机翼前梁局部腐蚀的原因分析及改进措施

本文介绍用ＬＣ４制造的歼七机翼前梁，在使用时，产生局部腐蚀的部位及特性，打磨排放的工艺方法及依据，分析了引起腐蚀的主要原因，并提出了改进措施。     

助航灯光巡检单元供电电源研究

对助航灯光监控系统中灯位巡检单元的电源获取方式进行了比较研究。就串联取电的线性电源和开关电源两种稳压方式进行了实验，实验结果表明：采用SEPIC变换的开关电源稳压性能完全满足助航灯光巡检单元供电电源技术要求，且具有高可靠性的优点。     

增强型整体-局部高阶理论四边形单元层合板自由边分析

基于增强型整体-局部高阶理论,构造了四节点四边形单元并分析复合材料自由边拉伸问题.本理论预先满足层合板面内位移和层间应力连续条件及层合板上下自由表面条件,未知变量个数不依赖于层合板的层数.精化四节点四边形单元满足单元间C1弱连续性条件.数值结果表明,基于增强型整体-局部高阶理论构造的四边形单元能够精确分析自由边拉伸问题.层间横向剪切应力能够直接从本构方程中计算得出,而横向法应力则需在一个单元内使用局部三维平衡方程.     

基于任务单元模型的研发流程验证

为了解决研发流程设计与需求的不一致性问题,提出了一种基于任务单元模型和线性时序逻辑的研发流程验证方法.方法应用任务单元模型分解研发流程,采用Promela语言描述模型,线性时序逻辑表示抽象的研发过程规则,通过模型检测器Spin完成验证工作,从而实现了对流程正确性的判断.     

基于核心零部件聚类的飞机现场可更换单元划分

为研究军用飞机测试性设计过程中现场可更换单元（LRU）划分工作，以功能独立性和结构独立性为基本原则，以降低飞机维修保障成本和时间为主要目标，设计了一种军用飞机LRU划分方案。方案在首先实现了飞机从整机到零部件的功能结构分层划分基础上，从设备零部件层级出发，以综合重要度作为各零部件的定量化指标，运用帕累托（Pareto）原则筛选出核心零部件。然后基于核心零部件开发了一种LRU划分聚类算法，该算法以军用飞机设计研制阶段、使用保障阶段、退役处置阶段全寿命周期内成本和时间为优化目标构造综合评判因子，实现了非核心零部件与LRU模块之间的聚类组合，得到最优的LRU划分结果。最后以某型军用飞机上蒸发循环制冷装置为例，运用本文设计的方案实现了该装置LRU的划分，并将划分结果与该装置的实际LRU清单进行对比，通过维修保障成本和时间综合评判因子对两种划分结果的优劣性进行分析，得出本文设计方案得到的LRU划分结果对飞机维修保障成本和时间的优化效果较为均衡的结论。     

2D-C/SiC槽型梁承载性能试验研究

陶瓷基复合材料典型结构件的承载性能研究不足。针对2D–C/SiC槽型梁开展弯扭组合加载下的损伤–破坏特性试验研究,通过变形监测和裂纹观测,分析了槽型梁试件的承载性能、损伤过程及其失效机理。结果表明,复杂加载下,分层和屈曲是2D–C/SiC槽型梁的主要损伤形式,其破坏过程非常复杂,应变响应通常发生波动和突变,力学性能严重劣化,极限承载能力较低。与完好试件相比,翼缘开孔试件的损伤–断裂机理发生改变,分层起始载荷与局部屈曲载荷明显降低。     

空间太阳能电站姿态运动-结构振动耦合建模与分析

针对多旋转关节空间太阳能电站构型，利用基于能量等效原理的连续体等效方法将其等效为柔性梁模型，并考虑重力梯度影响，建立了姿态运动与结构振动的耦合动力学模型；结合Runge-Kutta 法和Newmark法的优点，提出了适用于求解姿态运动与结构振动耦合动力学方程的改进算法，相比于经典Runge-Kutta 法大幅提高了效率；利用改进算法得到了不同参数下的动力学响应。在此基础上，推导了结构振动量级随结构尺寸的六次方量级增加的规律，仿真结果表明尺寸过大引发不稳定现象；分析了姿态运动和重力梯度对结构振动频率和振幅的影响；发现了姿态运动周期受结构柔性影响而增大的现象，这种现象在低轨以及大初始姿态角下影响更为明显。     

推力作用下变质量柔性自旋飞行器稳定性分析

针对变质量柔性自旋飞行器推力作用下稳定性问题，以Timoshenko梁为模型，考虑陀螺效应和剪切效应，基于有限元法建立系统振动方程，分析质量变化、推力作用和自旋转速对系统振动的影响，采用自适应Newmark法求解系统的振动响应。结果表明：质量和推力能够改变固有频率、进动频率和临界转速；受质量变化影响，自旋转速与临界转速相等时，飞行器发生短暂共振，共振响应峰值最大时刻与此重合时刻相比稍有延迟。     

某型线性加速度计失效原因分析

线性加速度计常用于飞行器控制系统内,测量飞行器加速度变化,为舵面角度偏转提供参考数值。针对某型线性加速度计的故障,通过对器件内部结构和材料进行分析,找到失效原因,提出改进建议,为后期控制系统故障分析及线性加速度计改进设计提供参考。     

基于GPU加速的binLBT压缩解压算法

地形数据的压缩/解压是大规模地形实时绘制方法的关键步骤,与绘制效率密切相关.通过对压缩/解压方法核心重叠双正交变换的分析,采用重叠双正交变换的整数提升方法将变换中的浮点数操作转换为整数操作及移位操作.使用支持图形处理单元(GPU,Graphic Processing Unit)通用计算的CUDA(Compute Unified Device Architecture)对变换过程及编码过程进行加速.针对数据超出显存容量的情况,采取数据分块的方法将数据分别载入显存进行变换与编码以完成对整体数据的处理.实验结果表明,基于GPU加速的重叠双正交变换整数提升方法的压缩算法有效提高了地形数据处理的效率,并加快了大规模地形绘制速度.