰色系统的角度对接收机钟差序列进行探讨,提出了基于灰色理论的钟差预测模型。文中首先给出了新模型的基本思想和具体实现步骤,然后将基于该模型的钟差预测值引入到GPS接收机中,辅助接收机在不完整星座条件下实现定位解算。基于GPS实测数据的验证分析表明,新模型不仅对钟差序列具有很好的预测效果;而且提高了接收机定位的连续性和可靠性,在仅有3颗卫星的条件下可以实现三维定位。同时,新方法无需增加额外设备,辅助方式简单方便,经济灵活。     

道德内化是创新高职德育的新思路

德育是一个国家教育的根本,当前社会道德素质的滑坡促使高职教育需要改变德育思路,进行创新,将道德的内化贯穿于人生教育的全过程。     

多功能信号发生器的设计与制作

仪器由AT89C55单片机进行控制,通过键盘、LCD显示模块进行人机对话,完成波形选择、频段选择,频率、幅度输出控制。由MAX038产生正弦波、方波、三角波,其波形选择由单片机进行控制;频段选择由五档组成,可通过旋扭开关完成;频率由单片机输出数据经D/A转换后控制MAX038;幅度由单片机输出数据经D/A转换后改变放大器负反馈深度来实现输出信号幅度的变化。     

结构自适应序贯正则极端学习机时间序列预测及其应用

为提高初始小样本情况下时间序列在线预测的精度,提出了一种结构自适应序贯正则极端学习机(SA-SRELM)。该方法在在线序贯学习阶段,针对不同训练样本规模选择不同的递推方式对输出权值进行更新;同时,在训练样本达到一定规模后,为提高预测模型对系统的动态适应性,在加入新样本的同时对旧样本进行剔除,完成预测模型的训练。利用3种混沌时间序列预测实例对所提方法的有效性进行了验证。最后,将所提方法用于航空发动机排气温度预测中,结果表明该方法相对正则极端学习机(RELM)和序贯正则极端学习机(SRELM)方法具有更好的泛化性能,预测精度分别是二者的约6倍和2倍。