含多处损伤结构的剩余强度研究

系统地回顾了含多处损伤MSD结构的损伤连通准则,指出采用Dugdale的片状塑性区尺寸的Swift韧带屈服准则对一般工程材料最为合适.对具有潜在危险性的典型的广泛MSD结构作了剩余强度分析,分析结果表明:广泛MSD大大地降低了结构的剩余强度.     

合并重组的成功实践—中国航空工业空气动力研究院成立两周年运行初探

本文对中国航空工业空气动力研究院成立两周年的运行情况进行了初步探讨,从提高认识、调整结构、建章立制、培养人才、科研生产几方面说明了气动院合并重组的成功经验.     

随机声载荷时域信号门限自回归模型研究

利用航空发动机燃烧室噪声测试数据[1],采用门限自回归分析方法建立随机声载荷门限自回归模型SETAR(2;2;30,30),得到令人满意结果,并将拟合和预测均方误差与文献[1]非门限的自回归滑动平均模型ARMA(17,16)的结果进行了比较.     

多轴高周疲劳失效准则的对比分析

采用多种材料、多种加载方式的数据对多轴高周疲劳中比较常用的6个失效准则进行了对比分析.选取的准则涵盖目前研究的各个方面,包括等效应力准则、应力不变量准则和临界面应力准则;选用的数据包括合金钢、低碳钢、铝合金和铸铁等10种金属材料;加载方式包括比例加载和非比例加载;对比方式包括对同种材料不同准则之间的横向比较和同一准则对不同材料的纵向比较.对比分析的结果表明,6种准则对于低碳钢及合金钢材料的预测结果优于其它材料;比例加载的预测结果优于非比例加载;预测结果较满意的是Papadopoulos准则、Susmel准则和Liu准则.此外,6种准则对于铸铁的预测结果均不理想.      

叶片外物损伤容限设计的本质特点及设计准则的发展

通过对风扇/压气机叶片外物损伤及其失效特点的深入分析,认为叶片外物损伤容限设计的本质是考虑外物损伤影响的叶片振动应力设计.通过对国内外发动机设计规范和标准的分析和回顾,将外物损伤容限设计准则的发展分为3个阶段:①50年代初-60年代末,以外物损伤(FOD)的预防和维护为主;②70年代初-90年代末,等效为应力集中系数K_t≤3的缺口容限设计;③2000年以来,FOD的概率容限设计.最后对我国外物损伤容限设计的研究方向提出了建议.      

直接扩频通信系统中最小误码率准则下的特征相消器

首先研究最小误码率准则下的特征相消器,再由最小化误码率（MBER）准则和约束条件的最小均值输出能量（MMOE）准则之间存在的关系,将MBER准则下特征相消器的设计转化为约束条件的MMOE下的干扰抑制器的设计,并利用子空间跟踪算法实现MMOE准则下的干扰抑制器。仿真表明,采用子空间跟踪算法比同准则下的RLS算法有更低的计算量和更好的抗干扰效果。     

驾驶员诱发振荡预测方法应用研究

随着电传操纵系统在战斗机和民用运输机上的运用,驾驶员诱发振荡现象逐渐增加,对现代航空飞行安全构成直接威胁.介绍了Ⅰ型和Ⅱ型PIO的多种预测准则,重点研究了Ⅰ型PIO预测准则中的A准则、带宽准则和Neal-Smith准则,并对多型飞机的PIO趋势进行了预测.计算结果表明:A准则、带宽准则和Neal-Smith准则是预测PIO的有效方法.     

复合材料裙级间连接结构强度预测

针对复合材料裙级间螺栓-柱销连接结构试件,建立了三维有限元逐渐损伤模型。该模型可模拟试件损伤起始、发展及最终破坏的整个过程,并能较好预测试件破坏的模式和强度。该模型包括应力分析、失效判定准则和材料性能退化3个步骤,采用该模型对试件进行了损伤扩展分析和强度预测,计算结果与实验结果较吻合。     

压气机转子叶片叶尖流场的低速模化设计

针对带进口导叶的高速压气机第1级转子叶片的叶尖流场进行了低速模化设计,为后续的低速压气机叶尖流场损失和失速测试试验做了准备.利用叶片造型和数值模拟方法,以保证高、低速压气机转子叶片表面压力系数及叶片排进、出口主要气动参数分布相似为目标,对高速原型压气机进行低速模化设计,包括调整流道形状,对叶型进行反复迭代,并在进口导叶和1级转子叶片的造型设计上突破了几何相似的限制.最后,对高低速压气机的几何、气动参数和流场结构进行了全面的计算对比分析,证明采用所提出的低速模化设计方法是成功的,实现了在流量系数相同的情况下,加工量因子和转子扩压因子分别为98.16%,94.95%的相似度.      

Adaptive Gaussian sum squared-root cubature Kalman filter with split-merge scheme for state estimation

The paper deals with state estimation problem of nonlinear non-Gaussian discrete dynamic systems for improvement of accuracy and consistency. An efficient new algorithm called the adaptive Gaussian-sum square-root cubature Kalman filter（AGSSCKF） with a split-merge scheme is proposed. It is developed based on the squared-root extension of newly introduced cubature Kalman filter（SCKF） and is built within a Gaussian-sum framework. Based on the condition that the probability density functions of process noises and initial state are denoted by a Gaussian sum using optimization method, a bank of SCKF are used as the sub-filters to estimate state of system with the corresponding weights respectively, which is adaptively updated. The new algorithm consists of an adaptive splitting and merging procedure according to a proposed split-decision model based on the nonlinearity degree of measurement. The results of two simulation scenarios（one-dimensional state estimation and bearings-only tracking） show that the proposed filter demonstrates comparable performance to the particle filter with significantly reduced computational cost.