飞机强度试飞活动部件残余变形分析

试飞中，飞机残余变形测量结果分析主要是判别所测残余变形是否为危及飞行安全、有碍操纵等的有害变形。而飞机活动部件残余变形实测结果常常超差的一个重要原因，是实际测量中，部件所处的状态与图纸要求的差异（存在偏度）。对此提出了偏度修正法和空间基准面修正法，并利用某型飞机全动平尾残余变形的实测数据，验证了这两种方法的有效性，并就方法的适用性进行了讨论。     

一种飞机在环试验舵面偏转位移测试方法

介绍了一种飞机在环试验舵面偏转位移的测试方法：利用标定通过线位移测量舵面偏转位移,并在舵面全运动行程范围内对标定阶数和误差进行仿真验证,以实际数据说明方法的可行性以及阶数对标定精度的影响。该方法适用于线位移与舵面偏转位移为非线性关系时的工程计算,可以大大简化理论建模和数学运算的工作量。     

激光陀螺电路系统研究进展概述

近几年,激光陀螺在产品数字化、小型化方面有较好的发展,为其在军用领域和商用领域广泛应用打下坚实基础。纵观国内外发展情况,激光陀螺产品小型化发展进程,主要体现在其电路系统方面的改进。电路系统的发展主要经历了四个阶段：分立元件组成的控制系统,单片机构成的分立控制系统,高性能芯片构成的集成控制系统,单片集成的片上系统。在集成电路和数字处理技术发展的前提下,激光陀螺电路系统的研究也在逐步深入。本文揭示了激光陀螺电路系统的发展方向,这对国内激光陀螺产品的发展有着重要的参考意义,有助于推动激光陀螺数字化、小型化的发展。     

激光陀螺中光路调节系统的研究

本文针对陀螺掉光问题,分析了光路准直性变化（光路歪扭）带来的损耗对陀螺输出光强的影响,确定了光路歪扭调节角度的范围,设计了光路调节系统,并对其进行测试。结果表明,该系统在额定工作电压下,对光路歪扭角度的调节范围在-8″和+3″之间,具备光路调节的能力,可用于提高光路准直性。     

7150铝合金热变形行为及微观组织

采用Gleeble热模拟机进行热压缩实验,研究7150铝合金在变形温度为300~450℃、应变速率为0.01~10s-1条件下的变形行为,采用Zener-Hollomon参数法构建合金高温塑性变形本构方程,并对变形后的微观组织进行分析。研究表明:7150铝合金的流变应力随应变速率增大而增大,随变形温度增大而降低。该合金热压缩变形的流变应力行为可用双曲正弦形式的本构方程描述,其参数A为4.161×1014s-1,α为0.01956 MPa-1,n为5.14336,热变形激活能Q为229.7531k J/mol。随着温度升高和应变速率降低,动态再结晶逐渐取代动态回复成为合金的主要软化机制。     

基于CST方法的吸附式压气机叶型及抽吸方案耦合优化设计

为了探索吸附式叶型设计特点,研究了一种将类别形状函数变换法(CST)方法和人工蜂群算法相结合,利用2D程序作为流场求解器,对吸附式叶型和抽吸方案进行耦合优化设计的新型吸附式压气机叶型设计方法,并且详细论证了CST方法用于吸附式叶型优化设计的可行性。研究结果表明:耦合优化设计之后在保证叶型强度未下降的基础上总压损失降低了65%,气流转折角增加了3°,气动性能得到较大的提升。针对所优化的进口高亚声速的吸附式叶型,通过适当改变叶型前缘处的型面,可以较好地控制气流马赫数,避免产生激波,从而防止附面层厚度增加,降低叶型损失。     

基于CST方法的高空低雷诺数吸附式叶型耦合优化设计

研究了一种基于类别形状函数变换（CST）方法的吸附式叶型优化设计方法,该方法可以在高空低雷诺数条件下对叶型和抽吸方案耦合优化.结果表明:优化之后在20km高空低雷诺数条件下总压损失降低了65%,静压升提高了0.02,气动性能得到较大提升.而且由于优化过程中罚函数的引入使得优化后吸附式叶型在地面条件下性能也有所提高.对于高空低雷诺数条件下吸附式叶型在抽吸位置之前适当的增加叶型负荷,再通过抽吸来控制附面层,效果最优.并且最佳抽吸位置位于层流分离泡作用区域内.在层流分离泡作用区域内抽吸可以完全消除层流分离泡对叶型性能的影响,并且可以较好控制附面层位移厚度和动量厚度的增加,有效地减小附面层内的动量损失.      

丝束张力对自动铺丝成型工艺的影响

为获得良好的铺丝成型质量,通过理论分析和实际铺放实验,从送丝质量和铺放质量两个角度出发,研究了丝束张力对自动铺丝成型工艺的影响。送丝实验发现,丝束张力的大小对送丝精度和送丝可靠性影响显著;铺放实验发现,过大或过小的丝束张力都会导致铺放质量的下降,铺放过程中丝束张力维持在合理的范围内;基于铺放过程中预浸丝束的受力分析,探究了不同铺放条件下铺放张力对铺放质量的影响,讨论了影响丝束张力取值范围的因素,建立了丝束张力取值范围的计算公式并对该公式的合理性进行了实验性验证。最终得出结论,丝束张力是自动铺丝成型工艺的重要工艺参数之一,铺放中丝束张力的取值应随曲面形状和铺放轨迹的改变而调整,并与其他铺放工艺参数相匹配以实现铺放质量的最优化。     

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。      

航空四站气体保障过程的STAMP建模与STPA安全性分析

航空四站气体保障装备的可靠性在不断提高,而气体保障过程中的事故仍有发生,需要一种新的方法系统地去识别新的危险因素,从而提高系统的安全性。从控制的角度结合STAMP和STPA对航空四站气体保障过程进行安全性分析。首先,介绍STAMP/STPA的工作机理;然后,对航空四站气体保障过程构建STAMP模型,采用STPA安全分析方法对航空四站气体保障过程的安全性进行分析,识别不安全控制行为,对生成的不安全控制行为进行场景分析;最后,与事故树分析法(ATA)进行分析结果的比较,从而证实了该方法的优越性。结果表明:采用STAMP模型和STPA安全分析法可以更加全面地识别出不安全控制行为及其原因,更有利于保证航空四站气体保障过程的安全。