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241.
基于金相显微镜观测的针刺C/C复合材料细观结构,考虑材料内部纤维的真实分布,建立了针刺C/C复合材料单胞模型。采用Linde失效准则,考虑纤维渐进损伤对材料进行了刚度折减,通过引入周期性位移边界条件,对针刺C/C复合材料的拉伸破坏进行了有限元法(FEM)数值模拟,分析了单胞模型的渐进失效过程,并预测了材料的拉伸强度。开展了针刺C/C复合材料拉伸试验,采用扫描电子显微镜(SEM)观察了材料的断口形貌,数值预测结果与试验吻合良好。针刺C/C复合材料受拉伸载荷后发生准脆性断裂,拉伸应力-应变曲线呈双线性,0°无纬碳布发生纤维断裂和基体开裂破坏,90°无纬碳布出现横向基体劈裂,最终断裂发生在针刺纤维与面内无纬碳布交叉区域。 相似文献
242.
针对现有惯导正交配置方案在高海况下存在可靠性不高以及导航误差随时间累积快的问题,提出一种四陀螺冗余配置的单轴旋转捷联惯导新方案。通过器件级冗余技术,依据冗余数目等同时可靠性最大,导航特性更优的原则,设计了一种四陀螺圆锥垂向对称配置方案。以此为基础,考虑单轴旋转调制转轴垂直方向上器件误差的优势,提出将冗余配置和单轴旋转调制相结合的冗余式单轴旋转捷联惯导技术,并给出了具体的设计方法和过程。仿真结果表明:惯导系统可靠性较传统无冗余方案提升75%,定位精度较无旋转调制方案提升26%。新方法能够实现可靠性和精度的综合提升,且配置结构体积增加不多,安装方便,工程实现性较强。 相似文献
243.
大飞机标模可用来校验风洞流场品质,检验和提高大型飞机风洞试验数据质量,标模的外形特点及其气动特性能否反应现代大飞机设计特点尤为重要。气动中心前期已完成了一套大展弦比飞机标模CHN-T1的设计研制,为了验证设计结果,在2.4米跨声速风洞中进行了一期验证试验,试验Ma数范围0.40~0.90,模型名义迎角-6°~15°,侧滑角-3°~12°,雷诺数Re=(3.3~7.5)×10~6。试验内容包括纵横航向基本特性试验、重复性精度试验、变雷诺数试验、转捩对比试验、流谱观察试验和变形测量试验。结果表明,该飞机外形具有良好的升阻特性,符合现代大展弦比飞机的典型气动特征,可用于2.4m跨声速风洞大型飞机标模试验数据体系建设。 相似文献
244.
以乙烯基三甲氧基硅氧烷(VTMS)为单体,采用水解缩合的方法制备了聚乙烯基倍半硅氧烷(PVSQ),对PVSQ的固化机制、固化温度以及热稳定性进行研究。结果表明以低毒性的乙醇取代甲苯为溶剂、能于150℃中温固化的PVSQ可作为硅基可瓷化防热复合材料的基体使用。通过SEM、EDS、XRD对添加TiB2、云母等成瓷填料制备的PVSQ复合材料的陶瓷化性能进行研究。结果表明材料在800~1 200℃热处理30 min后失重率仅为0. 29%~4. 15%,体积收缩率为5. 20%~15. 08%,高温下成瓷填料与材料热解产物之间发生原位陶瓷化反应,产生大量玻璃相起到基体桥接作用,促进尺寸、形状稳定的陶瓷体形成。 相似文献
245.
246.
247.
针对飞机维修工作中发动机引气系统故障率较高问题,以寿命数据分析为基础,运用威布尔分布模型定量评估航空发动机部件可靠性,建立了民用航空发动机引气系统部件可靠性寿命模型。以V2500发动机引气系统为例,收集了该系统的可靠性数据,分析了部件的非计划拆换情况。在数据计算过程中采用3参数威布尔分布模型对引气系统部件的寿命数据进行拟合。假设检验结果表明,在对部件进行寿命可靠性分析时,运用威布尔分布建立的数学模型符合客观规律,且能够取得良好的拟合效果。依据计算出的部件可靠性特征量对部件的可靠性状况进行定量评估,结果表明:在评估复杂机械电子系统的可靠性时,威布尔分布模型具有较大应用价值。 相似文献
248.
采用滑移网格技术求解Navier-Stokes (RANS)方程的方法,研究了共轴刚性双旋翼/机身的干扰问题。通过Caradonna-Tung旋翼、Robin直升机、Maryland直升机旋翼/机身干扰和Harrington 2共轴双旋翼等算例,验证了所提出的旋翼流场数值模拟方法的正确性。在此基础上,以Maryland机身为原型,分析了不同桨距的共轴刚性双旋翼与机身之间的干扰特性。结果表明:所提出的数值模拟方法能够很好地模拟共轴刚性双旋翼/机身的气动干扰特性;由于机身对于共轴刚性双旋翼下洗流场的阻滞作用,旋翼的悬停效率增加5%左右,并且随着拉力系数的增大使得悬停效率的增量更加明显;旋翼的悬停效率增加主要来源于下旋翼0°方位角附近的桨叶升力系数的增大,并且拉力系数的增量由桨根向桨尖方向逐渐减小。 相似文献
249.
提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。 相似文献
250.