整体叶盘超硬磨料砂轮数控磨削加工技术

针对航空发动机整体叶盘进排气边曲率半径小、材料加工难度大、工具磨损快、编程难度大、加工周期长和容易产生加工变形等问题,对多种整体叶盘的磨削加工技术进行了系统的研究,总结了一系列整体叶盘的CBN砂轮数控磨削加工技术,开发了专用的整体叶盘编程模块。利用鼓形砂轮插磨方法和宽行周磨方法实现了整体叶盘叶片的全型面高精度磨削,加工面轮廓精度提高到15-20μm,最小进排气边圆弧半径达到28.7μm。利用几何自适应磨削加工方法实现整体叶盘进排气边的局部磨削加工,接刀痕迹低于10μm。提出了整体叶盘的三轴圆柱坐标磨削方法和圆周阵列磨削方法,可望将叶片长度不大于60mm整体叶盘的加工时间从数十乃至数百小时缩短到3h以内。     

毛坯海量点集与CAD数模的自适应快速精确配准方法研究

航空复杂锻铸件毛坯海量的扫描点集与CAD数模进行精确配准时,由于点集数量巨大数模面也较多,同时点集与数模面之间无任何关联关系,给配准算法带来了巨大的计算量,严重制约加工效率。为提高配准效率,提出一种快速精确配准毛坯点集与CAD数模的自适应方法,即利用配准面提取参与配准的数据点,建立点面之间的一一对应关系,通过对配准面进行分类并不断选取参与配准的特征面及相应的数据点加入配准,直至各面都很好地满足加工要求。最后利用实例验证了本算法的高效性和可靠性。     

碳化硅陶瓷基复合材料的自愈合及结构吸波一体化研究进展

为满足高推重比航空发动机在长时热力氧化环境下的使用需求和航空发动机关键热结构部件的隐身需求,碳化硅陶瓷基复合材料正朝着自愈合抗氧化、兼具承载和吸波性能的结构吸波一体化发展。本文分别介绍了碳化硅陶瓷基复合材料在强韧化、自愈合抗氧化、电磁波吸收三方面的设计原则,综述了在这三方面的研究现状。一种材料同时具有高强度高韧性、自愈合抗氧化和吸收电磁波三方面的性质将是结构功能一体化CMC-SiC未来发展的大趋势。     

2D C/SiC-ZrB2复合材料的烧蚀性能

用ZrB2微粉对2D C/SiC基体进行改性,研究了化学气相渗透结合浆料浸渍及先驱体浸渍裂解工艺制备2DC/SiC-ZrB2复合材料在氧-乙炔焰和1800℃甲烷风洞环境中的烧蚀行为.结果表明:在氧-乙炔环境中,2D C/SiC-ZrB2的线烧蚀率和质量烧蚀率分别为6.1×10-2 mm/s和1.0×10 -2g/s,相对2D C/SiC复合材料而言,ZrB2微粉并没有提高C/SiC复合材料的抗烧蚀性能.在1800℃甲烷风洞环境中,涂层致密度起主要作用,涂层致密度相同时,复合材料的开气孔率越大,质量烧蚀率越大,ZrB2微粉的渗入对C/SiC复合材料的烧蚀性能影响不大.     

地形纹理分割技术在雷达图像仿真中的应用

文章阐述了将图像分割技术应用于雷达地形纹理分割中,用基于 FCM 图像分割方法对可见光纹理进行区域自动识别,形成互不相交的纹理区域,并借助建立的雷达材质库对区域材质进行指定,有效解决了海量地形纹理数据处理的难题,并提高了处理的准确性.     

基于本征正交分解的叶片碰摩系统降阶方法

针对叶片碰摩响应求解问题,提出了采用本征正交分解进行动力学降阶的方法。通过对快照矩阵进行本征正交分解生成投影子空间,将系统动力学方程投影到子空间进行模型降阶,并结合数值积分方法进行了碰摩响应求解。基于降阶模型分析了不同转速及侵入量参数下的叶片碰摩响应,并与全阶模型进行了对比。结果表明:降阶模型的时域响应幅值偏差小于5%,计算效率了提升98.4%;通过改变叶片转速、侵入量参数验证了降阶模型的鲁棒性,并且发现随着转速、侵入量的增加,本征正交模态能量在低阶与高阶之间发生转移,并呈现出不同的传递规律,由转速引起的模态能量转移与结构的固有频率存在一定关系。该方法及结论可为叶片碰摩分析及故障诊断提供依据。      

基于控制分配的恒压腔压力精准控制

针对采用双阀调节的恒压腔系统压力在空气流量大范围变化时的精确控制问题,提出了一种基于控制分配的恒压腔压力精准控制方法。首先,建立了虚拟放气流量的双阀控制分配算法,包括：建立满足虚拟放气流量要求且调节阀能耗最小的优化问题;通过线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality, LMI)求解该优化问题得到双阀实际流通面积值;考虑调节阀动态并计算调节阀控制信号指令值。其次,建立以虚拟放气流量为恒压腔控制输入的闭环负反馈回路,基于此,设计满足伺服性能和抗干扰性能要求的PI控制器,引入上述双阀控制分配算法,进而构建完整的基于控制分配的恒压腔压力控制系统。仿真结果表明,采用该方法的控制系统性能明显优于传统单阀PI控制系统性能,恒压腔压力动态相对误差小于0.07%;干扰流量最大变化率为77kg/s2时,压力最大偏差低于500Pa;此外,调节阀动态时间常数和流量系数的拉偏仿真结果进一步验证了该控制器的鲁棒性。     

某型无人机拦阻网回收系统设计

介绍了无人机拦阻网回收系统的组成和工作原理，论述了系统的网体设计、涡轮阻尼器设计以及拦阻过程计算等关键技术问题，并给出某型无人机拦阻回收系统的性能计算结果。本文的研究成果为某型无人机拦阻网回收系统的工程设计提供了理论依据，并已成功应用于某型无人机系统的研制。     

轴向载荷下复合材料元件吸能能力的试验研究

试验研究了三种结构形式的复合材料元件在轴向准静态载荷下的压溃过程和能量吸收能力。通过组试件在轴向准静态载荷下的压溃试验，研究复合材料的缓冲吸能机理，对吸能能力进行了定义，并对试件的峰值截荷、持续压溃载荷和吸能能力等作了定量分析。     

基于函数链神经网络的深度分类器

目前的宽度学习系统（Broad learning system,BLS）通过所建立的一系列映射节点和增强节点来形成联合节点。因为联合节点与输出层的线性连接,网络权值可以用求解伪逆的方法快速求得,避免了耗时的训练过程,从而成为快速而高效的学习方法。然而在追求高精度结果的过程中,BLS对于增强节点数量的需求过于巨大,容易造成过拟合问题。为此,本文提出了基于函数链神经网络（Functional-link neural network,FLNN）的深度分类器（FLNN based deep classifier,FLNNDC）,旨在提供一种更加简单却又不失精度的BLS变体结构。FLNNDC将几个轻量级的BLS子系统堆积成栈式结构,每一个轻量级的BLS子系统随机选择一部分映射节点生成增强节点,而不是全部映射节点。和原宽度结构相比,在几个主流数据集上的实验结果表明本文所提出的FLNNDC分类器具有网络结构更小且学习速度更快的优势。