模态声发射的噪声剔除技术

全波采样模态声发射的发展使声发射检测技术在航空航天结构中的应用进入了现场实用阶段 ,从而使模态声发射技术成为声发射检测的新方向 ,噪声剔除则是这项技术的关键。本文论述了模态声发射信号的特点 ,介绍了裂缝信号与噪声信号的判别以及现场环境的噪声剔除技术     

多模态冲压发动机提高性能的技术途径

为了使高超声速冲压发动机在宽飞行条件下同时具有高比冲、高推力系数、高推重比，在讨论多模态冲压发动机的不同工作模态特性基础上，提出了改进进气道／燃烧室／尾喷管参数协调状态的技术途径。在固定几何的条件下，采用一体化设计内流通道，并巧妙地调节加热规律，使得在不同飞行条件下采用不同的优化工作模态，从而防止进气道出现亚 声速溢流或过度超临界，防止尾喷管产生膨胀过度或不足，防止燃烧室内的过度高温高压，并使冲量增量最大。此外，就国内外在研制过程中曾出现过经验教训及应引起关注的技术创新点进行了讨论。     

分布式多处理机系统的结构及应用

本文简要阐述了分布式多处理机系统的三种基本硬件结构、功能、特点及其实现原理，为使该系统在民航等系统的应用和研究更加广泛，文中还对应给出了三种结构的应用实例，简要讨论了当今热门技术微计算机局部网络与本结构的区别及应用领域。     

应用FLOQUET理论分析直升机旋翼-机身耦合动不稳定性

本文详细论述了求解周期系数微分方程的Floquet理论及其在直升机旋翼-机身耦合动不稳定性分析中的应用,建立了一套实用的计算方法。这种计算方法,不仅可以分析旋翼特性各向同性的情况,还可以分析旋翼特性各向异性的情况,尤其对于旋翼特性各向异性情况下的旋翼-机身耦合动不稳定性的分析,该计算方法是目前最为有效和可靠的方法。本文给出了旋翼特性各向同性和各向异性情况下直升机旋翼-机身耦合动不稳定性算例计算结果,分析了一个减摆器失效和减摆器阻尼特性存在差异度情况下的耦合系统的动不稳定性,并得出明确的结论。     

微机局网（LAN）环境中MIS数据共享的设计与实现

本文根据微机局部网络支持下的MIS系统设计,说明数据共享的设计与实现方法,并通过对Novell微机局部网的体系结构的分析,提出了扩充网络功能的一些方法。     

非比例阻尼与密频内共振

非比例阻尼（ＮＰＤ）促成密频内共振（ＩＲＣＦ），密频内共振（ＩＲＣＦ）强化非比例阻尼（ＮＰＤ）的耦合作用。两者的关系集中体现在密集模态的复幅互调制的规律上，其中Ａ为复幅向量，Ｃ为阻尼阵，为失谐矩阵，μ为正值小参数。本文针对四种情况（１）Ｃ奇异；（２）非奇异；（３）非亏损；（４）亏损。讨论复幅向量Ａ（ｔ）的演化和系统能量Ｅ＝ＡＨＡ衰减的特点，得到一些有用的结论，尤其在情况（１）中发现Ｎ个密集模态的复幅的某些线性组合不随时间变化，Ｅ不衰减至零，生动地说明了ＮＰＤ和ＩＲＣＰ的相互影响。     

星载TDICCD随机振动与数据处理研究

对星载TDICCD进行了随机振动试验，提出了TDICCD机体在进行宽带随机振动工程试验中必定面临的几个技术问题及处理方法，分析了振动环境与结构振动特性的关系及其对TDICCD结构的影响和危害，研究了试验的实用技术和控制方式的选择要点．根据对星载TDICCD振动信号的现场采集结果，分析了振动信号的时域划分、信号采集基本参数的选择原则，并用信号分析仪进行了数据处理，获得了该机体振动的参数，这些动态特性参数为星载TDICCD的防振、隔振提供了可靠的参考，为对机体进行有限元模态计算提供了修正和科学依据．     

基于视觉与边界元法的复杂曲面砂带磨削接触状态快速获取

机器人砂带磨削具有高的加工表面质量与效率,但是在加工复杂曲面部件时,难以确定的局部接触状态导致加工过程的精度难以保证,限制了其在高端产业的应用。目前的局部接触状态计算方法难以满足加工中对计算效率的要求。因此,本研究首先对比分析了FEM与BEM在计算接触状态方面的结果,提出采用机器视觉识别砂带上的磨削痕迹得到磨削区宽度,并将其作为BEM的边界条件,最终实现了局部接触状态的快速获取。该方法能够在1 s内计算得到18 mm×18 mm区域大小,精度0.2 mm点云轮廓的接触状态,与FEM计算结果对比,最大误差不超过5.6%。     

基于深度神经网络的机器人加工系统模态特性预测

串联式工业机器人具有工作空间大且灵活性强的特点,被广泛应用于飞机蒙皮、航空透明件等大型结构件的加工。然而,工业机器人存在刚度弱、动态特性空间分布差异大的问题,导致其铣削稳定性极限低,不同加工区域的铣削性能变化明显,可供选择的工艺参数窗口狭窄的问题。研究机器人铣削系统加工过程中的动态特性,建立位姿相关模态预测模型对提升机器人加工性能有重要意义。本文以ABB机器人加工系统为研究对象,提出了一种基于深度神经网络的模态预测方法。首先,采用多普勒测振仪对机器人加工系统进行了模态试验,对多阶模态的空间变化加以分析。随后,根据机器人实际工作空间,设计测试试验组从而获取位姿相关的频响函数集,并利用有理多项式法准确辨识相关模态参数。在此基础上,采用超参数优化法建立深度神经网络预测模型,最终实现工业机器人工作空间内位姿相关的多阶模态参数准确预测。试验结果表明,该方法预测精度可达80%以上。     

舰面状态直升机机体在起落架上的固有频率分析

针对起落架缓冲支柱和轮胎的非线性特性,应用等效线性模型,提出一种预估刚性机体在弹性起落架上的固有频率计算方法。利用缓冲支柱和轮胎的刚度和阻尼试验数据,采用循环迭代方法计算了机体耦合振动的固有频率;分析了直升机重量、旋翼拉力、舰面运动状态、舰面风力等因素对机体模态固有频率的影响。对最不稳定的机体侧向二阶模态而言,最大设计重量和大升力状态时其固有频率最低,与最小重量、零升力状态相比其稳定转速余度减少约133 r/min;文中假设的舰面运动状态和舰面风力对机体模态的固有频率影响很小,而采用纵、横侧向独立的简化模型来预估机体模态固有频率具有足够的精度。