在匀速扩展剪切载荷作用下1/4空间的动力响应问题

 本文采用自相似方法第一次以封闭形式给出了在匀速扩展剪切载荷作用下1/4空间的动力响应,探讨了冲击波产生和发展的条件,以及在超高速冲击下材料破坏的不同机理。     

电-气比例/伺服控制系统的最优状态反馈控制研究

 本文用最优线性二次型性能指标原理设计了电-气位置比例/伺服控制系统的最优状态反馈控制器,采用特殊方法获得了具有希望的主导极点的LQ控制器。实践证明取得了预期的效果。     

双旋流模型燃烧室的燃烧特性

同轴双旋流进气能建立起有利于燃烧的流场,文献[1]的结果表明,同轴的内外两股旋流反向旋转时,边界层内的紊流强度和雷诺应力很高,对强化混合和燃烧有利。据文献[2]报导,用这种双旋流改装了JT-8D火焰筒,取消了火焰筒上的主燃孔与掺混孔,试验实测的慢车状态燃烧效率高达99%。表明这种燃烧室方案在燃气轮机和工业燃烧装置中有着广阔的应用前景。本文重点研究两个径向式叶片旋流器在同轴反向旋转条件下的燃烧特性,包括燃烧效率、熄火边界和出口温度场等。      

航空螺旋桨的气动弹性稳定性分析

在当代航空螺旋桨的工程设计体系中,气动弹性稳定性分析子系统是一个重要组成部分。我国近年来所发展的螺桨工程设计体系中已包括这个组成部分。本文中对于近年所发展的螺旋桨气动弹性稳定性分析子系统作一摘述。      

纤维增强陶瓷复合材料中桥接裂纹问题的等效杂质模型分析

1.引言 纤维增强陶瓷复合材料承受沿纤维方向单向拉伸载荷时,基体出现纤维桥接(bridging)裂纹现象。本文将用微观力学方法来研究这种桥接裂纹问题,改进和应用有关的杂质理论,取各向异性复合材料模型,考虑裂纹内桥接纤维离散分布建立某种等效杂质模型进行分析,通过Griffith能量准则还可推导基体开裂强度     

大展弦比大柔性机翼载荷分布求解的一种方法

大展弦比大柔性机翼在气动力作用下产生较大的弯曲和扭转变形,会引起明显的气动载荷重新分布。基于一种只具有2个广义转角自由度的梁单元模型,提出了一种大展弦比大柔性机翼载荷重新分布的新方法。该方法将大柔性机翼弯曲变形的几何非线性问题转化为线性问题,同时,基于弯曲变形结果,可在局部坐标系下进行机翼扭转变形求解,避免了整体坐标系下扭转变形的几何非线性问题。综合来看,该方法可将具有明显几何非线性效应的大展弦比大柔性机翼的载荷重新分布问题转化为线性问题,且计算量小,效率高,非常适合工程实用。通过与大柔性悬臂梁解析解的对比,验证了本文方法的正确性和有效性。     

波音民用飞机结构损伤分类及处理程序

介绍了波音民用飞机结构常见的损伤类型,结合基地大修时的维护经验分析了相关的评估、处理方法以及超手册范围损伤的报告程序。     

SA一方程湍流模型参数影响分析与辨识

SA(Spalart-Allmaras)一方程湍流模型是目前工程湍流计算中主要采用的湍流模型之一。首先,针对某典型战斗机的小攻角、中等攻角、大攻角流动工况,利用均匀试验设计方法分析SA一方程模型中8个参数取值对上述工况下飞机升力和阻力系数计算结果的影响规律;然后,建立工程湍流模型参数的辨识方法,并将其用于该战斗机大攻角工况下湍流模型参数cb1值的辨识调整。结果表明:不同工况下,湍流模型参数对计算结果的影响规律不同;在附着流状态下,对升力和阻力影响较大的参数是cv1和cb1;在中等攻角和较大攻角下,对升力和阻力影响较大的参数是cb1;适当减小参数cb1的取值后,升力和阻力系数的计算结果有较明显的改善,这可能与飞机大攻角分离流场中涡粘系数和剪切应力的发展与自由剪切流存在一定差异有关。     

APU舱引射排液出口速度的估算方法

APU舱引射排液是一种复杂的气液两相流混合过程。通过假设,获得了一种APU舱引射排液装置出口液体排放速度的一维估算方法,并根据该方法计算了地面和空中典型姿态下APU舱排液管出口的液体排放速度,这些计算结果可作为全机级APU舱排液路径数值模拟的输入条件。计算结果表明,引射排液可以有效增加排液管出口液体排放速度,而且APU舱排液管出口液体排放速度与飞行高度成反比。     

Impulse feature extraction method for machinery fault detection using fusion sparse coding and online dictionary learning

Impulse components in vibration signals are important fault features of complex machines. Sparse coding(SC) algorithm has been introduced as an impulse feature extraction method, but it could not guarantee a satisfactory performance in processing vibration signals with heavy background noises. In this paper, a method based on fusion sparse coding(FSC) and online dictionary learning is proposed to extract impulses efficiently. Firstly, fusion scheme of different sparse coding algorithms is presented to ensure higher reconstruction accuracy. Then, an improved online dictionary learning method using FSC scheme is established to obtain redundant dictionary and it can capture specific features of training samples and reconstruct the sparse approximation of vibration signals. Simulation shows that this method has a good performance in solving sparse coefficients and training redundant dictionary compared with other methods. Lastly, the proposed method is further applied to processing aircraft engine rotor vibration signals. Compared with other feature extraction approaches, our method can extract impulse features accurately and efficiently from heavy noisy vibration signal, which has significant supports for machinery fault detection and diagnosis.