柔性接头结构应力经验公式适用性

设计了接头球半径为8cm的柔性接头及其增强件环向应力电测系统,测试了不同燃烧室压强和摆角条件下增强件的环向应力,并与现有经验公式、有限元分析结果进行了对比,基于有限元分析研究了接头球半径变化对增强件环向压缩应力的影响,提出了新的接头球半径在6~10cm范围内增强件环向压缩应力估算公式,另外研究了喷管喉径对柔性接头结构应力的影响,讨论了冷试容器压强和热试车发动机燃烧室压强换算公式的适用性。结果表明:增强件环向压缩应力试验测试结果和有限元计算结果吻合较好,现有增强件环向压缩应力经验公式估算结果值得商榷,柔性接头冷试结构应力与热试结构应力是不同的,冷试容器压强和热试车发动机燃烧室压强换算公式对于增强件环向压缩应力是适用的,但是对弹性件切应力不适用。      

平均应力对30CrMnSiA钢多轴疲劳失效的影响

对30CrMnSiA高强钢实心圆棒试件进行了存在平均应力及相位差下拉-扭复合加载的多轴高周疲劳试验,对不同平均应力及相位差下的试验数据、平面应力特点进行了分析和研究。试验结果表明,对于不存在平均应力的情况,随着相位差的增大,疲劳寿命逐渐增大。对于存在平均应力的情况,无论是平均拉伸应力还是平均切应力,随着相位差的增大,疲劳寿命逐渐减小。采用最大切应力幅平面上的切应力幅与最大正应力线性组合的准则进行寿命预测发现,对于某些试验情况,随着平均应力的增大,试验寿命与预测寿命变化规律相反。此外,通过测量试件初始起裂的角度并与最大切应力幅平面对比发现,多轴加载下的30CrMnSiA高强钢初始裂纹起裂方向接近最大切应力幅平面。最后通过应力分析说明了采用最大切应力幅平面上的切应力幅与最大正应力线性组合的准则存在的缺陷。      

基于时滞分割技术的时滞神经网络系统时滞相依全局稳定性分析

通过构造一个新的增广 Lyapunov-Krasovskii泛函,利用时滞分割技术并结合自由权矩阵、Jensen积分不等式,得到一个时滞神经网络系统时滞相依全局渐近稳定新判据。该判据以 LMI的形式给出,便于计算和验证。数值实例表明,文章结果改进了相关文献结论,具有更低的保守性。     

热塑性定型剂对干铺丝-RTM工艺及力学性能影响

为了研究热塑性定型剂的添加对干铺丝-树脂传递模塑（RTM）工艺的影响,采用PA-6作为热塑性定型剂,通过T-剥离确定定型剂的质量分数,结合试验和工艺仿真,研究了定型剂对预制体面内渗透率的影响,并对其充模过程进行工艺仿真和分析,在此基础上研究了定型剂对环氧复合材料制品层间性能及韧性的影响。渗透率试验和仿真结果表明:加入定型剂后,纤维预制体的沿纤维和垂直纤维的面内渗透率分别降低了55.5%和52.0%;工艺仿真结果与试验结果一致,不同渗透长度下的注胶时间偏差均小于10%。力学性能试验结果表明:加入热塑性定型剂可显著提升环氧树脂复合材料的韧性,Ⅰ型和Ⅱ型层间断裂韧性分别提高了89.3%和54.1%,冲击韧性提高了18.7%,复合材料的层间剪切强度降低了23.6%。      

热障涂层表面裂纹水浸超声检测

为有效检测热障涂层(TBCs)表面裂纹,进行了热障涂层表面裂纹水浸超声检测技术的应用研究。以常用的大气等离子喷涂(APS)热障涂层作为试验材料,采用水浸超声检测回波声程差和C扫描图像对不同深度、宽度和长度的热障涂层表面裂纹进行了表征。结果表明:热障涂层基体材料对热障涂层表面裂纹的检测效果无明显影响;通过优化检测参数和合理选用仪器探头,利用水浸超声方法可实现对热障涂层表面深度为0.1 mm、长度为2 mm裂纹的有效检测;水浸超声检测技术可以获得裂纹的长度、深度参数,是解决热障涂层表面裂纹检测问题的有效方法。      

比例与非比例加载下30CrMnSiA钢多轴高周疲劳失效分析

为了分析比例与非比例加载下,30CrMnSiA钢的多轴高周疲劳的失效规律。通过对30CrMnSiA钢材料开展比例与非比例(δ=90°)加载下的多轴高周疲劳试验,研究了应力幅比和相位差对疲劳寿命、断口特征及裂纹起裂角度的影响。试验结果表明,对于比例与非比例加载,随着应力幅比的增大,多轴疲劳寿命逐渐增加。对疲劳断口分析发现,裂纹萌生于试件表面,断口有明显的疲劳源区、扩展区和瞬断区,不同加载路径下的试件断口形式有明显差异。通过对起裂角度的分析发现,应力幅比大于0.25时表面裂纹有明显的第Ⅰ阶段向第Ⅱ阶段的转变,且第Ⅰ阶段沿着接近最大剪应力幅值平面方向扩展,第Ⅱ阶段沿着接近最大正应力平面方向扩展。此外,对典型试件的疲劳断口及表面扩展路径进行了分析,研究表明多轴疲劳试验试件裂纹的特征比值在0.3~0.5之间,且裂纹沿深度方向扩展至300 μm时占总寿命的85%以上。      

基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测

提出了一种基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测方法,通过对翼型几何特征提取、压力分布曲线的参数化,建立了卷积神经网络模型（CNN）,并利用计算流体力学（CFD）的计算结果作为其训练样本,实现对混合翼型前缘压力分布的预测。结果表明:两种方法计算结果的拟合优度大于0.98,基于深度学习的计算方法耗时1.7 s,CFD方法耗时大于50 s,计算时间大大缩短。该方法能够在满足计算精度的条件下提高计算效率并可应用于其他的翼型设计过程。      

基于两相流模型的挤压油膜阻尼器空化流场特性数值模拟

基于气液两相流理论中的Mixture模型和Zwart-Gerber-Belamri空化模型,采用动网格技术建立了两端开口中心槽供油型挤压油膜阻尼器三维非定常空化流场求解模型。数值模拟表明:随着阻尼器内环进动,考虑两相流动的油膜低压区在中心槽的两侧产生两道对称的条状负压带,条状带内具有较高的气相体积分数;阻尼器低压区的压力和气相体积分数对进油孔位置十分敏感,阻尼器油膜力和流场气穴比的变化频率与进油孔数密切相关。内环同心进动半径、进动频率对阻尼器空化流场影响的数值计算表明,进动半径和频率的增大均会使得流场内的空化现象加剧,同时气穴比的相位滞后现象愈加显著。      

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

基于DQN的反舰导弹火力分配方法研究

反舰导弹作为海上作战的主战武器,由于其精度高、射程远、威力大等特性长期以来一直被当作舰艇编队的主要防御对象。针对反舰导弹打击舰艇编队的火力分配问题,我们提出了一种基于深度Q值网络求解反舰导弹火力分配策略的算法。不同于现有的基于领域知识的方法,深度Q值网络无需依赖任何先验信息,就能够通过与模拟器的交互自动求解最佳的攻击策略。该算法使用深度神经网络拟合Q值函数,解决了传统强化学习中的状态空间过大无法遍历的问题。实验结果表明,在各种不同的舰队防御配置下,深度Q值网络求解得到的攻击策略均获得了最佳的毁伤效果。