某航空发动机机匣的动力学模型修正

利用动力学模型修正技术对某航空发动机机匣的有限元模型进行了修正.通过振动模态测试得到了实际机匣的模态数据用以作为有限元模型 修正的基准.利用频率对单元刚度的灵敏度分析选定了修正区域.在此基础上,应用1阶优化方法对机匣的有限元模型进行修正.研究结果表明:修正后机匣有限元模型的前10阶模态的计算值与实际测试的误差都在29%以内,可以应用在后续的发动机整机动力学分析等方面.      

电机泵系统动态性能仿真与分析

一体化电机泵是机载液压系统的发展方向之一.简要介绍了电机泵的产生背景及工作原理,利用AMESim搭建了电机泵系统的模型,并对额定运行及突然掉电时电机泵的动态特性进行了仿真和分析.仿真结果可为电机泵控制器的设计提供一定的参考.     

响应面拟合法在机翼结构优化中的应用研究

在飞机结构优化设计中,针对循环利用有限元软件寻优耗时大、收敛比较慢的状况,本文采用了一种基于响应面多项式拟合方法对机翼结构进行优化。以某平直机翼为例,该方法从建立机翼结构的有限元模型出发,结合正交试验设计方法,经过对比,采用比较新颖的最大差值极小化法,建立机翼的二次响应面近似模型;在此基础上,以整个机翼结构质量最小化为目标,最大位移和最大应力为约束,把机翼划分为多个区域,选取各区域蒙皮厚度和全部肋腹板厚度为设计参数,建立数学优化模型,用ISIGHT集成MATLAB的方法,采用序列二次规划法进行优化。优化的结果表明,采用该方法对该平直机翼进行优化,在满足机翼刚度和强度的情况下,能有效降低机翼质量,并且避免了多次重复调用有限元软件进行计算,迭代次数仅为34次,优化效率明显提高。     

装配过程快速仿真建模服务平台

为了解决制造企业装配工艺过程仿真所遇到的建模复杂、时间长及系统异构等的问题,提高仿真建模的效率和可重用性,建立数据驱动的装配过程快速仿真建模服务平台是一种有效的方案。该平台采用基于服     

基于结构自由振动的模态参数直接频域识别

论证了结构自由振动的有限离散频谱可以作为结构频响函数而直接用频域法识别结构模态参数,实现了时域和频域识别技术的有机结合。仿真和实际结构的识别试验证明了这一论证的正确性。     

有摩擦弹性接触问题的增量数值解法

 指出应用全量变分法于有摩擦弹性接触问题是不能普遍适用的，提出了这一类问题增量变分法的数值解法和适用于增量法的库伦摩擦力的正则条件。对可转变的边界条件限于较简单的有限个离散点的情况，可采用状态试凑法来确定可变约束条件的状态。数值计算结果表明了本文提出的增量方法的正确性。     

自动驾驶仪的自建模自校正滤波控制

本文介绍自驾驶仪的一种新的设计方法，它可以线自建模，自辨次参数，进行自校正滤波控制因此它有很强的适应能力，对环境的变化，参数变化，动态噪声和测量误差的变化等随机和时变参数皆适应。     

固体推进剂燃烧催化原理分析

本文从各类固体推进剂燃烧的火焰结构比较出发,寻找燃烧反应中慢速因子反应的决速步骤。介绍了半导电性氧化物,无机与有机酸盐,络合配位化合物,与二茂铁类衍生物对固体推进剂燃烧催化原理。也介绍催化剂组合协同效应。由此引出探索更理想催化剂分子结构的技术途径。     

过渡金属元素 X（X ＝W，Mo，Cr）对 RuAl合金抗氧化性影响的机理

基于密度泛函理论的第一性原理,通过计算 RuAl 合金氧化物 Al2 O3和 RuO2的氧化能,考察过渡金属元素 X （X ＝W,Mo,、Cr）加入到 RuAl 合金后的占位及对氧化物 Al2 O3和 RuO2的结构稳定性影响。研究表明：经过渡金属元素 X 合金化后,Al2 O3和 RuO2的氧化能均有所增大,增大 Al2 O3氧化能的顺序为：W ＞Mo ＞Cr;增大 RuO2氧化能的顺序为：Mo ＞Cr ＞W,且 RuO2氧化能增大幅度大于 Al2 O3。通过态密度、电荷密度等因素的分析,阐明了 W 对提高 RuAl 抗氧化性能的根本原因是降低了 Al-O 和 Ru-O 的共价键特性,增加了 Al-O 和 Ru-O 的离子键特性;金属元素 X（X ＝W,Mo,Cr）可阻碍 RuAl 金属化合物发生内氧化过程,有利于在 RuAl 表面层的横向方向上形成连续性致密的 Al2 O3氧化层。     

基于ADE-ELM的涡轴发动机建模方法

提出了基于自适应微分进化-极端学习机(ADE-ELM)求解平衡方程的高精度涡轴发动机实时部件级模型建立方法.基于牛顿-拉夫逊(N-R)迭代模型,以迭代计算前模型平衡方程残差为输入,迭代收敛后平衡方程猜值修正量为输出,训练极端学习机,并采用自适应微分进化(ADE)算法优化极端学习机(ELM)参数,提高猜值修正量映射精度.ADE算法中采用sigmoid型自适应缩放因子,提高了微分进化算法的寻优能力.在涡轴发动机不同飞行状态下的测试结果表明,以N-R迭代算法模型为基准,基于ADE-ELM的发动机模型,最大建模误差约为一次通过算法的1/3,运算耗时约为一次通过算法的1/3,验证了算法的有效性.