发展高能束流增材制造技术 促进航空制造业跨越式发展

当前,以高能束流(激光束、电子束、等离子或离子束)为热源而开展的金属、非金属或金属基复合材料的高能束流增材制造不仅能够大大减少制造工序、缩短生产周期,节省材料、降低成本等,而且成为航空航天、医疗卫生等行业快速验证优化设计、快速响应制造的强有力技术手段。北京航空制造工程研究所是国内最早开展增材制造技术研究的单位之一,具有较完整的高能束流增材制造专业体系。近日,本刊记者就一些热点问题采访了北京航空制造工程研究所高能束流特种加工及快速制造学术带头人巩水利研究员。     

金属增材制造技术在航空领域的发展与应用

增材制造技术以其与传统去除成形和受迫成形完全不同的理念迅速发展成了制造技术领域新的战略方向。金属零件的高能束流增材制造在航空航天领域的研究和应用也越来越广泛,在先进制造技术发展的同时,也促进了结构设计思想的解放和提升,两者的相互促进必将对未来飞行器制造技术领域造成深刻影响。     

基于MFBD的多级多层系统修复性维修过程建模与仿真

由于装备复杂程度的提高以及维修过程的不确定性,对复杂可修系统修复性维修(CM)过程的分析一般基于概念模型进行仿真.通过建立随机的维修功能框图(MFBD),考虑装备测试性设计对维修过程的影响,建立了支持多级多层(MIME)维修活动的仿真模型,同时该模型也支持维修活动间复杂层次及逻辑关系的描述.给出了考虑资源等待时间的复杂可修系统的平均修复时间仿真计算方法,建立了复杂可修系统的修复性维修过程仿真应用案例.通过对测试性设计参数等不同影响因素的调整进行敏感性分析,验证了模型的正确性和适用性.     

一种可靠的MDIO接口逻辑设计

本文介绍了一种可靠的MDIO 接口逻辑设计的方法。目前已使用在AFDX交换机专用集成电路芯片上。该设计采用VHDL 进行描述,并使用Modelsim进行了仿真,结果表明,该设计的正确性和可靠性。同时在AFDX交换机板级调试过程中,也验证了设计的正确性。     

喷油杆与凹腔支板稳定器近距匹配雾化特性

以水和煤油为雾化介质,采用马尔文激光粒度仪研究了来流马赫数为0.16~0.24、喷雾压差为0.30~0.90MPa、喷油杆与凹腔支板稳定器间隔为31.5mm且顺喷时液雾在轴向不同位置处的雾化特性.研究结果表明:液滴索太尔平均直径(SMD)随来流马赫数增大而减小,随喷雾压差升高而减小,但凹腔支板稳定器下游远方截面的液滴SMD在主流区对马赫数不敏感,在回流区对喷雾压差不敏感.此外,喷油杆下游液滴SMD沿轴向逐渐减小,沿径向在主流区逐渐增大,在回流区逐渐减小.      

中航工业集团公司成功召开2013年度军用软件研制能力成熟度评价认证工作会议

2013年4月22日,中航工业2013年度《军用软件研制能力成熟度》(以下简称GJB 5000A)评价认证工作会议在北京召开。会议总结了2012年GJB 5000A评价认证工作,部署了2013年推进工作。总装电子信息部基础技术局、空装重点型号部、新时代认证中心,集团公司质量安全管理部、计划财务部,中航工业航空装备、航电系统公司、机电系统公司、飞机公司     

基于内流场PSP测量技术的图像后处理

由于在测量模型表面压力方面具有独特的优势,光学压敏测量技术（Pressure-Sensitive Paint Technique,PSP）近年来受到了广泛关注。然而,由于内流场流动的复杂性及狭小的几何空间,内流场的PSP压力测量实验难度非常大,影响了PSP的测量精度与显示效果。基于对光学压敏测量技术测量原理的深刻理解,结合图像对准与三维重构理论,探究并优化相应的图像处理流程,自主发展了PSP图像的三维重构程序。以某平面叶栅叶片PSP实验图像为研究对象,按照提出的优化图像处理流程,提高了叶片表面PSP测压的精度,实现了叶片表面压力场的三维重现,并与静压孔测量结果进行了比对。结果表明：所发展的PSP图像处理方法及流程,是现有测量条件下提高PSP测量精度的有效措施之一,且经过叶片表面压力场的三维重现,便于获取图像上的压力信息。     

读来读往

CIMT将于4月22日在北京隆重开幕。面对后危机时代的挑战,中国已连续几年成为世界第一大机床消费国,本届展会更是盛况空前,代表世界顶尖技术水平的机床工具产品将大放异彩。本刊为此推出了"未来机床"、"未来刀具"、"未来测量"和"未来工厂"4期特别策划。本期是以"未来工厂"为主题的特别策划。封面文章介绍了数字化工厂技术的应用现状与趋势;专稿针对实现飞机全三维设计的     

MASCOT 2即将开始第二阶段地面测试

日前,CFM国际公司先进的三维编织树脂转移成型(3-DW RTM)风扇项目正在按计划进行测试,公司将开始MASCOT 2风扇验证机发动机的第二阶段地面测试。碳纤维、三维编织复合材料RTM(树脂转移成型)风扇是将于2016年投入使用的CFM先进的LEAP发动机的一项基本技术。     

基于静态删减算法的神经网络在软件可靠性预测中的应用

与传统的基于人工神经网络的软件可靠性预测模型结构普遍由预先经验或者通过不断尝试的方法确定不同,在分析一般的软件可靠性模型的基础上,提出将一种基于静态删减算法的神经网络模型应用到软件可靠性预测中。通过利用2组经典的软件失效数据进行仿真,并与传统的神经网络可靠性预测模型对比分析,研究了神经网络拓扑结构和预测精度的关系,结果表明,基于静态删减算法的运用能够提高神经网络模型对软件可靠性的预测精度。