熔融沉积成型连续碳纤维增强尼龙蜂窝芯材的压缩特性

采用熔融沉积成型方法成形了连续碳纤维增强尼龙复合材料蜂窝芯材,并对不同测试方向的静态单轴压缩特性进行了表征分析,着重关注不同测试方向熔融沉积成形蜂窝芯材平面静态压缩破碎行为和能量吸收行为,并与纯聚合物基体进行对比。结果表明:X_1方向的压缩平台区域的力-位移曲线更加平滑稳定,且载荷值稍高于X_2方向,因此X_1方向更适用于能量吸收应用;此外,连续纤维的增强作用可使蜂窝芯材的平台载荷值得到明显提升。研究结果为连续纤维增强聚合物复合材料的空间增材制造提供理论基础。     

基于微型叶片式涡流发生器的前体压缩面低能流掺混机理

为了改善高超声速飞行器前体压缩面边界层速度型的饱满程度,降低进气道壁面流动分离的潜在风险,提出了基于阵列微型叶片式涡流发生器的前体压缩面低能流掺混方法。采用数值模拟方法研究了涡流发生器在来流马赫数7状态下的流动特性,揭示了主要流动控制机理,并分析了安装角对掺混效果的影响规律。研究结果表明：微型叶片式涡流发生器可对近壁气流产生一定扰动,形成局部大侧滑角、低压区域,掺混的主要机理在于叶片两侧分别形成扫掠激波、膨胀波,诱导近壁流体向叶片方向偏转,形成局部横向迁移,进而与主流产生掺混效应;负安装角的涡流发生器的扰动能力最强,但总压损失也最大;正安装角时涡流发生器的扰动能力随安装角的增大而增大;相比于无控制状态,所有叶片式涡流发生器均可降低边界层形状因子,安装角15°时的边界层形状因子最小,边界层速度型最为饱满,说明该状态下壁面流动具有较优的抗逆压分离能力。     

SACMA和QMW试验方法对复合材料层合板低速冲击后压缩行为的影响

采用了 SACMA标准和一种小试样试验方法对复合材料层合板低速冲击后的压缩 (CAI)行为进行试验研究 ,从层合板的冲击损伤分布、冲击后压缩破坏过程 ,以及层合板的准静态横向压缩、开孔后压缩等多方面进行对比 ,结果表明 ,这两种试验方法存在很大差别 ,试验方法不同 ,层合板低速冲击后的压缩行为也不同 ;采用 SACMA标准所测得的低速冲击后压缩强度更能全面反映基体韧性的优劣。作为 CAI试验标准 ,小试样试验方法还有待改进     

多尺度自适应直接信息采样与重构

现有的直接信息采样(Analog-to-Information Conversion,AIC)方法在压缩感知框架下,将采集和压缩过程融合,但并未充分考虑不同稀疏成分在信号重构当中的地位。针对该不足之处,提出一种多尺度自适应直接信息采样与重构算法。该算法充分考虑小波变换后的高频信号和低频信号在重构中的不同地位,实现速率自适应的直接信息采样。同时,给出变速率采样下的信号重构策略,以解决常规重构算法在速率自适应采样时失效的问题。仿真结果表明,多尺度自适应AIC系统可以获得比传统AIC系统更好的AFSNR性能。     

周向畸变进气下压气机动态失速特性研究

为研究周向畸变进气下压气机动态失速特性,在一大尺寸低转速压气机试验台上进行了均匀进气和180°周向畸变进气下压气机动态失速实验。采用时域观察、频域快速傅里叶变换以及时频域的同步压缩小波变换、基于同步压缩小波变换的空间模态分析和小波相干性分析等方法对动态失速信号进行分析。结果发现,畸变进气下,压气机旋转失速发生前出现0.225倍转子转动频率的一阶模态扰动,该扰动在相对畸变网不同位置区域周向传播速度不一致。宽带非定常扰动在畸变区尾缘附近最强,在畸变区前缘附近最弱,并存在周向尺度转化现象。转子转动频率扰动周向也出现强度变化,最大值出现在非畸变区中心附近的测点。周向畸变条件下集总系统模型对比实验结果的分析表明:实验和模型结果符合较好,旋转失速前非定常扰动周向强度和尺度变化主要受流量系数变化的影响,而一阶模态扰动周向传播速度不均匀现象是畸变进气下压气机系统特性作用的结果。     

高超声速进气道曲面压缩技术综述

高超声速曲面压缩系统能够同时利用弯曲激波和等熵波压缩来流,具有良好的综合性能,本文简要回顾了相关研究取得的成果,分析了这种新型压缩方式的流动特征,总结了基于曲面压缩概念提出的多种流场设计方法,重点介绍了其中根据出口截面或壁面上气动参数实现的流场反设计以及在高超声速进气道设计中的应用研究,同时指出了三维流场的反设计、粘性条件下的反设计等有待深入研究的问题。     

基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测

提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。     

两种典型缺陷对六边形蜂窝压缩性能的影响

文摘通过数值模拟研究了孔洞和部分填充孔穴这两种典型缺陷对弹性蜂窝(橡胶)和弹塑性蜂窝(金属)的压缩性能的影响规律。结果表明,相对于分散孔洞,集中孔洞对蜂窝材料的力学性能影响更大,且它们的存在完全改变了其变形模式;而对于含填充孔穴的蜂窝材料而言,其弹性模量得到显著增强,弹性蜂窝的屈曲应力也得到增强,但弹塑性蜂窝的塑性坍塌应力则保持不变或有所下降。     

音频信号矢量编码算法

为了在保证译码恢复的声音质量良好的前提下,减小编码的压缩率,以减小声音信号的存储空间,提出了一种将线性预测编码、SOM神经网络矢量编码以及Huffman编码相结合的声音信号编码算法,将1列声音信号转换为2列信号,这样就可以进行后续的矢量编码。实现了预测编码和矢量编码的结合。利用Matlab软件编程进行了声音信号编解码实验。实验结果表明,在保证声音质量的前提下,该编码方法的码率小于MEPG-1 Layer3的最低的64kbps标准码率,且算法简单。文章提出的编码算法在音频压缩编码方面将具有较高的研究价值和很好的应用前景。     

音频信号联合编码算法码书长度研究

为进一步减小音频信号的码率,针对基于线性预测编码、SOM神经网络矢量编码以及Huffman编码相结合的声音信号联合编码(以下简称联合编码),提出了通过合理选择码书长度值进一步减小声音信号码率的算法。利用Matlab软件编程进行了不同码书长度值的声音信号编解码实验。实验结果表明,在保证声音质量的前提下,通过合理选择码书长度值,可以使声音信号的码率远低于MEPG-1 Layer3的最低64kb/s标准码率,达到11.025kb/s的码率值。文章提出的编码算法可为音频压缩编码的进一步研究提供参考。