石墨密封材料高温摩擦磨损行为及预测

利用HT-1000型高温摩擦磨损试验机研究了石墨M210密封材料高温下摩擦磨损性能,采用扫描电子显微镜（SEM）观察分析了磨损表面形貌.基于试验数据,通过灰色理论GM（1,1）建立了摩擦因数和磨损率预测模型.结果表明:石墨M210密封材料摩擦因数呈先增大再减小,而后趋于一稳定值,试验温度为450℃时,摩擦因数最小;磨损率随着试验温度升高而增大.试验温度在低于300℃,磨损表面具有明显的黏着、撕裂和无序的塑流动痕迹,高于400℃时,塑流动痕迹具有明显的方向性,出现了剥落和断裂痕迹.温度较低时,石墨材料表面主要是水汽物理吸附膜起润滑作用,随着试验温度升高,由物理吸附膜润滑逐渐转向反应膜润滑.基于试验数据建立了精度等级均为1级的摩擦因数和磨损率的预测模型.      

同波束VLBI技术用于月球双探测器精密定轨及重力场解算

同波束VLBI通过同时观测两个探测器的多点频信号,可以得到两个探测器之间高精度的差分相位时延,日本月球探测计划SELENE充分体现了这一技术在月球探测器精密定轨中的贡献。本文针对采样返回的月球探测任务中,轨道器和返回器同时绕月飞行期间,研究利用同波束VLBI跟踪数据在探测器精密定轨和月球重力场仿真解算中的贡献。结果表明,加入同波束VLBI跟踪数据之后,探测器定轨精度有显著提高,改进超过一个量级。综合同波束VLBI跟踪数据解算得到的重力场模型相比于传统的USB双程测距测速数据,中低阶次位系数精度有明显改进,并且定轨精度有望能达到米级。
     

基于机器学习的导弹干扰试验效果评估实证研究

针对复杂电磁环境下导弹干扰试验影响因素众多,难以量化,试验数据采集困难以及实验数据中普遍存在类不平衡等问题,基于机器学习创建导弹试验干扰效果评估模型,采用随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、多层感知机等常见模型对导弹试验干扰效果进行评估。特别针对小数据样本中的类不平衡问题提出 2阶段分类模型,采用过采样方式解决类不平衡问题并采用随机森林进行分类。基于开源的导弹干扰效果评估数据,通过实证研究说明,基于过采样的随机森林模型在干扰效果评估问题中具有较强的泛化能力和鲁棒性,在 AUC指标上,该模型比多层感知机模型在中位数上最多提高 60%,建议在后续的试验中采用该模型进行导弹干扰效果评估。     

发动机安装面振动分析

在某民用涡轮风扇发动机的持久试车过程中 ,出现了发动机后安装面振动异常的现象。针对这一故障现象进行了模拟计算分析 ,找出了故障的原因 ,提出了改进措施 ,部分措施得以应用 ,其效果良好。     

含硼镍基钎料钎焊IC-6合金接头显微组织分析

通过对Ni-B钎料在1220℃保温不同时间钎焊IC-6合金接头显微组织的分析,研究了钎缝中γ+γ′组织及近缝区硼化物的形成和变化.结果表明,仅依靠母材中Al元素的扩散钎缝中也能形成γ+γ′组织,但存在大量晶界,对接头高温性能不利.近缝区出现两种类型的硼化物,其Ni和Mo原子比分别近似为1∶1和1∶2,形貌和分布随保温时间不同而变化.     

下击暴流出流段非稳态风场的大气边界层风洞模拟

为在风洞实验室中实现大尺度下击暴流出流段风场模拟,基于平面壁面射流方法,设计制作了一套下击暴流出流段非稳态风场的模拟装置。通过增加壁面射流喷口及风机,得到下击暴流的水平平均风速竖向剖面。采用快开阀门形成非稳态的突变风场,与安德鲁斯空军基地下击暴流实测数据对比,对模拟装置进行了验证。结果表明：设计的基于壁面射流的下击暴流模拟装置能够有效模拟下击暴流出流段风场;在稳态条件下,装置能够形成较为均匀的二维平面壁面射流流场,在完全发展区域,能够得到与典型下击暴流竖向平均风速剖面较为吻合的结果;采用非稳态的壁面射流装置,能够得到非常接近实际下击暴流的时变平均风速。

     

基于内收缩比可调的二元TBCC进气道风洞试验及起动特性分析

为拓宽进气道工作马赫数范围,结合型面变几何技术并充分利用迟滞回路效应的优势,基于外压缩面/喉道高度协同调节的二元TBCC进气道模型,采用数值模拟与风洞试验结合的方法,研究了马赫数为4.0的通流状态下进气道内收缩比（即改变喉道高度）增减对起动特性的影响。结果表明：当进气道处于不起动状态时,降低内收缩比使进气道肩部分离包被吞入继而实现再起动;结合纹影和沿程静压分布等分析,进气道入口波系在各内收缩比下与设计值相符,但内流通道的CFD结果与试验结果存在相对误差ε,且起动状态下的εq比不起动状态下的εb约低1.5%(εq<2.7%,εb<4.2%),表明采用的数值计算方法对于前体激波的预测较为准确,而对于不起动进气道内流静压预测存在误差;获取此类变几何进气道的迟滞回路特性,当内收缩比≤1.79时,进气道正常起动,当内收缩比≥2.54时,进气道不能正常起动,当1.79<内收缩比<2.54时,进气道的起动特性由初始状态和内收缩比的增减趋势共同决定。     

基于模型修正的高空起动预测方法

针对利用基于部件特性的起动模型预测发动机起动过程时精度较低的问题,通过建立起动模型迭代求解方程研究了起动模型计算方法。基于燃烧效率修正系数、吸放热模型换热系数、附加损失修正系数,匹配发动机起动关键参数,研究了模型修正方法;基于发动机部件特性的起动模型,结合地面起动数据修正,实现了模型计算数据与试验数据基本一致,并验证了起动模型修正的有效性。利用该模型进行空中起动预测,并将模型预测结果与试验结果进行了对比。结果表明：起动试验得到的压气机共同工作线、转子加速率与模型修正结果比较吻合,涡轮出口排气温度差异合理。起动模型修正方法可以高效支撑高空起动试验的开展,在空中起动试验包线边界工况点上,起动试验能够一次成功,降低试验风险和试验成本。     

样本标签污染条件下的雷达辐射源个体识别技术

针对辐射源个体识别(Specific Emitter Identification,SEI)中由于数据集存在错误标签导致识别率下降的问题,提出了 1种有监督和无监督融合的错误标签识别和纠正方法。首先采用无监督密度峰值聚类方法将数据集中出现的标签错误样本找出,再使用 K折交叉实验对这些标签异常的样本进行预测投票,将得票数多的标签作为错误标签纠正的结果。经过清洗的数据集再通过卷积神经网络进行训练,得到 1个较为理想的辐射源个体识别的网络模型,保证了在样本污染条件下,辐射源个体识别网络仍能具有较好的识别率。文章所提方法的识别率相比未经处理的数据集的识别率在标签错误率小于 30%时平均提高 3.3%;在标签错误率大于 30%时,也能使个体识别率达到 90%左右,验证了文章所提方法在对错误标签的识别和纠正上可以取得较好的效果。