双(口恶)唑啉化合物改性热固性树脂的研究

采用自制2,2′-(1,3-苯)双(4,5-二氢)(口恶)唑分别与热塑性酚醛树脂或二氨基二苯甲烷(DADPM)进行聚合反应制得了聚醚酰胺树脂(PEAR)和聚氨基酰胺树脂(PAAR).实验表明PEAR的冲击强度达到6 kJ/m2以上,弯曲强度达到100MPa以上,且电绝缘性能优良,可作为H级绝缘材料使用;PAAR的冲击强度最高达到22kJ/m2,弯曲强度达到202 MPa,电绝缘性能较PEAR稍差,但仍然可作为H级绝缘材料使用,另外还可望作为无卤阻燃材料使用.以这两种高性能热固性树脂为基体可制备出性能优良的玻璃布复合材料.     

齿轮时变系统对扭矩激励的响应

在考虑齿轮时变啮合刚度、啮合阻尼和输入、输出扭矩波动的情况下,建立了具有周期性时变系数的齿轮系统线性动力学方程,用A算符方法(AOM)求出了该动力学系统的近似解析解。根据计算结果,A算符方法(AOM)克服了谐波平衡法的缺点,能够得到系统响应的所有频率成分,计算精度更高;与数值法相比,可取较大步长,省时间,效率高;系统受到内部或外部激励时,响应中含有同频、倍频、差频及和频成分。      

块自适应球形矢量量化算法压缩SAR原始数据

提出使用块自适应球形矢量量化算法压缩SAR原始数据,该算法充分利用SAR原始数据经过自适应块处理之后在较小的数据块范围内具有稳定高斯分布的特点,使用格型矢量技术中的球形码书量化器进行量化,可以提高算法的压缩性能。通过运用球形矢量量化算法对SAR原始数据进行压缩、解压缩获取相应的SAR图像与块自适应量化和块自适应矢量量化经过同样过程得到SAR图像进行比较分析,得出块自适应球形格矢量量化算法是算法复杂度和算法性能之间比较好的折中。     

考虑切换特性的航空发动机多回路控制系统设计

针对航空发动机多回路控制系统切换, 分析了多回路控制系统切换的性能指标要求, 基于极点配置与H鲁棒控制综合的方法, 构造了线性矩阵不等式(LMIs), 以此为充分条件给出了多回路切换时的H∞控制器设计方法, 并与单回路系统设计切换进行比较仿真, 进一步表明了航空发动机切换控制的必要性与有效性.      

CVI制备的Si3N4p/Si3N4复合材料及其性能

以SiCl4-NH3-H2为反应体系,采用化学气相渗透法制备Si3N4p/Si3N4复合材料.试样主要成分为α-Si3N4和非晶沉积物,并有微量的β-Si3N4和晶体Si.SEM和光学显微图片表明颗粒团间气孔偏大,Si3N4颗粒和CVI Si3N4之间界面弱结合,导致试样的弯曲强度最高只有71MPa.     

镍对C/SiC化学气相渗透碳的催化研究

用液相浸渗还原法将Ni渗入C/SiC复合材料,研究复合材料中Ni对化学气相渗透PyC过程的影响.用重量分析法研究Ni的催化作用,用扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射(XRD)技术分析材料的微观结构及组成.结果表明,Ni对化学气相渗透PyC具有催化作用,它加速了PyC的沉积,Ni含量为4.4%时增重率达最大值9.98%.沉积的PyC为细小颗粒聚集体.CVI过程中Ni与基体SiC反应生成Ni2Si,Ni3Si.     

Z-A模型的修正及在预测本构关系中的应用

Zerilli-Armstrong(Z-A)模型是基于热激活位错运动理论建立的具有物理理论基础的本构模型,但是模型建立的初始假设,降低了其预测精度.为此通过引入考虑应变率和温度耦合效应的应变强化指数对Z-A模型进行修正,拓展了其适用范围,并将修正后的Z-A模型应用于描述IC10合金在不同温度和应变率条件下的塑性流变行为.与修正前Z-A模型的预测结果及试验结果比较表明:修正后Z-A模型的预测精度有较大程度的提高,最大平均相对误差值从6.41%降低到3.65%.      

工业计算机断层成像系统转台旋转中心的确定

构建一个工业CT(computed tomography)成像系统,转台旋转中心的确定是非常关键的步骤,其定位误差会引起CT图像上的伪影.在详细分析了现存旋转中心确定方法不足的基础上,提出了一种新方法,该方法基于正弦图数据的冗余性,通过计算将正弦图数据总和均分的位置来定位旋转中心.相对现有算法,该方法无须使用模体,亦无需知晓任何几何参数,且基本不受随机噪声影响.实际的实验数据验证了该方法的有效性.      

微型客车后视镜气动噪声仿真分析与控制

采用大涡模拟(LES)对某微型客车的瞬态外流场进行仿真分析,应用Lighthill-Curle声类比理论,采用FW-H声学模型,预测其车外气动噪声特性.对后视镜局部造型进行优化改进.最后进行了实车道路实验,测试了60～120 km/h整车噪声,测试结果表明,通过改进后视镜的造型整车噪声有了明显降低,且最大降幅为1.2 dB.      

航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究

提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度.