电解强化的高速钢丝锥切削性能的试验研究

为消除或减少丝锥刀齿的锯齿或锋刃、前后刀面的凹坑或微裂纹等缺陷,提高使用寿命,对高速钢丝锥进行了电解强化处理并对强化后的丝锥进行了攻丝试验.结果表明:丝锥的原有缺陷明显减少,第1孔的攻丝扭矩虽比具有锋刃的未强化丝锥有所增加,但随着攻丝孔数的增加,扭矩增幅显著减小且平稳,大大提高了使用寿命和切削性能.     

X射线脉冲星信号时延的实时估计方法

针对在频域内计算X射线脉冲星信号延时量存在滞后性,进而难以为航天器自主导航提供实时信息的问题,提出将脉冲星信号延时估计转化为时域内标量估计的方法。首先,通过人工神经智能网络获得脉冲星信号的标准轮廓函数作为状态方程;应用粒子滤波算法对脉冲星信号延时量进行实时估计;其次,为了避免标准粒子滤波器中的粒子退化现象,推导并证明了一种新型粒子滤波算法;最后,推导出粒子滤波算法的精度函数,为航天器的导航策略提供参考。以航天器在轨运行中可能遇到的3种情况为背景,验证了所提粒子滤波算法的正确性与有效性。     

脉冲电流在塑性加工中的应用

金属材料塑性变形时通入脉冲电流,在力学性能方面:材料的流变应力下降、塑性变形能力提高,同时有助于内部裂纹的止裂甚至愈合;在微观效应方面:电流的引入可以改善组织状态,加快再结晶过程,细化晶粒。在自阻加热工艺中,电流直接对坯料加热,降低了能耗,电流加热速度快,提高成形效率。举例说明了电流在热冲压技术、轧制技术和超塑成形技术等塑性加工工艺中的应用。在节能和高效成为材料加工领域主题的今天,脉冲电流在塑性加工领域的应用可以有力地推动尖端制造业,尤其是航空航天制造产业的发展。大量研究也已证明脉冲电流在材料加工领域有着深远的研究意义和广泛的应用价值。     

玄武岩纤维表面涂层改性研究

采用溶胶-凝胶技术制备有机/无机纳米杂化涂层材料,通过红外光谱和原子力显微镜技术对该材料进行表征分析,结果表明合成了环氧/SiO2纳米杂化材料.采用合成的纳米杂化浆料对玄武岩纤维进行表面改性,通过纤维表面形貌、纤维复丝拉伸强度和复合材料层间剪切强度分析,研究玄武岩纤维表面涂层改性效果.试验结果表明:采用适当浓度的涂层溶液对玄武岩纤维进行表面改性可以有效的增加纤维表面粗糙度,提高纤维复丝拉伸强度,改善复合材料界面粘接强度,说明玄武岩纤维表面涂敷有机/无机纳米杂化涂层的改性方法是确实有效的.     

基于小生境遗传算法的航空发动机维修构型控制

为实现航空发动机维修中构型控制,建立了基于Petri网的构型控制描述模型,通过变迁序列的激发求得改型后可能的零件集合,作为后续的约束满足条件,并提出一种基于小生境遗传算法的发动机构型多方案求解方式.     

PSE方法在后部加载叶栅绕流稳定性分析及转捩预测中的应用

采用数值求解与实验测量相结合的方法, 分析后加载叶栅绕流的稳定性并预测转捩.推导出正交曲线坐标系下三维扰动波的抛物化稳定性方程, 在风洞实验中测量叶栅叶片表面的静压分布, 并结合测量结果对设计叶栅的流动稳定性进行特征值分析.分析结果表明:(1)后加载叶型能有效推迟转捩, 提高叶栅的变冲角特性;(2)当冲角变化时叶顶流动稳定性的变化最显著, 负冲角流动稳定, 正冲角流动最不稳定.      

基于行波与模态的混合方法对Timoshenko梁进行振动主动控制

 基于Timoshenko梁理论,采用波控制和独立模态空间混合方法,对悬臂梁的振动控制问题进行研究。采用波控制方法实现对Timoshenko梁结构的一点或多点的横向位移的振动控制。首先,基于结构的整体运动,采用模态坐标控制方法,对结构振动进行整体控制设计。而后,基于结构的局部性质,采用波方法吸收结构振动中的高频能量并求出Timoshenko梁中波的反射因数和透射因数。理论上研究了单位力扰动下的悬臂梁的振动。考虑的具体方法是将PD反馈波控制与基于极点配置法设计的模态控制相结合。最后给出数值结果。     

基于人工免疫的直升机传动系统在线异常监测方法

 针对直升机在线监测时难以提取状态特征的问题,提出一种适用于直升机传动系统在线状态监测方法。该方法基于生物免疫系统反面选择机理,利用改进型反面选择算法并结合人工神经网络进行监测。该方法能有效地提取直升机传动系统的状态特征,并结合直升机传动系统的实际情况准确得出状态异常度。在线监测实例结果表明,该方法能较准确监测出直升机传动系统的异常状态,验证了该方法具有较好的在线性、准确性及鲁棒性。     

近地小推力转移轨道的加权组合制导策略

 研究了近地小推力转移轨道的制导问题,给出了一种基于局部最优控制律的自主制导算法。推导出了各改进春分点根数对应的局部最优控制律;通过最优推力分配和目标偏差两个策略,对各局部最优控制律进行动态加权组合,从而有效减少了制导律的设计参数。在此基础上,针对燃料最省转移轨道,定义了一种新的发动机开关函数。采用遗传/逐次二次规划混合优化算法计算了最优制导参数。与传统算法相比,该制导算法是一种闭环制导算法,能够实现飞行器的自主制导,并且制导过程中无需对制导参数进行更新。以地球低轨到高轨的小推力转移为例,采用该方法分别求解了时间和燃料最省转移问题,并与传统算法进行了比较分析。数值结果验证了该算法的有效性。     

涡轮发动机平衡流形展开模型辨识方法研究

 根据涡轮发动机平衡流形展开模型的特点提出了两步建模方法。将复杂非线性建模转化为静态参数拟合和带约束条件的动态参数最小二乘辨识,根据单轴涡喷发动机气动热力模型辨识算例证明了方法的有效性。