固体推进剂动态燃烧的实验研究

对固体推进剂的动态燃烧进行了理论分析和实验研究,建立了推进剂动态燃烧的理论模型,并推导出了推进剂动态燃速公式.实验研究中发现推进剂燃烧过程中压强变化率对其燃速有显著影响,且压强变化率越大,影响也越明显;动态燃速要比静态燃速最多可高出40.2%(MDB)和17.7%(复合推进剂).     

纳米Ni、Ni-P、Ni-B粒子制备及催化AP热分解的研究

采用改进的化学镀镍方法,制备了纯度较高的纳米Ni、Ni-P及Ni-B粒子。运用透射电子显微镜(TEM)和X-ray射线衍射(XRD)方法对纳米粒子的物相、组织形貌和粒度进行了表征,并通过TG-DTA热分析实验,研究了制备的纳米粒子对AP热分解过程的催化影响。结果表明,纳米Ni粒子为面心立方晶体,呈现球形且平均粒径为60 nm左右;纳米Ni-P、Ni-B粒子为非晶合金,粒子呈现松散的聚集状态,形状不规则,粒径分布分别为10~80 nm和30~50 nm。制备的纳米粒子对AP低温和高温热分解反应均有促进作用,对高温分解的催化效果更明显,而Ni-B粒子的催化效果最为显著。加入质量分数为5%的Ni或Ni-P粒子,能将AP的高温热分解峰温分别降低53℃或80℃左右;而加入质量分数为5%的Ni-B粒子,能将AP的高温热分解峰提前125℃左右,与其在321.68℃的低温热分解峰重合,并使得整体热分解在368.33℃时就完全结束。     

基于AFI混合聚类算法的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号标记数据量小、故障模式多样的现状,提出了一种基于AFI混合聚类算法的半监督式轴承振动信号故障诊断方法。利用小波包分解方法提取了信号的能量特征谱,并通过主成分分析方法增强了信号的特征;参考迭代自组织数据分析的“分裂”和“合并”的思想,为人工鱼群算法中的个体鱼增加了“分裂进化”和“合并进化”行为;采用模糊C均值方法定义了隶属度矩阵和目标函数,并利用改进的人工鱼群算法,迭代搜寻了目标函数的全局最优解,得到了各故障模式的聚类中心;通过计算测试数据的最近邻聚类中心,实现了故障模式识别。结果表明,该方法无需指定聚类簇数,能在标记数据量小的情况下完成训练,较同类方法表现出了更优的故障模式识别性能。