2219铝合金拉拔式摩擦塞焊数值模拟

基于有限元（FEM）基础理论,建立了拉拔式摩擦塞焊（FPPW）二维轴对称热-力耦合模型,对FPPW焊接过程中的焊接温度场、塑性流动进行数值模拟。研究结果表明,因界面处摩擦热向外部环境散失,焊接初始阶段的界面温升速率高于准稳态阶段。试板侧温度梯度高于塞棒侧,热量易在塞棒侧进行集中;材料强度和变形抗力随温度和应变上升而下降,试板上壁面优先形成摩擦界面并先于下壁面出现塑性金属流动形成飞边,下壁面材料待充分软化后方才出现塑性金属流动;FPPW焊接过程达到准稳态阶段后,焊接界面处应力状态呈中心压应力、两侧拉应力分布,拉应力驱动了上、下壁面处焊接飞边的成形。模拟结果与实际结果一致。     

某导弹7项标准研究项目通过审查

<正>2014年7月11日,空装重点型号部和中航工业航空装备在北京联合组织召开了"某导弹7项标准研究项目验收审查会"。参加会议的有中航工业航空装备,空军试验训练基地一区,空装研究院总体所、航空所、防空所,中航工业试飞中心、601所、613所、一飞院、导弹院、124厂、114厂等12家单位35位专家代表。     

V2500发动机反推C涵道局部有孔蒙皮更换方案设计

针对V2500发动机反推C涵道局部有孔蒙皮的更换技术,通过查询和问询确定修理所需航材,利用"逆向工程"方法制作热粘接所需模具,自主设计更换后部小蒙皮的方案,该方案的成功实施,不但提高了复合材料深度维修能力,而且突破了国外对我国复合材料维修领域粘接工艺的封锁,填补了V2500发动机反推翻修技术在国内航空维修领域的空白。     

基于应变电测方法的激光焊焊后偏移的检测技术

利用应变电测简单易行灵敏度高等优点,设计了一种检测同轴型激光二极管激光焊封装焊后偏移的系统,并对检测机构的关键部件——弹簧片进行了参数选择。     

Al-Cu-Li合金激光填丝焊接头的组织与性能（英文）

采用ER4043焊丝作为填充材料对Al-Cu-Li合金进行激光填丝焊接。系统研究了焊接接头的显微组织与力学性能。微观分析显示,接头焊缝区主要为α-Al基体相以及一些强化相T、δ’、θ’、β’和T1等。焊接时通过添加Al-Si焊丝,焊缝成形和接头质量明显改善。接头的力学性能测试表明,与母材（Base metal,BM）相比,焊接区的显微硬度有所降低。在合适的焊接参数条件下,获得接头的抗拉强度为369.4 MPa,达母材抗拉强度的67.8%。接头拉伸断口表面分布有许多韧窝,接头整体上呈韧窝聚集型断裂特征。     

TC2钛合金TIG焊接头组织性能研究及质量检测

对TC2钛合金薄板进行了TIG焊接试验,获得了成形良好的焊缝.对焊接后接头的断面组织、力学性能、断口形貌及质量检验进行了研究.结果表明,焊缝组织由大量的针状α′和β块组成.显微硬度曲线表明,接头熔合区的显微硬度值明显高于热影响区和母材,母材的显微硬度最低.接头的抗拉强度与母材相当,断口形貌表明接头的断裂机制为韧-脆混合...     

焊接温度场热图像的MATLAB软件分析技巧

本文介绍了焊接温度场热图像的ＭＡＴＬＡＢ（矩阵实验室）处理方法,包括图像的输入输出、图像特征参数的提取。采用这一分析方法,大大缩短了分析时间,提高了工作效率。     

TC4激光拼焊板超塑成形试验研究

利用2kW YAG激光机,拼焊了厚度0.93mm细晶Ti6Al4V(TC4)板材,焊缝强度高于母材。焊接熔池区未出现裂纹或大的气孔,焊缝热影响区宽度约为0.3～0.4mm。在温度880℃和应变速率10-3s-1下,模拟分析了TC4激光拼焊板超塑成形过程,获得了压力时间加载曲线。对比研究了TC4激光拼焊板和其母材的超塑成形极限,结果表明:TC4激光拼焊板与TC4母材超塑成形性能无明显差别。微观组织观测显示:随着超塑变形量增大,激光拼焊过程中产生的针状α′马氏体,先转变为板条状马氏体,再因动态再结晶而破碎,同时α+β组织分数逐渐增多。     

点焊接头超声C扫描图像分析及焊核直径测量

采用超声波扫描显微镜获取了点焊接头C扫描图像,分析点焊接头C扫描图像灰度值的分布特征,提出了一种对焊核边缘、焊核直径进行快速检测分析的方法;对不同焊接工艺参数下的不锈钢点焊接头进行表面检测,对比分析基于C扫描图像的焊点检测结果与实际测量值。结果表明,通过这种测量方法不但可以快速得到焊核边缘及焊核尺寸,而且避免了人为因素的影响;与实际测量结果相对比,两者之间相差较小,证实了该检测方法的可行性。     

行星软着陆GPS有模型强化学习制导方法

由于距离地球较远、测控延时误差较大、飞行环境十分复杂且难以提前预测，行星软着陆的自主制导技术目前存在水平位置估计困难、导航参考信息匮乏、复杂地形着陆困难等挑战。针对行星软着陆存在的困难和挑战，提出了基于引导策略搜索算法的有模型强化学习制导方法，实现了着陆器在初始状态受到扰动时，无需重新规划，仍能在满足约束条件的情况下降落在指定位置。该方法将迭代线性二次调节器作为控制器，产生初始轨迹；其次，使用多层神经网络拟合制导策略；最后，利用控制器监督策略学习，进而收敛产生可行策略。针对行星表面软着陆的仿真验证结果显示该算法仅通过几次循环，即可以实现初始状态变化的快速软着陆。一方面表明了基于有模型强化学习的数据高效利用率，另一方面也证明了强化学习方法在深空探测领域中具有广阔的应用前景。