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91.
纤维增强复合材料制孔刀具技术研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
纤维增强复合材料(Fiber Reinforced Plastic,FRP),如碳纤维增强复合材料(CFRP)、玻璃纤维增强复合材料(GFRP)和凯夫拉(Kevlar)纤维增强复合材料,以其质量轻、比强度高、比刚度大、减振和抗疲劳性能好、耐腐蚀等诸多优越性能,广泛应用于航空航天、交通运输、生物医疗及体育用品等领域[1-3].制孔是纤维增强复合材料制造过程中最重要的加工工序之一,在纤维增强复合材料应用广泛的民用大型客机上,制孔工序占复合材料加工工作量的80%以上,一架波音747客机需要完成300多万个连接孔的加工[4].因此,制孔质量和效率直接关系到纤维增强复合材料零件的使用性能、生产周期和生产成本. 相似文献
92.
航空运输中时常会受到各种因素的干扰,形成非正常航班。非正常航班若得不到及时有效处理,会给航空公司带来巨大损失,因此航空恢复问题显得十分重要。主要针对航空公司飞机恢复问题进行了研究。利用原时刻表,综合考虑航班时间约束、飞机维护约束、机场容量约束和飞机容量约束,并结合航空公司运行实际,建立了飞机恢复模型。模型中对飞机恢复成本进行了细分,并以成本最小为目标函数。为解决该问题,设计了一个启发式算法。通过使用某航空公司的数据,对模型进行了计算,对算法进行了测试。计算结果表明,启发式算法可以较好解决飞机恢复问题,所得该方案能较好地符合航空公司要求。 相似文献
93.
纤维增强SiC陶瓷基复合材料具有密度低、强度高、耐高温、抗氧化、耐腐蚀等优点,在航空航天及其他高温条件使用领域具有广泛的应用潜力。然而难加工特点制约了这类材料的广泛使用。由于存在硬度高、脆性大和各向异性特点,高精度低损伤加工成为其工程应用必须解决的关键技术之一。本文主要综述了近年来纤维增强SiC陶瓷基复合材料加工技术研究进展,综合分析了不同加工方法的加工原理、理论模型构建、工艺参数优化、表面质量控制与损伤形成机制等,讨论了当前存在的主要问题,对未来研究方向提出了发展与展望。 相似文献
94.
95.
邹国发%万建平%王再玉%龙国荣 《宇航材料工艺》2007,37(3):32-34
描述了单臂梁复合材料全高度双曲面蜂窝夹层结构水平尾翼的研制情况。根据飞机水平尾翼的结构特点和选材以及特殊力学性能的要求,提出了可靠的工艺方法,进行了大量的工艺试验。通过对水平尾翼的研制分析,可知采用预吸胶技术和预压实技术对厚零件的成功制造起到了关键作用;采用共固化技术保证了高强钢转轴和复合材料梁连接;采用回弹角模具设计,可以解决“П”字型零件的回弹变形问题;高强钢的表面采用喷砂处理技术以及平尾采用的预装配校验技术,有效地保证了平尾的胶接质量。 相似文献
96.
97.
利用多功能摩擦磨损Plint TE-92试验机对镍基高温合金GH4169、F6NM和A不锈钢以不同配副方式组成的4组摩擦副在不同载荷和转速下的摩擦系数进行研究。研究结果表明,F6NM/F6NM、F6NM/A不锈钢摩擦副的摩擦系数随载荷增加而减小,随转速增加先减小后增大;GH4169/F6NM摩擦副的摩擦系数随载荷、转速增加先减小后增大;GH4169/A不锈钢摩擦副的摩擦系数随载荷增加先增大后减小,随转速增加缓慢减小。随着载荷速度(PV)值的增加,GH4169/F6NM,F6NM/F6NM两组摩擦副的摩擦系数呈先减小后增大趋势,GH4169/A不锈钢和F6NM/A不锈钢两组摩擦副的摩擦系数呈逐渐减小趋势。 相似文献
98.
基于瞬时频率估计的双曲调频信号检测技术 总被引:1,自引:0,他引:1
基于双曲调频信号的特征分析,提出了一种新的HFM信号检测方法——周期斜率方差检测器。根据不同信噪比下周期斜率方差的概率密度,给出了该检测器的二元假设检验模型,并对比了相同条件下该检测器与匹配滤波器的性能。仿真结果表明,周期斜率方差检测器是一种恒虚警概率检测器,在较低信噪比下可有效检测双曲调频信号,并对多普勒失配有很好的适配性。 相似文献
99.
利用2008-2010年6-8月共9个月的地面观测资料、高空观测资料和探空资料,分析发生强对流天气的天气形势,进行相关性分析并使用消空法筛选有利于强对流天气发生的物理量因子和指数.分析和检验结果表明:在系统性天气过程影响下K指数、沙氏指数(SI)、700hPa假相当位温(θse(700))和地面24小时变温(△T24)对广汉机场12小时强对流天气潜势预报有较好的指导作用. 相似文献
100.
针对当前武器装备复杂的系统结构,现有基于装备整机系统测试性先验信息的测试性验证方法难以适用,基于分系统测试性先验信息的测试性验证方法不能系统有效地处理先验信息,导致测试性验证结果可信度不高的问题,提出一种面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型。该模型能充分运用装备各层级结构中所蕴含的条件独立性,有效降低构建Bayes网络模型的复杂度,同时能融合装备各层级单元的先验信息。通过给出的三维Bayes网络的条件概率学习方法及G/M-H算法,由底层单元数据通过模型逐步向上融合,得到顶层测试性指标的后验分布,进一步利用顶层后验分布求取故障样本量。结果表明:该模型能充分考虑复杂系统的系统结构及各层级单元先验信息,并能通过模型推理得到的指标后验分布达到有效减少测试性验证故障样本量的目的。 相似文献