面向集中力扩散的回转曲面加筋拓扑优化方法

为了提高航天器回转曲面加筋型连接结构的集中力扩散效率,需要开展回转曲面加筋集中力扩散结构设计。传统放射肋设计方法普遍依赖设计经验、难以满足集中力高效扩散需求。因此,提出一种面向集中力扩散的回转曲面加筋拓扑优化方法。第1步,建立了一种基于各向异性过滤技术的集中力扩散拓扑优化方法,保证拓扑优化结果满足回转曲面加筋制造工艺要求;第2步,提出了一种基于网格变形技术的拓扑优化结果智能重构方法,可高效准确地对回转曲面加筋拓扑优化结果进行模型自动重构。基于所提出方法,以卫星平台对接环这种典型的回转曲面加筋壳为对象开展算例研究,并将优化结果与传统放射肋设计结果进行对比。结果表明,所提出的优化方法可得到加筋构型清晰、满足回转曲面加筋制造工艺要求的优化结果,且具有集中力扩散效率高、网格质量依赖性低、拓扑特征重构高效等优点。     

激光光纤准直系统的试验研究

介绍一种新的激光准直系统,该系统通过单模光纤建立新的光发射基准,从而有效地抑制了由于激光腔热变形而产生的光束漂移。另外,该系统采用了标量卡尔曼数字滤波器耒降低大气扰动和其他环境因素对测量的影响,在2.5m的测量范围内,系统稳定性可以控制在±1.5μm以下。该系统适用于作为形状误差和运动误差测量时的直线基准。     

光学傅里叶变换轮廓术的新型改进方法

针对传统光学傅里叶变换轮廓术(FTP)在测量表面形状复杂、曲率较大的物体时其条纹频谱存在混叠,无法获得被测物体表面准确的轮廓信息这一缺陷,在总结分析了窗口FTP、伸缩窗口FTP的基础上,提出了自适应窗口FTP.并对这3种改进型FTP的测量精度作了对比分析,证明自适应窗口FTP的测量精度最高,比传统FTP提高了近100倍.改进后的FTP可广泛应用于工业、生物医学、航空航天等领域.     

无刷直流起动/发电系统的起动控制

介绍了用于某型飞机的无刷直流机载起动/发电系统。该系统的起动/发电机采用电励磁双凸极电机,文中通过改进电机结构降低了起动时的转矩脉动,在理论分析的基础上提出了基于转速变化的阶段性角度控制:低速采用标准位置查询起动,中高速采用随转速变化自动改变提前角的角度控制方式,使起动机工作在最佳状态。最后,完成了18 kW无刷起动/发电系统的样机制作及航空发动机的冷开车试验。试验表明:该系统的起动控制策略正确有效,起动转矩平滑,所需电源容量小,效率高,具有良好的起动性能。     

混凝土自收缩的测定与模型分析

为了研究水胶比和粉煤灰掺量对混凝土自收缩的影响,建立了混凝土自收缩自动测量系统,并测定了水胶比分别为0.25,0.30,0.40和0.53的硅酸盐水泥混凝土及粉煤灰掺量为10%,20%,30%,40%,60%的粉煤灰混凝土的自收缩发展。以硅酸盐水泥水化动力学为基础建立了相应的数值模型,结果表明,硅酸盐水泥混凝土随着水灰比的降低,混凝土的自收缩发展越迅速,最终收缩值越大,掺加粉煤灰后,可以明显降低混凝土的自收缩值和自收缩的发展速率。     

光固化快速成型的轻质AGARD-B模型气动特性实验研究

传统金属制风洞模型质量大,设计加工周期长、成本高,为此笔者提出了采用一种光固化快速成型技术,设计加工轻质风洞模型的方法,并对比分析了引起光固化快速成型的轻质和金属AGARD-B模型气动特性间差异的原因.结果表明,在跨声速范围,轻质模型同金属模型的气动特性基本吻合,光固化快速成型技术的高速风洞模型设计方法基本可行.     

基于潜在成分和概率神经网络的时变结构系统的损伤识别

介绍了基于潜在成分(LC)分析和概率神经网络的损伤识别方法,并应用于一个实验室模型的损伤识别.结果表明,基于潜在成分(LC)分析和概率神经网络的损伤识别方法能在正常的时变质量情况下以较高的成功率对位于A或B处的某一损伤程度未知的损伤进行归类,为时变结构系统的定量损伤识别作出了有益的尝试.     

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。     

U71Mn干线钢轨开裂原因及热处理工艺分析

针对U71Mn60Kg/m干线钢轨使用过程中轨端发生开裂损伤现象,采用硬度检测分析及金相显微技术等手段对所取试样进行了宏观和微观的组织分析。探讨了一些新的淬火技术在高速铁路用钢轨轨端表面淬火中的应用。结果表明:原钢轨轨端表面淬火工艺不当,淬硬层厚度不够,层深不均且表层硬度相差较大,使钢轨轨端机械性能尤其是疲劳强度无法满足干线铁路高速运行列车对钢轨的使用要求,造成开裂损伤。较合理的工艺应采用多喷嘴式仿形喷头加热,并控制好加热后的冷却及回火工艺。采用工频感应热处理工艺也能得到较好的显微组织和性能。     

基于径向基函数神经网络的自由曲面重构

根据径向基函数神经网络（RBFNN）具有很强的非线性逼近能力的优点，本文采用RBF网络模型进行自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数网络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数风络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多层感知器神经网络的性能进行对比。理论分析和仿真实验结果表明：常用的几种径向基函数重构的曲面都具有很好的连续性，径向基函数网络用于曲面重构，不论是在拟合精度，还是网络的训练速度都明显优于多层感知器网络，具有一定的实用价值。