某型直升机尾桨挥舞铰螺栓断裂故障分析

针对某型直升机尾桨挥舞铰螺栓断裂故障,在通过对该螺栓的损伤特征进行宏观检查、微观观察以及能谱分析确定为疲劳断裂后,对断裂原因进行了详细分析,并提出相应的解决措施。     

飞行员疲劳监测中的人眼定位及状态判别研究

飞行员驾驶疲劳是影响飞行安全的重要因素之一。常用基于人眼识别的方法对飞行员进行疲劳监测，其关键是人眼定位及状态判别。利用改进的平均合成滤波器算法定位人眼，根据模糊综合评价思想，判定人眼睁开闭合状态，根据PERCLOS疲劳检测方法对飞行员进行疲劳监测。实验表明，改进的人眼定位方法具有更高的精确度和鲁棒性，提出的人眼状态判定方法能够满足疲劳监测需要。为最终构建一种机载的、实时的、非接触式的飞行员疲劳监测系统提供了理论基础。     

典型工况下低排放燃烧室的压力振荡特性

为了研究低排放燃烧室在典型工况下的压力振荡特性,针对模型燃烧室进行了燃烧自激振荡特性试验.在试验中测量了采用贫油预混预蒸发(LPP)燃烧技术的低排放燃烧室在典型工况下的压力振荡频率和幅值,在燃烧室进口压力为1.10～2.77MPa、燃烧室进口温度为656～845 K、燃烧室压降为3.41％～4.35％范围内,分析了燃油粒径变化对振荡特性的影响.分析结果表明:局部当量比脉动是引发燃烧不稳定的因素之一.通过计算燃油二次雾化状态下的液滴最大粒径,发现燃油液滴粒径的变化对主燃级出口处的局部当量比脉动有直接影响,从而引起燃烧室压力振荡幅值和频率的变化.     

基于晶体塑性理论的疲劳裂纹起始数值模拟

在疲劳荷载作用早期,材料在晶体尺度出现裂纹的萌生,为了研究疲劳短裂纹的发展,利用Monte Carlo法建立了多晶体晶粒集合的Voronoi有限元模型,并在Ansys Usermat子程序接口下编写了晶体塑性本构方程子程序,修正了以拉伸硬化为主的疲劳裂纹起裂的计算机模拟方法,并结合TANAKA和MURA的位错偶极子模型,模拟了晶粒集合在疲劳荷载作用下的裂纹萌生,最后与文献实验数据对比,这一修正的方法更加符合实验结果和宏观现象.     

负游隙对高速高温薄壁圆柱滚子轴承动态性能的影响分析

计算了圆柱滚子轴承径向游隙为负值时的等效径向预紧载荷,并考虑等效径向预紧载荷下的套圈弹性变形,通过求解包含套圈弹性变形接触变形等效径向预紧载荷的非线性方程组,得到负游隙圆柱滚子轴承内部的载荷分布情况,以及负径向游隙带来的套圈周向应力.以此分析了负游隙对轴承承载性能及疲劳寿命的影响.结果表明:负径向游隙能够有效降低轴承打滑率,但同时也会降低轴承疲劳寿命,因此在负游隙设计时需同时考虑打滑率和轴承寿命,选择恰当的负游隙.     

考虑轴向变形的锥形轮盘低循环疲劳试验研究

某型发动机高压压气机Ⅰ级盘采用锥形结构,在装配预紧力和离心载荷的作用下产生轴向变形。为了考核该轮盘的低 循环疲劳寿命,在传统轮盘低循环疲劳试验技术的基础上,提出了1 种考虑轴向变形条件的锥形轮盘低循环疲劳寿命试验方法。 针对轮盘结构与装配要求,计算分析工作状态下的轴向变形,优化设计了能够有效考核轮盘关键部位寿命的试验件、陪试件及试验 工装,对比试验件在整机与试验器状态的应力水平,并在卧式旋转试验器上完成了试验件的低循环疲劳试验。试验结果表明：采用 该方法可对高压Ⅰ级盘安全循环寿命进行有效考核。     

FGH96粉末涡轮盘结构模拟件疲劳小裂纹扩展试验

为了分析涡轮盘轮缘榫槽等几何不连续部位对疲劳裂纹萌生及小裂纹扩展行为的影响,基于FGH96粉末盘实际构型设计结构特征模拟件,并对其在高温条件下开展自然萌生疲劳小裂纹扩展试验,通过疲劳中断试验和表面复型技术对榫槽和螺栓孔结构模拟件在500℃下的裂纹萌生和小裂纹扩展行为进行了观测和分析。结果表明：2种结构模拟件缺口表面存在多裂纹萌生现象,随着应力水平的降低,裂纹萌生位置由表面晶界转变为近表面特定方向的晶面以及非金属夹杂物处;2种结构模拟件裂纹萌生寿命占比约为36%～73%,且随着应力水平的降低而提高,裂纹扩展至工程可检裂纹尺寸时的寿命占比约为82%～96%,应力水平对其影响相对较小;特征模拟件缺口附近高水平的塑性变形能够导致小裂纹扩展速率分段特征现象消失,并延缓裂纹扩展过程中的合并行为,延长裂纹扩展寿命。     

直升机复合材料结构疲劳寿命评定技术的研究进展与发展趋势

针对直升机复合材料结构的服役环境和外场使用经验,分析了复合材料结构在交变气动环境下所呈现出的高周疲劳载荷特征,指出复合材料疲劳在直升机复合材料结构设计中的必要性.对直升机复合材料结构疲劳定寿体系中涉及的疲劳载荷谱编制方法、损伤失效机理、寿命预测方法及疲劳试验验证4项关键技术的研究进展进行了概述,在此基础上,根据当前复合...     

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同,提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先,利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息,分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性,提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理,根据局部区域分割信息,对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割,获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后,通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量,计算损失函数。最后,在测试阶段使用全局特征,并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征,缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试,验证了所提算法的有效性。