Investigation on Thermal and Dimensional Stability of Epoxy Resin In-Situ Modified by Cyanate Ester Resin and Polydimethylsiloxane

The thermal and dimensional stability of epoxy resin (EP) in-situ modified by cyanate ester (CE) and polydimethylsiloxane (PDMS) are investigated by means of experiments and numerical simulation. Thermal gravimetric analysis (TGA) and differential scanning calorimeter (DSC) are used to analyze the heat resistance of the modified EP. The dimensional stability is characterized by the volume shrinkage of the series PDMS/CE/EP obtained by the density method. The chemical structure of the PDMS/CE/EP is analyzed by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR). The results of TGA and DSC indicate that the thermal stability of PDMS/CE/EP decreases firstly and then increases with the increase in the amount of CE. The addition of PDMS shows a slight effect on the thermal stability. The 40% CE makes the blending system exhibit the lowest initial decomposition temperature, which reduces by 15.5% and 40.8% compared with pure EP and CE, respectively. The FTIR results suggested that the influence of CE on the thermal stability of the modified EP is mainly ascribed to the generation of oxazolidinone ring with low thermal stability and the increase in the triazine ring with high thermal stability. The volume shrinkage measurement results show that the introduction of CE and PDMS are both beneficial to the improvement of the dimensional stability of the blending systems. The in-situ addition of 80% CE shows the lowest volume shrinkage of 6.11%. The thermal stress distribution of PDMS/CE/EP generated during the solidification process is simulated by the finite element analysis. The results suggested that the introduction of 80% CE into EP results in the lowest thermal stress in the blending system, which indicates that the system has the lowest volume shrinkage, which agrees well with the experimental results.     

一种小波神经网络与遗传算法结合的优化方法

提出一种基于小波神经网络(简称WNN)与Pareto遗传算法相结合的优化方法,并用于内流的数值流场优化计算.小波神经网络由输入层、隐含层和输出层组成.在隐含层用Morlet小波母函数取代了误差反向传播(BP)神经网络中常用的Sigmoid激励函数.Pareto遗传算法具有很好的全局寻优能力和良好的优化效率,在通常情况下它总可以得到均匀分布的Pareto最优解集.典型算例表明:该算法快速、高效,能高精度的完成非线性函数的逼近与映射,其泛化能力很强.      

KdV方程的数值解及数值模拟

文章在已构造的一种分片光滑的Lagrange型插值多项式空间中利用Galerkin法对非线性KdV方程进行求解。分析了数值格式的线性稳定性并进行了数值模拟,结果表明格式精确有效。     

合成射流激励器阵列对共轴射流掺混的影响

分别对单列和多列合成射流激励器控制共轴射流掺混流场进行了详细的二维非定常数值模拟,通过对其温度场分布和掺混过程进行分析,探讨激励器阵列进行掺混控制的机理.在研究过程中,考虑了相邻合成射流的影响.结果表明,激励器的采用使得整个流场的非定常性增强、湍流度增大,从而增强了共轴射流及其与周围流体间的掺混;两列激励器较单列激励器相比,前者具有更强的控制能力,这主要是由于相邻合成射流比单个合成射流有着更显著作用力的缘故.      

基于J2ME和J2EE应用平台移动电子商务应用模型研究

目的提出了基于J2ME的移动电子商务系统的应用模型,能较好的解决移动电子商务普遍存在的一些关键问题.方法采用J2ME和J2EE技术体系实现移动电子商务系统的应用模型,并提出交易中安全问题的解决方案.结果利用J2ME和XML技术实现移动购物系统解决方案.结论该模型具有较高灵活性、应用性、安全性和高效性.     

固体火箭发动机枪击过程数值模拟

为研究固体火箭发动机枪击安全性,对7.62 mm子弹射击过程进行了数值模拟.根据高速变形条件下功-热转化理论,计算出子弹穿透壳体温升,对灼热弹体与推进剂高速摩擦生热条件下的瞬态热传导问题,建立了相关理论模型,并进行了数值模拟.研究结果表明,子弹以750 m/s初速射击发动机,能使固体推进剂内形成高温热点,为发动机枪击过程模拟提供了新方法.     

户式中央空调系统设计安装中的细节问题

论文对户式中央空调系统负荷计算与修正,风机盘管的选型,水系统中末端设备的布置、系统调节、水容量与热稳定性,安装调试中旁通阀的使用等细节进行了探讨,提出从设计、安装和施工等具体环节完善户式中央空调系统.     

新型碳纤维格栅夹层结构模拟研究

新型飞行器机体构件的设计要求在所允许的有限重量下实现结构超轻型化。格栅夹层结构是当前国际上最有前景的新一代材料结构之一,已开始应用于航天结构。为分析三角形点阵格栅结构的受力性能,本文通过解析分析,用连续体模型模拟平板状格栅结构,得到各种不同尺寸下格栅结构的解析通解。经与ABAQUS有限元软件模拟试验对比,这种方法可将误差控制在较小范围内。与在相同重量条件下传统的蜂窝夹层结构相比较,进行三点弯曲模拟试验,三角形格栅结构具有更高的抗弯性能。     

CU-1型钇基重稀土对Be-Cu合金性能影响的研究

研究了CU-1型钇基重稀土对Be-Cu合金性能的影响。结果表明:Be-Cu合金经过微量CU-1型稀土的微合金化处理后,其显微硬度、耐磨性和耐腐蚀性均有不同程度的提高,热膨胀系数有所下降;随着稀土加入量的增加,Be-Cu合金的显微硬度逐渐提高,磨损量和平均腐蚀速率逐渐降低,热膨胀系数先减小后增大。     

基于典型飞行任务的CCA技术优势分析

基于典型飞行任务,在F-119发动机方案的循环参数基础上,对采用冷却冷却空气（CCA）技术的航空发动机性能开展研究,分析CCA技术对发动机总体性能及涡轮叶片温度的影响规律,评估采用CCA技术的涡扇发动机对其所装配飞机的飞行性能的影响。结果表明：针对仅预冷高压涡轮动叶冷却气方案,当保持冷却空气流量不变时,采用CCA技术可将涡轮冷气温度降低16.98%~41.21%,使得高压涡轮动叶表面最高温度降低8.89%~16.80%;当保持叶片表面最高温度不变时,采用CCA技术可减少高压涡轮动叶48.61%的冷却用气,且发动机的推力和耗油率等总体性能基本不变;针对同时预冷高压涡轮导叶和动叶冷却气方案,通过调整循环参数,在保持冷却空气流量和叶片温度不变的前提下,可使涡轮前最高温度提高6.91%,从而提高典型飞行状态下的航发推进性能,进而有效提升所配装飞机的起飞载质量、最大爬升率、最大马赫数、使用升限及航程等飞行性能。