点焊钛合金蜂窝芯平压性能模拟研究

在对蜂窝芯力学性能的模拟研究中,常采用将双层壁之间的连接简化为双层壁厚的建模方法,但其不适用于点焊连接的钛合金蜂窝芯.本文提出利用LS-DYNA-EDWELD命令建立点焊连接蜂窝芯有限元模型的方法,对钛合金蜂窝芯进行平压模拟研究.同时,进行了钛合金蜂窝芯的平压力学性能试验,并将平压极限载荷值R.与模拟值进行了对比,结果显示点焊连接蜂窝芯有限元模型的平压模拟误差为6.5％,证明了此模型的准确性.最后,应用此模型得到了平压过程中焊点正拉和剪切力随位移的变化关系,研究了焊点正拉和剪切失效强度对蜂窝芯平压力学性能的影响,结果显示焊点正拉失效强度对蜂窝芯平压极限载荷的影响较大.     

一种新型的基于单电流调节器提高永磁同步电机系统负载与抗扰能力的算法

提出了一种根据永磁同步电机(PMSM)转速来调节交轴电压的最大转矩法。算法对电压极限矢量圆与电流极限矢量圆定量分析,找到电机稳定运行时的最大转矩点,通过在电压极限矢量圆补偿定子电阻压降修正最大转矩点。通过直接给定交轴电压的方式,充分利用修正最大转矩点的电磁转矩,提高电机的负载能力和抗干扰能力。仿真验证了该算法的有效性和可行性。对于最大转矩点的定量分析,使此模型具有良好的可移植性。     

基于极限应变法的超转分析验证与应用

为了提供快速提高轮盘超转破裂裕度方法,满足适航对超转相关要求,基于极限应变法开展了轮盘超转分析和试验验证。轮盘破裂转速分析与试验结果符合性较好,轮盘起始破裂位置、应力应变分布特征通过轮盘碎片断口及残余变形获得了验证。根据轮盘起始破裂位置,给出了适航超转要求中最不利尺寸公差的确定方法和通过局部结构强化提高轮盘破裂转速的方法。分析和试验结果的对比证明了极限应变法用于超转破裂分析的合理性,整个过程也为充分利用超转试验结果对分析进行验证提供了范例,提出的提高轮盘破裂裕度方法和最不利尺寸公差确定方法具有较强操作性,可为航空发动机轮盘超转设计和适航取证提供参考。     

基于分解-粒化和优化极限学习机的燃油泵性能退化趋势预测

机载燃油泵的性能退化呈现非线性多阶段模式,为了提高机载燃油泵性能退化指标的预测精度,得到性能退化指标准确的预测范围,提出了基于奇异值分解-模糊信息粒化与优化极限学习机的模糊粒化预测方法。针对传统的粒化预测方法直接对原始序列进行粒化分析的不足,首先利用奇异值趋势分解方法提取燃油泵性能退化指标序列的趋势项及去趋势项,再利用信息粒化方法对去趋势项进行模糊粒化;然后将趋势项及粒化后的去趋势项数据输入至极限学习机进行回归预测,并采用粒子群算法优化极限学习机参数;最后根据实测值和预测值的对比分析评估预测模型的优良性。实验结果表明,该方法可以有效跟踪燃油泵性能退化指标的变化趋势,并对其指标的波动范围进行有效预测。     

纳米隔热材料的热导率变化规律

为认识和掌握纳米隔热材料的热导率变化规律,以正硅酸乙酯(TEOS)为硅源、炭黑为遮光剂、石英纤维为增强体,采用溶胶-凝胶工艺结合超临界干燥技术制备了纳米隔热材料,并采用热导率测试仪、N_2吸附-脱附、SEM、激光粒度仪对材料进行了表征。测试结果表明:未添加炭黑的材料常压热导率随表观密度的变化以203 kg/m^3为分界点,分界点之前随表观密度的增大线性降低,分界点之后则随表观密度的增大线性升高,并且后一阶段较前一阶段变化快。孔隙率相同时,常压热导率随炭黑含量的增加先降低后稍有升高,极限真空热导率逐渐降低,而常压条件下的气相热导率增大。在半对数坐标系中,气相热导率随环境气压的下降而降低,并且依据降低速率可以划分为三个阶段,101.325～30 kPa之间下降最快,且变化值约为6 mW/(m·K);30～0.1 kPa之间下降较快,且变化值约为2 mW/(m·K);0.1～0.01 kPa之间下降最慢,且基本可以忽略不计。材料常压热导率最低值为16.62 mW/(m·K),添加5wt%的炭黑后可以进一步降低至14.50 mW/(m·K)。     

玻璃纤维增强铝合金层板高速冲击损伤容限

为研究玻璃纤维增强铝合金（GLARE）层板高速冲击损伤容限,对单次、多次冲击载荷下GLARE层板的损伤特性进行了高速冲击试验和数值仿真研究。采用一级气体炮,在GLARE层板靶板的中心位置、边位置、角位置进行弹道冲击试验,获取弹道极限和损伤模式,然后结合数值仿真剖析动态响应特性。结果表明,弹道冲击条件下,GLARE层板主要通过塑性变形、金属层裂纹、脱胶、复合材料纤维脆断等损伤模式吸收冲击能量。边界约束效应对GLARE层板冲击损伤特性具有显著影响,主要表现在：约束效应导致不同位置冲击下GLARE层板损伤模式不同,包括成坑、金属裂纹和冲塞等特征;角位置冲击条件下,GLARE层板的弹道极限速度明显低于中心位置冲击结果;重复冲击条件下,角位置比与边位置和中心位置更容易发生穿透。     

基于IGA-ELM网络的滚动轴承故障诊断

为了提高航空发动机轴承故障诊断准确率,提出基于改进遗传算法优化极限学习机网络（IGA-ELM）的诊断模型。针对传统遗传算法易早熟等缺陷,对遗传算法的交叉操作和变异操作进行改进,并用改进的遗传算法优化极限学习机的输入权值矩阵和隐含层阈值,利用Moore-Penrose算法计算极限学习机的输出权值矩阵。使用IGA-ELM诊断模型对滚动轴承正常、内环故障、外环故障和滚珠故障4种工况进行诊断,并分析极限学习机隐含层神经元的数量和激活函数对轴承故障诊断的影响。为了验证改进遗传算法优化极限学习机的有效性,将传统遗传算法、自适应遗传算法和粒子群算法作为对比算法。经过分析表明：改进遗传算法收敛速度和收敛误差,均优于对比算法。     

民用发动机附件风扇叶轮疲劳寿命数值分析

叶轮疲劳寿命是影响风扇寿命的关键因素,鉴于风扇叶轮低循环疲劳试验周期长、成本高,在叶轮结构前期设计时,对某型叶轮低循环疲劳寿命进行数值分析,根据仿真分析结果初步预估叶轮寿命,给后期的叶轮疲劳寿命试验提供一定参考依据。仿真主要通过对风扇流场、叶轮强度、疲劳及叶轮模态进行分析,得出风扇流场和结构气动载荷下分布云图、叶轮离心、气动、离心气动耦合载荷下应力云图及叶轮前六阶模态云图。结果表明：离心叶轮工作时受到主要载荷为高速旋转时离心载荷,气动载荷对叶轮结构的影响相对较小;在离心气动载荷耦合的情况下,叶轮在19 955 r/min工作转速下的vonMises等效应力及最大应力为21.25 MPa,远小于叶轮结构材料2A70 T6屈服强度204 MPa和疲劳强度102.6 MPa,评估出叶轮结构在整个寿命期内不会发生屈服失效、疲劳失效,能够满足60 000次低周循环疲劳寿命的要求。在静态分析基础上探讨了不同转速下叶轮的动态特性,并绘制叶轮模态特性随转速变化的Campbell图,给出共振风险点,为后续综合考虑动态、静态特性对叶轮疲劳寿命影响奠定基础。     

步进应力试验在提高某型液晶显示器可靠性中的应用

步进应力试验是一项完全不同于传统可靠性模拟试验的激发式试验技术，为保障某型液晶显示器温度调节系统的可靠性，将步进应力试验技术应用于温度调节系统。除对其进行了高低温试验外，还在多应力综合试验设备上对其进行了高温变率热循环和多轴宽带随机振动等强化应力试验，使产品设计和工艺缺陷得以迅速暴露，并提出了合理的改进建议。