新型实用高精度Talbot－Moire测焦法研究

本文首先从理论上证明了用单色平面波照射光栅时，在透镜后形成的Ｔａｌｂｏｔ－Ｍｏｉｒｅ象关于焦点的对称性．并利用这种性质提出了一种测量透镜焦距的方法，该方法采用光栅莫尔技术找准对称象的位置，再经简单计算得到透镜焦距．理论分析和实测研究表明此方法方便实用，对被测焦距的长短没有要求，而且容易实现高精度的测量．     

往复轴磁性液体密封耐压能力及密封间隙内磁性液体运动状态的分析与研究.

研究了往复轴磁性液体密封间隙内磁性液体的运动机理，在此基础上从纳韦-斯托克斯方程出发得出了往复轴磁性液体密封的耐压公式。为了验证该公式的正确性，对密封结构的磁场分布进行了有限元计算，得出了密封结构的最大静止耐压能力，并且在实验台上验证了速度和行程夺密封耐压能力的影响。     

基于加速退化试验的光纤陀螺组件寿命评估

工作在宇航环境中的光纤陀螺组件会受到复杂的应力作用,而陀螺组件本身结构复杂,价格昂贵,并且可靠性高,很难通过普通的加速寿命试验评估其寿命.运用包含剩余标准化系数的退化轨迹模型,描述了光纤陀螺组件退化量与应力水平的关系,并且运用双应力步进加速退化实验的方法,得到光纤陀螺组件在温度和辐照两种应力下的退化数据.结合光纤陀螺加速寿命模型,评估该陀螺组件在宇航环境下的寿命.     

复合材料超声检测复合缺陷多层成像实验分析

传统的超声B扫描和C扫描检测,并不能完全地展现复合材料复合缺陷的全貌,具有一定的局限性。本文通过实验的方法,对人工预制缺陷试样进行了水浸超声C扫描成像检测。在超声C扫描底波幅值成像原理的基础上,通过一次扫描,获取不同层深位置的超声反射信号进行切片C扫描成像,利用不同层深位置的切片C扫描图像观察材料内部的缺陷。实验结果表明,利用超声A、B、C扫描成像与切片C扫描成像相结合的方法对复合材料中的复合缺陷进行多角度成像,能够对复合材料内部的复合缺陷进行全方位的清晰显示。     

PCD刀具车削不同颗粒含量SiCp/Al复合材料试验研究

碳化硅铝基复合材料具有优良的导热性、较高的比强度和比刚度,在航空航天领域具有广泛的应用前景。由于此复合材料中含有增强相,导致材料的切削加工性能变差。通过试验分析了不同颗粒体积分数(纳米级5%、微米级25%)SiCp/Al复合材料和切削参数(切削速度、背吃刀量、进给量)对刀具磨损和工件表面质量的影响,并对刀具磨损机理进行了研究。试验结果表明,车削微米级25%SiCp/Al材料时聚晶金刚石PCD(Polycrystalline Diamond)刀具磨损更严重,且工件表面质量更差。随着进给量和背吃刀量的增大,工件表面粗糙度值增大,刀片前刀面磨损严重;随着切削速度的增大,工件表面粗糙度值减小,刀片前刀面磨损量增大。选取本文切削参数进行SiCp/Al复合材料的切削加工时,发现刀具磨粒磨损、微崩刃是PCD刀具后刀面磨损的主要成因,且刀具前刀面也会产生积屑瘤。研究结果可为SiCp/Al复合材料PCD车削工艺的优化提供理论基础。     

飞机刹车盘用炭/炭复合材料新型防氧化复合涂层

 研究了一种工艺简单、成本低廉的飞机刹车盘用炭/炭复合材料防氧化复合涂层。该复合涂层由两层组成，其中内层由硼酸制备而成，外层由硼粉、炭化硼、氧化硅玻璃粉、有机硅树脂以及铝粉和铁粉制备成。恒温氧化和热震实验的结果表明：在700 ℃下空气中恒温氧化50 h后，带该涂层试样的氧化失重率只有0.08％，同时在700 ℃下空气中热循环50次后，试样的氧化失重率也只有0.12％。另外，用扫描电镜(SEM)、X射线能量分散谱(EDX)、Raman光谱和差热分析(DTA)等方法分析了涂层的防氧化机理。     

固体火箭发动机药柱的有限元网格划分研究

讨论了混合网格划分功能在对固体火箭发动机药柱进行有限元分析中的应用,对同一推进剂药柱进行了两种不同形式的网格划分,并对计算时间进行了比较,提出了推进剂药柱网格划分应注意的一些细节方面。     

形变热处理LC4铝合金强度及应力腐蚀性能的研究

一、引言 应力腐蚀开裂敏感及疲劳强度较低,是高强度铝合金应用中面临的两个主要问题。应力腐蚀造成的低应力破断,常常引起灾难性后果。虽然过时效处理可以显著改善应力腐蚀敏感性,但同时也使合金的强度比时效峰状态有所降低,因此,不能充分发挥材料的性能潜力。形变热处理可以提高高强铝合金的强度,但对该类合金应力腐蚀及疲劳强度的影响,尚缺乏深入研究。     

基于有监督线性特征映射(SLFM)网络的材料性能预测模型

构造了基于 SLFM网络的材料性能预测模型 ,探讨了实现该预测模型时网络的拓扑结构、学习和预测机制以及参数选择 ,提供了其对 Ti-2 6合金性能进行预测的实验 ,实验结果良好。在此基础上对 Ti-2 6合金的部分性能影响因素进行了优化 ,优化后的性能测算结果和实验结果相符。     

基于SVM和广义粗糙度特征的航空发动机振动故障诊断方法

通过对航空发动机振动信号进行小波分解,依据多尺度空间局部能量分布和粗糙性提取基于子带信号能量加权广义粗糙度特征实现对振动情况的描述.然后将上述特征送入支持向量机(support vector machine,简称SVM)分类器进行训练,根据分类器的输出结果判断航空发动机的工作状态和故障类型.通过对实测航空发动机试车时得到的振动信号的实验分析结果表明,该算法可以有效地识别发动机的振动故障.