在空间微重力下生长碲镉汞晶体

本文叙述了我国首次在空间微重力下进行的碲镉汞(MCT)晶体生长试验及一些观测结果。生长是从熔体进行的。在空间90min的加热时间内,将MCT多晶试样熔化,然后随炉冷却,最后在地面上再结晶。于是,生长出约3cm长的晶体,其表面光滑.结构致密,无孔洞,由1～3个大晶粒组成,其中单晶占74%。X射线能量色散分析(EDS)表明,其径向组分均匀性优于±0.02,其中约1cm长的一段晶体的径向组分均匀性优于±0.01。电学特性与地面上生长的样品基本相同。     

碳/环氧复合材料三角形网格加筋圆锥壳体的总体稳定性

采用 Donnell 型扁壳理论,利用 Galerkin 法和广义平均筋条刚度法分析了在均布外压作用下碳/环氧复合材料三角形网格加筋圆锥壳体的总体稳定性,得到了临界载荷的解析表达式。数值结果表明,本文理论预示值与临界载荷的实验结果吻合较好。     

多层设计参数的叶型气动优化

针对叶片型面的设计问题,提出一种基于遗传优化算法的多层参数化方法.这种方法类似多层网格法原理,利用Bézier曲线的递推算法进行各层之间的设计变量转化,使得优化迭代过程中,下层群体中得以保存上层的优秀个体.根据遗传算法固有的并行特性构建了局域网并行优化平台,并对基本遗传算法进行了改进,从而大大缩短优化时间、提高优化效率.最后设计了曲线逼近和叶型优化的算例,结果显示多层参数化方法能明显加速收敛,在个体数较少时,效果更为明显.     

与电网电压同步的基准正弦电路设计与实现

提出并分析研究了一种全数字化技术的、与电网电压同步的基准正弦电路，给出了关键电路参数设计准则。试验结果与理论分析一致。该基准电路具有输出正弦电压与电网电压同步、THD小、幅值可调但不受电网电压波动的影响、简单实用、价格低廉等优点，在高频交流环节AC／AC变换系统、不间断电源系统UPS中具有重要应用价值。     

基于粗集理论的系统评估

讨论了基于粗集理论的系统综合评估和运用粗集理论进行系统评估指标体系的选择。给出了基于粗集理论进行系统综合评估的一般步骤，研究了运用粗集基本理论进行评估指标体系建立的方法，最后的实验结果验证了本文方法的有效性。     

钢结构桁架相贯线焊缝超声检测方法研究

本文应用超声波探伤的基本原理和实际探伤经验对钢结构桁架相贯线焊缝的超声波检测进行了研究。运用缺陷反射回波的包络线法,分析了相贯线焊缝缺陷的性质,总结归纳了一些典型缺陷反射回波的规律,对其它类型焊缝缺陷的定性也有参考作用。     

含端部集中质量柔性梁与刚性约束间的碰撞振动(英文)

以基础受简谐激励的含端部集中质量柔性梁与双侧刚性约束边界的碰撞振动系统为研究对象 ,利用Galerkin方法和 Lagrange方法建立含三次非线性项的系统自由运动微分方程 ,采用 Newton碰撞定律建立碰撞方程 ,用数值方法分析了不同的激励频率或幅值 ,不同的约束间隔等参数对系统碰撞振动长期响应的影响 ,并通过Poincaré截面揭示了系统动力学行为的演变过程。结果表明 ,系统长期响应的性质取决于上述参数的联合作用。在所分析的激励参数边界范围内 ,系统存在一系列的周期运动经多次倍周期分叉直至混沌的演化过程及其逆过程。     

基于渐消卡尔曼滤波器的定位系统设计

针对无人机捷联式惯性导航系统(Strap-down inertial navigation system,SINS)定位精度低、全球卫星定位系统(Global position system,GPS)定位的非自主性,建立了一种无人机SINS/GPS定位信息融合系统。采用渐消Kalman滤波技术,有效防止了SINS/GPS组合导航系统的滤波发散。采用自适应运算法则,从理论上证明了渐消卡尔曼滤波器的稳定性,得到了滤波器稳定要求的新的条件,与以往研究比较,条件更为宽泛。分别进行了SINS/GPS常规卡尔曼滤波仿真和渐消卡尔曼滤波仿真,结果表明:采用渐消卡尔曼滤波技术在工程实践上可以有效提高无人机的导航定位精度,并且易于工程实现。     

基于微纳米金刚石过渡层的cBN刀具涂层制备

立方氮化硼(Cubic Boron Nitride,cBN)是仅次于金刚石的超硬材料,比金刚石具有更高的化学稳定性,可以胜任铁系金属的加工。本文在YG6硬质合金上基于微纳米金刚石过渡层开展cBN涂层的制备研究。本文在热丝化学气相沉积系统中制备微纳米金刚石过渡层(Micro/nanocrystalline diamond,M/NCD),在射频磁控溅射系统中制备cBN涂层,并对M/NCD与cBN涂层进行了成分、微观形貌与结合性能的研究。研究结果发现,在硬质合金基体上,M/NCD过渡层的结合性能明显优于NCD过渡层。磁控溅射制备cBN涂层过程中,存在适合cBN沉积的衬底偏压阈值,过高或过低的衬底偏压均不利于cBN含量的提高。     

基于光纤智能夹层和模糊RBF神经网络的飞行器载荷识别

为了更好地保障航空飞行器的安全,提高飞行器的可靠性,提出了一种通过性能参数稳定的光纤智能夹层采集数据,并且结合模糊RBF神经网络对机翼盒段载荷进行识别实验的方法.该方法融合了模糊理论和神经网络各自的优点,通过改进的模糊C均值聚类(FCM)聚类算法删除冗余的规则以进行规则的优化,能自适应地从学习样本数据中提取相应信息,实时地进行载荷辨识.从仿真结果可以看出:该网络模型具有学习时间较短、学习速率较快和精度较高等优点.