导热硅橡胶复合材料研究

以甲基乙烯基硅橡胶为基胶,两种不同粒径(3 μm,20 μm)的微米氧化铝为导热填料制备了填充型导热绝缘硅橡胶.研究了不同粒径氧化铝混合填充用量对硅橡胶导热性能、硫化行为、热膨胀系数、热稳定性影响.结果表明,随氧化铝用量增加体系热导率和热稳定性显著上升,线性膨胀系数降低,填料对硅橡胶硫化影响不大.使用电子级玻璃布为增强体制得了热导率达0.92 W·(m·K)-1、电绝缘和力学性能优良,适宜作为绝缘导热场合的热界面使用的导热硅橡胶复合材料.     

铝合金管材热态内高压成形研究

通过热拉伸实验研究5A02铝合金管材在不同温度下的力学性能.根据热拉伸实验结果进行管材热态液压胀形数值模拟,并进行初步的实验研究.数值模拟结果和实验结果表明,5A02铝合金管材的成形性能随着温度的升高而得到明显改善,理想成形温度为200～230℃.对数值模拟结果与实验结果之间的差别进行分析和讨论.     

激波风洞重模型气动力试验研究

在激波风洞上进行气动力试验时,风洞启动时巨大的冲击载荷使模型-天平受到充分的激励,从而形成惯性干扰力,并与真实气动力混杂在一起,甚至完全覆盖气动力,降低了试验精准度,使得试验模型的质量受到极大的限制。本文介绍了CARDC-dia.2米激波风洞进行大、重模型的压电天平气动力试验研究情况,包括天平设计、天平校准、惯性补偿和风洞试验等几个方面。研究结果表明:气动力试验模型质量可从过去的500g增加到8kg,模型长度可达1m。从而提高了激波风洞测力试验能力,能满足高超声速飞行器试验的需求。     

基于核心机的GTF发动机方案研究

齿轮传动风扇(GTF)发动机具有部件效率高、噪声低、级数少和质量轻的特点,是未来大型民用发动机的主要发展方向之一。为加快后续发动机的发展,在现有核心机的基础上,通过发动机典型气动循环参数的匹配分析,完成GTF发动机总体性能设计方案。分析了涵道比、风扇外涵压比、低压压气机压比、传动比等参数对GTF发动机性能的影响,初步确定参数选取范围。通过对比相同涵道比的GTF发动机与常规结构发动机,其推力和耗油率等性能指标基本接近,但GTF发动机具有低压部件级数显著减少的优点;总结了GTF发动机特有的关键技术。     

含分层损伤复合材料层合板振动特性

针对复合材料层合板分层损伤区域上、下子板的畸变模态,采用自定义矩阵单元模拟其损伤区的接触刚度,建立了一种合理的层合板分层损伤有限元振动分析模型;在此基础上研究了分层深度和分层大小对复合材料层合板振动特性的影响.数值模拟结果与实验结果的对比表明:采用的自定义矩阵单元可以有效地模拟层合板的分层损伤,模态计算值与实验值的最大误差为10.67%,最小误差为0.34%;分层深度和分层大小对复合材料层合板振动特性有较大影响,随分层深度变化,固有频率最多下降50%;随分层大小变化,前4阶固有频率最多下降12%.      

空气引射式燃烧室的无焰燃烧特性分析

进一步降低燃气轮机的污染物排放就必须采用新的燃烧技术.设计的空气引射式模型燃烧室内部具有新的燃烧组织方式.火焰筒头部用非旋流高速空气引射机匣内的预热空气进行助燃,机匣内的其余冷却空气经火焰筒壁面换热后由尾部稀释孔射出,实现出口的混合调温调质.用CFD数值方法研究了模型燃烧室的无焰燃烧特性.研究结果表明新型燃烧室的各项燃烧性能优良,NOx排放远低于常规燃烧室.对低污染燃烧室设计有工程应用价值.     

GNSS双频导航信号用户完好性监测机制研究

用户完好性监测指标通常被用于衡量导航信息的可信度,针对单个卫星导航系统用户完好性监测指标过高、可用性较差的问题,提出一种全球导航卫星系统(GNSS)多系统双频信号联合完好性监测机制,该监测机制使用一定完好性风险分配值下的保护门限作为联合观测下的监测指标;另外,为了确保各种监测假设下的用户完好性,分别讨论了无故障及一颗卫星故障假设下的伪距观测误差获取、保护门限计算以及完好性风险指标分配等问题。仿真结果表明该用户监测机制可有效降低保护门限、提高可用性,在用于I类精密进近时全球大部分区域用户的可用性水平大于95%。     

飞机电源系统故障诊断专家系统的分析和设计

应用人工智能理论对某型飞机电源系统进行故障诊断分析。本文给出励磁电流过大故障树模型,建立电源系统知识库和推理机,完成飞机电源系统故障诊断专家系统的设计,进行故障诊断,得出异常或故障信息,为整个飞机非航电系统采用专家系统进行故障诊断提供经验。     

含芳香酯基液晶基元环氧树脂固化体系和固化工艺的研究

液晶环氧树脂融合了液晶有序与网络交联的优点,是一种具有很好应用前景的结构和功能材料。本文研究了不同固化剂DDM,DDBA和DDS及不同固化反应条件对液晶环氧浇铸体性能的影响,采用扫描电镜分析了微观结构。结果表明,PHBHQ/DDM体系的综合性能最佳。     

自组织模糊CMAC神经网络及其非线性系统辨识

 针对CMAC的特点,提出了联想度的概念,并由此设计了一种自组织模糊 CMAC神经网络( SOFC-MAC)及其学习算法,证明了SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近。该网络具有学习速度快,逼近精度高及局部泛化能力等特点。歼击机系统特征模型辨识仿真验证表明了该方法的有效性。