基于Lattice-Boltzmann方法的多孔介质真空绝热特性

作为真空绝热板的芯材,多孔介质微尺度空间形貌结构及物性参数对其绝热性能影响较大。为研究多孔介质真空下的导热性能,选择颗粒状、纤维状和泡沫状3种典型多孔介质材料,并基于Lattice-Boltzmann(LBM)提出了一种随机构造多孔介质物理模型的方法。模型中重要参数结合多孔介质电镜扫描图像处理获取。采用D3Q15LBM模型进行数值模拟,并分析了真空度及颗粒/纤维/泡孔等效直径对导热系数的影响规律。模拟与实验的对比结果揭示了多孔介质真空下的导热系数随真空度及多孔介质物性参数的变化规律。     

刀具编码的激光自适应标刻技术

针对激光标刻刀具编码时出现的标刻效率低、标刻质量不稳定、危害工人身体等问题,提出了一种自适应标刻技术.设计了特定结构的输送机和V型块,配合光电开关的检测功能实现自适应传送刀具;设计了使不同刀具在抓取后轴线处在同一位置的机械手爪,以保证不同刀具端面都能快速定位到激光头标刻区域;利用机械手的快速移动,采用了光电开关辅助对焦来提升对焦的速度和精度.在这3项关键技术支持下,完成了整个方案的设计.样机的测试结果表明,相比传统标刻方式,自适应标刻技术能将标刻效率提升4倍以上,保证标刻编码质量稳定可靠,实现无人化标刻.      

正规基上的快速乘逆算法

根据有限域GF(2~m)上的正规基表示,本文提出一种新的快速乘逆算法。该算法把计算乘逆的复杂忭从O(m)降低到O(1/m)。     

受拉螺栓的应变疲劳可靠性分析

分析了受拉螺栓的应力与变形，指出这种螺栓的强度失效的主要原因是应变疲劳破坏，进一步在探讨应力-应变统计特性的基础上，提出了确定螺检应变疲劳可靠性寿命的方法，因此方法可进行螺栓可靠性寿命的预测。     

理论门槛值的研究

阐述了应力强度因子门槛值△Ｋｔｈ的重要性，讨论了理论门槛值的概念，分析了工程门槛值的局限性，提出了理论槛值的求解方法，实例分析显示了理论门槛值研究，无论对于工程应用或理论研究均具有重要意义。     

高强度钢内螺纹冷挤压成形与强化试验研究

内螺纹冷挤压成形是提高内螺纹疲劳强度的有效方法.作者研制出挤压扭矩和温度的测量系统,并从理论上证明了挤压变形区金属在挤压过程中受到三向压应力的作用,这可以大大增加金属的塑性,改善内螺纹的成形条件.高强度钢内螺纹成形与强化的关键在于挤压丝锥结构的优化设计以及工件底孔尺寸、挤压速度和冷却润滑液的合理选择.疲劳对比试验结果表明:在两个不同应力水平下,用挤压丝锥挤压强化的300M高强度钢螺纹,其寿命是切削螺纹的4～30倍.     

悬停旋翼的自由尾迹计算

在随桨叶旋转的坐标系中,建立了悬停旋翼自由尾迹计算的迭代方法和模型。文中以两种不同的模型旋翼为例算,对叶尖涡的轴向和径向位置进行了计算,并与已有的试验结果进行了对比。检验了模型的可靠性,运用上述自由尾迹模型,分别研究了不同叶尖马赫数,桨距角和桨叶片数对悬停尾迹形状的变化,表明了旋翼参数对自由尾迹形状的影响。最后,文末给出了一些结论。     

PCD刀具高速铣削TA15钛合金切削力的研究

通过利用回归正交设计和单因素试验设计方案,进行了PCD刀具高速铣削钛合金TA15的切削力试验.对高速加工过程中的动态铣削力进行了频谱分析,分析了高频振动对切刺力波形的影响.然后利用单因素试验分析了工件坐标系中三向分力以及刀具坐标系中切向分力随切削用量的变化规律.通过回归正交设计,建立了PCD刀具高速铣削钦合金时切削用量与动态切削力之间的数学模型,并进行了方差分析,验证了模型的可靠度.分析结果为PCD刀具高速铣削钛合全的工艺参数优化及建立高速铣削数据库奠定了基础.     

混合式壁面移动机器人横向移动机构及运动分析

 针对结构较复杂的椭球形壁面,提出了由两类不同移动机构组成的混合式壁面移动机器人,一类为框架移动式,实现沿壁面经线（纵向）的攀爬运动;另一类为浮动的轮轨驱动式,实现沿壁面纬线（横向）的运动,二者相互独立。重点介绍了轮轨式横向移动机构,分析了它的工作原理,根据工作环境的几何特征并结合DH法,对复杂约束环境下,机器人的横向运动进行了运动学分析,并进行了样机实验,结果表明通过控制两个驱动轮的角速度可以控制机器人横向运动的速度和姿态。     

脉冲星方位误差估计的TSKF算法

为提高脉冲星方位误差估计对方位自行速度及卫星位置误差的鲁棒性和整体运算的高效性,设计了两级卡尔曼滤波（TSKF）算法。首先,分析了方位自行速度及卫星位置误差对方位误差估计的影响,并分别结合相关算法进行了仿真验证。然后,结合方位误差估计的CV模型和两级卡尔量滤波的相关原理,写出了TSKF算法的更新方程,并分析了实现并行计算的基本流程。仿真实验的数据显示:在方位自行速度及卫星位置误差均存在的情况下,TSKF算法的方位估计精度约为0.1 mas,方位自行速度估计精度约为1.1 mas/a;与基于CV模型的估计算法相比,TSKF算法的浮点运算仅增加了0.048%。