树脂基复合材料固化过程的数值模拟方法进展

建立描述固化过程的计算机数值模型,以模拟计算各种工艺条件下材料内各参数的变化历程,分析固化变形和残余应力的产生机理与影响因素,为结构设计和优化制造工艺提供重要依据,从而改变以往复合材料设计和制造的观念,提高设计和制造的准确度和效率,对我国的复合材料自动化、整体化、设计制造一体化和低成本化具有重要意义。     

微型姿控固体推力器阵列点火算法

对用于微型卫星姿态控制的固体推力器阵列的组合点火问题进行了研究,分析了微型固体推力器阵列的工作性能,建立了组合点火问题的数学模型,设计了基值组合算法和阵列规划算法两种点火算法,并利用Matlab/Simulink对设计的算法进行了仿真.结果表明:阵列规划算法计算准确,快速有效,并且提高了阵列中推力器的利用率.      

基于FRFT的雷达信号chirp基稀疏特征提取 及分选

 特征分析是雷达信号分选识别的基础,利用稀疏分解思想对新体制雷达信号进行特征提取是一个新的研究方向。本文以分数阶Fourier变换的核函数作为稀疏分解的chirp基函数,将具有相近特征参数的chirp基函数构成基函数族用于稀疏分量提取,推导了在分数阶Fourier域基于匹配跟踪的chirp基函数族稀疏分解公式,然后利用chirp基稀疏分量的调频率和初始频率构成特征参数序列,将雷达信号脉冲分成5大类进行分选和识别,仿真分析验证了推导结果的有效性。结果表明对于具有线性或曲线时频特征的雷达信号在信噪比为-3 dB,采样频率为500 MHz,观测时间为2 μs,调频率不超过100 MHz/μs时,仍然具有95%的正确分选概率。     

铝基复合材料的高速切削

针对铝基复合材料高速切削方面的研究主要集中在刀具选择、切屑形貌、刀具磨损、表面完整性、切削力和切削温度等方面。众多的研究表明,用PCD刀具高速切削铝基复合材料时,能获得较好的表面质量,较高的刀具寿命和较小的切削力、切削温度。     

Masterbox:世界最大实验室用热压罐的固化工艺优化

为使复合材料构件制造更经济、更环保,德国航空航天中心(DLR)正专注于研究可灵活控制热压罐工艺的"Masterbox",这种全新的理念源于"热压罐工艺在线质量监控(Online Quality Assurance in Autoclave Process)"计划,主要建立在大量数据采集系统和数值模拟计算机模型的基础上.为了更好地了解与质量密切相关的参数和各参数之间的相关性,正在开发高质量"鲁棒(自适应)"控制的热压罐工艺.与之相关的参数主要通过传感器测试和树脂模拟计算得到,树脂模拟可预测多种状态以达到可控的效果.总之,与现在当前技术相比,此方法可减少生产周期和降低成本.     

不同铋化合物对双基系推进剂燃烧性能的影响

为研究环境友好型非铅类绿色燃烧催化剂的燃烧催化效果,对比5种不同铋化合物对双基系推进剂燃烧性能的影响.结果表明,芳香族的铋化物对双基推进剂有良好的催化作用,S-Gal-Bi对双基推进剂的燃烧催化效率最好,β-Bi可有效降低双基推进剂的压强指数.当含铋化合物双基推进剂中加入少量炭黑(CB)后,各催化剂的燃烧催化效率明显增强.β-Bi和CB复合,既能显著提高低压下的燃烧催化效率,又能降低高压下的压强指数.β-Bi/β-Cu/CB的复合不仅能提高双基推进剂低压下的燃速,而且也能使推进剂在高压区出现平台燃烧效应.S-Gal-Bi/CB的加入大大提高了RDX-CMDB推进剂的燃速,并显著降低了推进剂的压强指数,与少量的铜盐复合后推进剂燃速提高更多.     

TBCC内涵流动模拟试验模型设计及研究

涡轮基组合循环发动机因其性能优越性,已引起世界各研究机构的广泛关注.为了模拟TBCC的试验条件,提供符合核心机条件的高温燃气是必要手段.本文设计了一个结构简单易于控制的TBCC核心射流试验模拟模型,并对此模型进行了实验研究.结果表明,所设计模型点火工作可靠,燃烧效率高,可以产生0.236～0.342kg/s的750 ～ 1050K的高温燃气,模型出口马赫数、温度和氧气的体积分数分布均匀,可以满足TBCC超级燃烧室试验进口条件要求.     

基于四元数表示法的机器人基坐标系标定方法

在多机器人协同、运动学参数辨识和机器人离线编程等作业任务下,需要标定出机器人基坐标系在世界坐标系中的精确位姿.提出和实施了一种利用四元数表示法进行机器人基坐标系精确标定的方法.利用指数积公式,建立机器人的运动学模型.利用外部测量设备,测量出5个不共面的工具中心点,并记录对应的机器人关节位形.以基坐标系位姿对应的旋转矩阵元素为变量,建立不相容方程组,并求出基坐标系位姿的初步齐次矩阵.由于测量误差和截断误差,初步齐次矩阵的旋转矩阵部分不能满足单位正交阵的性质.利用四元数的几何约束条件,建立罚函数形式的目标方程,将初步齐次矩阵进行正交化修正.通过一系列的实际机器人的标定试验,验证了该标定方法的正确性,并提高了机器人末端的定位精度.      

多项式基函数神经网络的结构可靠性分析

研究了多项式基函数神经网络法的结构可靠性计算.当结构的极限状态函数复杂,非线性程度较高,功能函数为隐式时,传统的结构可靠度分析方法计算困难,多项式基函数神经网络法为解决结构可靠性分析提供了一种新方法.基于多项式逼近理论,利用神经网络模拟逼近能力,将多输入多项式作为网络的激励函数,利用激励函数的广义逆矩阵形式计算网络隐层与输出层的连接权值,拟合结构的功能函数.利用可靠度的一阶可靠性方法计算结构的失效 概率.通过实例计算,表明了本方法计算精度高,同时公式简单,易于编程,具有通用普遍性.     

旋翼多维振动最优调整方法

针对直升机旋翼系统非线性、难以建模的特点,采用径向基函数(RBF,Ra-dial Basis Function)神经网络建立直升机旋翼动平衡调整模型.根据约束条件以直升机机身振动值作为目标函数建立适应度函数,以旋翼系统的调整参数为优化变量,进行神经网络学习和优化.利用粒子群优化(PSO,Particle Swarm Optimization)算法对适应度函数进行寻优,获得当直升机振动最小时的桨叶的调整参数.实验结果表明:PSO算法寻优效率方面高于遗传算法;RBF神经网络和PSO算法相结合可以有效地实现直升机旋翼动平衡调整.