三维编织碳纤维复合材料超声辅助车削可行性分析

根据三维编织碳纤维复合材料非均质性和各向异性的特点,将其车削加工表面分为四类典型表面.分别采用三种不同刀具对三维编织碳纤维复合材料进行了超声辅助车削和普通车削加工试验,分析了四类典型表面的粗糙度的变化规律,建立了三维编织碳纤维复合材料表面质量评价方案,并对超声辅助车削和普通车削加工过程中的切削力和刀具磨损进行了研究.结果表明,超声辅助车削加工三维编织碳纤维复合材料相对于普通车削,可以有效地提高工件表面质量,降低切削力,延长刀具寿命.     

高强阻尼铝合金的阻尼性能和组织稳定性

采用时效处理实验,研究了快速凝固/粉末冶金工艺制备的X7093/5(Zn-30Al)高强度阻尼铝合金的阻尼性能和组织稳定性.将阻尼铝合金分别在50℃,100℃,120℃保温10?h,50?h,100?h后空冷,采用动态力学热分析仪(DMTA)和透射电镜(TEM)分别测试其阻尼性能和观察微观组织的变化情况.研究结果表明: 阻尼铝合金在时效过程中,组织结构由最初细碎杂乱的晶态结构转变为具有规则晶界的大晶粒结构,晶界对合金阻尼性能的贡献增强.在室温至250℃的温度范围内,合金阻尼值由4×10^-3增至3.0×10^-2.阻尼铝合金在120℃以下、100?h以内的时效处理中,时效温度和时效时间的不同对合金阻尼性能的影响不显著,材料的阻尼性能稳定性良好.     

BP/GA混合算法在简易组合导航系统中的应用

Kalman滤波器是组合导航中最常用的最优滤波工具,但是在组合导航系统中有一些应用的局限性,尤其在低成本的GPS(Global Positioning System)/DRS(Dead Reckoning System)组合导航系统中,存在着使用的GPS接收机和惯导测量元件的精度不够高的问题,要提高系统的测量精度,只能提高算法软件的先进性.为补偿卡尔曼滤波发散的缺陷,将神经网络和遗传算法组成的混合算法与卡尔曼滤波相结合,应用到GPS/DRS组合导航系统中,该算法不仅具有普通神经网络的自主学习能力、好的实时性,还克服了传统算法收敛速度慢、对学习参数敏感、局部有极小点等缺点,同时兼具卡尔曼滤波的最优估计性能.仿真结果验证了这种算法和常规卡尔曼滤波算法相比较具有更高的精度和稳定性,经过对仿真数据进行统计分析,纬度误差的最大值降低了一个数量级.     

基于小波的非线性模型的孔探图像压缩

针对涡轮发动机内部图像细节丰富的特点,为了实现在高压缩比下对细节信息的保留,以不影响发动机内部故障检测,采用小波域的非线性表示和建模方法,利用多尺度边缘检测对边缘进行定位,通过轮廓加剖面模型在定位的边缘进行边缘影响区域划分;之后通过阈值将边缘影响区域进一步划分为较重影响系数区域与较轻影响系数区域,在不同区域应用不同的编码质量控制,从而实现了一种基于小波着重于边缘的图像编码系统.实验结果表明,与一般的小波图像压缩方法相比较,在不同的压缩率下,峰值信噪比均得到小幅度的提高,并且从视觉感官上也得到较好的效果.      

连续粒径粉体在浆体中的堆积密度

采用测定相同流动度时浆体需水量的方法,试验证明了不同粒径分布的矿粉其堆积密度有显著的差异.将浆体中的粉体颗粒及其表面包裹着的一层水膜作为复合颗粒,从而将求浆体中粉体颗粒堆积密度的问题转化为求假想复合颗粒体系的堆积密度问题,在Stovall模型的基础上推导了浆体中连续粒径粉体的堆积密度计算公式;通过试验确定了该公式中的待定参数值,并对公式的适用性进行了验证,结果表明:用该公式可以根据粉体的粒径分布计算它在浆体中的堆积密度.      

某无人机气动估算与风洞试验

基于气动估算和风洞试验相结合的方法,研究某型无人机的气动特性.通过不同V形尾翼纵向力矩对比试验,发现尾翼上反角对纵向力矩特性影响较大,并分析了纵向力矩曲线上翘的原因.进行飞机部件及全机气动性能对比试验,给出V形尾翼无人机气动估算方法,找出计算与试验结果产生差别的原因,通过调整尾翼安装角,优化了无人机的气动特性.同时风洞试验也证明所采用的气动估算方法是可信的,可用于此类布局无人机的气动计算.     

射频仿真暗室的静区分析

影响射频仿真暗室性能的因素是多方面的,从微波暗室布局、吸波材料性能、天线辐射方向特性3个方面, 利用几何光学法分析了射频仿真暗室静区电平的分布规律,给出了暗室静区主极化电平计算模型.根据某研究所提供的4个频率(0.8GHz,2GHz, 6GHz和18GHz)下吸波材料反射率及天线方向图数据,对该研究所射频仿真暗室的静区电平分布进行了仿真计算,给出了水平极化与垂直极化条件下静区中心面的电平分布.仿真结果表明,采用此方法能快速并准确的适用于射频仿真暗室静区的性能分析.      

基于小波变换的孔探图像边缘粗糙度分析

针对航空发动机内部结构裂纹损伤的孔探图像识别问题,提出一种描述孔探图像边缘曲线粗糙度特征的方法——粗糙度系数法.该方法利用二进小波变换对边缘曲线在所有可能尺度上进行小波分解,得到尺度系数和小波系数.对于这些小波分解系数,构造一种对数熵算法来计算尺度系数和小波系数的能量强度.小波系数与尺度系数的对数熵的比值被定义为粗糙度系数,用粗糙度系数来评估曲线的粗糙程度,粗糙度系数越大,曲线越粗糙.实验表明以粗糙度系数作为孔探图像边缘曲线的识别特征,能够有效地识别孔探图像中存在的裂纹损伤.      

基于序列Monte Carlo技术的动态节点定位

无线传感器网络中目标节点定位的准确性与定位频次对跟踪与监视精度有着重要的影响.为了提高目标跟踪精度,需要研究高效的网络节点定位算法.在分析传统基于Bayesian估计过程定位的基础上,讨论可利用基于采样的序列Monte Carlo算法解决移动节点的自主定位的算法,研究了序列Monte Carlo算法在无线传感器网络节点定位中的应用.利用该方法无需对传感器网络的先验知识和对节点移动的假设,利用低密度种子节点得到定位的精度较高.理论分析和仿真实验表明,利用序列Monte Carlo算法进行定位能够充分利用移动性来提高定位的精度,Monte Carlo定位算法很大程度上提高了定位效率,能够更有效地利用传感信息,降低不确定性因素的影响.      

监测位移预报的非等间距相关系数平稳序列法

建立了监测位移时间序列分析、建模和预报的非等间距相关系数平稳序列法.采用随机过程理论导出了模型的整体极大似然估计,在保证参数估计量优良统计特性的同时,克服了现行组合模型方法难以处理非等间距监测位移序列的问题.通过数字模拟仿真技术解释了传统插值处理产生较大误差的原因.计算实例表明该方法具有较高的建模和预报精度.