疲劳／蠕变复合作用下聚碳酸酯的交互损伤研究

探讨了在疲劳/蠕变复合作用下聚碳酸酯的损伤交互作用。结果表明,在疲劳/蠕变复合作用下聚碳酸酯存在疲劳和蠕变的交互损伤,其断裂寿命比纯疲劳或纯蠕变的断裂寿命低;断裂机制是由于疲劳循环载荷周期变化导致分子链和链段伸长/收缩往复运动,使在蠕变单向外力作用中受阻的分子链和链段松动和活化,从而促进蠕变运动和断裂。并且,疲劳/蠕变的交互损伤程度与温度密切相关。聚碳酸酯在较低温度的疲劳/蠕变交互损伤作用大于较高温度的交互损伤作用。随温度升高,疲劳/蠕变断裂寿命下降是疲劳和蠕变各自的单独损伤增加所致。     

遥测实时与延时数据结果弥补拼合方法

针对航天发射中实时和延时数据结果多元现象,提出基于双路时标检择算法的实时与延时数据结果弥补拼合方法,解决遥测参数实时、延时数据结果唯一性问题。经多次应用的结果表明,与传统优选数据段替换法相比,方法无需人工干预,执行效率较高,达到了利用延时数据提升实时数据质量的设计目的,满足数据处理要求。     

基于刷扫和研磨的复合式小行星取样器取样过程仿真与分析

针对小行星表面微重力环境及样品机械属性未知的特点,提出了一种基于刷扫和研磨的复合式取样器设计方案。该取样器通过刷扫和研磨的复合方式进行取样,能够提高小行星表面取样任务的成功率。为了研究该取样器刷扫取样时刷轮叶片数、刷轮转速、推进速度、星壤参数等对取样效率的影响,研磨和刷扫复合取样的优越性以及刷扫和研磨时的驱动力矩,开展了样品颗粒相互作用建模及研磨取样动力学分析。基于离散元仿真软件EDEM,构建了取样器3D模型并仿真其在小行星表面取样,获得了样品收集质量与取样时间的关系曲线,分析了各个参数对取样效率的影响。结果表明:刷轮叶片数越多,刷轮转速越大,推进速度越大,取样器取样效率更高,刷扫和研磨的复合取样方法比起单一的刷扫取样,具有更高的取样效率。该研究为设计小行星取样器、取样参数设定和取样效果分析提供了依据。     

谈高校年鉴编纂与信息利用

高校年鉴对推进学校教育事业的改革与发展具有十分重要的意义。本文就编纂高校年鉴应注意的问题和高校年鉴信息的功用进行了探讨,用全、新、实的年鉴信息展示高校的风采。     

基于连续损伤力学的铝合金冲击局部损伤及后继疲劳寿命

基于连续损伤力学理论,对2A12铝合金冲击局部损伤及后继疲劳寿命进行了研究。首先采用有限元方法模拟了冲击过程,获得冲击凹坑局部的残余应力场与塑性应变场;然后根据残余应力状态选取疲劳破坏的危险点,通过Lermaitre塑性损伤模型得到危险点的初始损伤;最后根据修正的Chaboche疲劳损伤模型估算疲劳寿命。通过与相关的试验结果进行对比验证,表明连续损伤力学结合有限元分析方法可有效评估金属结构冲击损伤及后继疲劳寿命。     

火星大气O3光谱探测技术

O3是火星大气中最重要、最活跃的分子之一,它不仅能够控制到达火星地面的紫外光通量,而且能够追踪大气中水蒸气光化解产生的HOX基,同时也是建立火星大气光化学模型的基础。文章主要描述通过天基遥感和地基遥感两种方法探测得到火星大气O3含量,包括空间和时间的分布、垂直剖面及其变化;具体分析了两种方法的探测机理,详细描述了国际相应光谱仪的整机结构和探测的重要成果,为中国进行深空探测提供了参考。     

试论张贤亮“才子佳人”模式写作的多重指向

当代作家张贤亮在他的小说写作中,以自身22年的右派生活为写作题材,利用才子佳人模式,融合个体写作经验,为读者提供了一重新的阅读空间,同时也为20世纪80年代的中国文学添了新鲜一笔。更值得关注的是,在张贤亮模式写作的背后,还渗透了他写作的多重指向,其中传达和展现的心路历程、时代气息、读者期待、身份纠结,读来更觉张贤亮作品...     

试论张贤亮“才子佳人”模式写作的多重指向

当代作家张贤亮在他的小说写作中,以自身22年的右派生活为写作题材,利用才子佳人模式,融合个体写作经验,为读者提供了一重新的阅读空间,同时也为20世纪80年代的中国文学添了新鲜一笔。更值得关注的是,在张贤亮模式写作的背后,还渗透了他写作的多重指向,其中传达和展现的心路历程、时代气息、读者期待、身份纠结,读来更觉张贤亮作品的现实和丰富。     

基于数据驱动的弹性高超声速飞行器控制方法

高超声速飞行器存在气动非线性强、复杂振动干扰等特点,参数不确定性大条件下传统依赖于精确模型的控制方法品质下降明显,需要进一步提高控制系统在线适应能力。针对弹性高超声速飞行器过载跟踪性能在线优化和弹性振动影响下的控制参数优化问题,提出了一种基于数据驱动的自学习控制方法,首先将高超声速飞行器输出反馈控制问题转化为状态反馈形式,采用鲁棒自适应动态规划算法设计了适用于过载跟踪问题的无模型控制参数在线优化方法,然后针对飞行器复杂弹性振动干扰的问题,提出了基于陷波滤波器的自适应动态规划控制方法,从而保证了振动影响下的控制参数在线优化效果。仿真结果表明,在不依赖于准确模型参数的条件下,所提的方法能够有效实现弹性振动干扰下的控制参数在线优化,并提高过载跟踪控制品质。     

基于蚁群优化的长短时神经网络变外形飞行器故障模式识别

变外形飞行器机械结构复杂,在变外形过程中发生故障的概率大,传感器测量成本高,针对这些问题,提出了一种基于长短时神经网络进行飞行器测试故障诊断的方法。首先根据变外形飞行器的气动参数模型和非线性动力学模型,构建变外形飞行器执行机构故障特征数据库。然后针对变外形飞行器发生故障时的序列化特征数据,提出基于长短时神经网络的执行器故障诊断框架。利用蚁群优化算法对网络训练的超参数进行优化,提高故障诊断的准确性与泛化性。通过仿真验证了该方法可实现变外形飞行器的低成本、高效率、高精度的故障快速定位。