纳米结构热障涂层的制备与性能研究

为充分发掘氧化锆(YSZ:ZrO2-6wt%Y2O3)基热障涂层的潜力,利用纳米级的YSZ粉末作为陶瓷涂层原材料,分别对采用等离子喷涂(APS)和电子束物理气相沉积(EB-PVD)沉积具有纳米结构陶瓷涂层的工艺过程进行全面研究.对比性试验结果表明,涂层中引入纳米结构使热障涂层具有更高的隔热效果,更高的硬度以及更高的抗剥落能力.并对纳米结构陶瓷涂层微观结构的高温稳定性进行研究分析.     

纳米化对电子束物理气相沉积制备Ni-20Cr-0．6Al合金氧化产物的影响

利用电子束物理气相沉积(EB-PVD)方法制备了厚度为0.5mm的N i-20Cr-0.6A l(wt%)合金薄板。合金的晶粒尺寸小于100nm。研究了N i-20Cr-0.6A l合金在1000℃空气中氧化100h后的氧化产物。结果表明,100h后在合金表面只生成了连续致密的-αA l2O3氧化膜。Cr含量为20%时,纳米化使生成连续A l2O3膜所需的最小铝含量大幅度下降。     

EB-PVD法制备微层材料的研究

简要介绍了用于电子束物理气相沉积的设备及其发展，阐述了利用该技术制备微层材料的优点，同时对制备工艺和相应的材料性能作了详细的介绍，并指出使用电子束物理气相沉积技术制备微层材料具有广阔的发展前景。     

电子束物理气相沉积Ni-Cr—Al合金薄板微观组织研究

采用电子束物理气相沉积技术(EB-PVD)在温度为700℃的不锈钢基片上沉积厚度为0.2mm的Ni-Cr-Al高温合金薄板,然后将合金薄板与基片剥离.采用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、原子力显微镜(AFM)和透射电子显微镜(TEM)等测试手段研究了Ni-Cr-Al合金薄板的微观组织.结果表明,沿厚度方向合金具有两种不同晶粒形貌的两层结构,在沉积材料的靠近基板侧观察到柱状晶区,同时表现出{lll}织构,而在远离基板一侧晶粒形貌则为近等轴晶且无织构现象;合金表面晶粒细小均匀且呈岛状分布,每个"岛屿"由许多晶粒尺寸约为100 nm柱状晶粒组成;晶粒内部亚结构表现为孪晶.     

MSC.SimManager环境下飞机结构静强度虚拟试验流程管理

飞机结构的研制及改进、改型,均须经过试验来验证结构的强度性能以及所用分析方法和工具的正确性.在试验验证的飞机设计过程中,常常要进行大量材料、元件、组件、部件以及全尺寸飞机结构强度的试验,而大量的物理试验也是造成目前飞机研制成本高、周期长的主要原因之一.     

飞艇吊舱隐身特性研究

吊舱的雷达散射特性决定了飞艇的隐身性能。为得到最优的设计方案,需要综合计算各种方案吊舱的雷达散射截面值。本文提出了采用多截面曲面对飞艇吊舱数字化建模的原理和通过形状因子描述吊舱脊线的方法,推导出利用物理光学法估算吊舱雷达散射截面的公式并总结了程序流程。通过典型吊舱分析了飞艇的隐身性能,结果表明：采用形状因子对吊舱的数字...     

无人机飞行控制半物理仿真系统设计

飞控计算机应用到无人机上之前,需要对其进行较为全面的仿真测试。本文设计了对飞控计算机进行全面测试的飞行控制半物理仿真系统。选用RTLinux作为操作系统,使用MATLAB Simulink建立某型无人机飞控系统仿真模型,采用RTW（Real Time Workshop）工具,自动生成优化的嵌入式实时仿真代码,在线调整模型参数并监视仿真数据。大量仿真试验表明：该方法能够较大程度地提高仿真代码的效率和可靠性,降低仿真软件的开发工作量,缩短开发周期,提高仿真软件的质量和仿真系统的性能,是一种值得推广的方法。     

基于某型航牢发动机的综合控制系统试验平台设计

针对多数半物理仿真试验平台系统的结构简单、功能单一、无法模拟控制系统在发动机上真实工作的情况,设计了基于真实外部管路的控制系统综合半物理试验平台,对试验平台的重要环节进行了建模和仿真分析,并进行调试试验。测试结果表明:半物理仿真试验平台可满足控制系统综合试验的性能调试、功能验证和故障复现等要求,对某型航空发动机控制系统的研制具有重要指导意义。     

基于轨迹跟踪的飞行器大角度姿态机动物理仿真

针对空间飞行器大角度姿态机动控制具有非线性,并要求控制器具有较高的指向精度、姿态稳定度及鲁棒性等特点,应用轨迹跟踪控制算法,设计了比例微分控制器。系统采用DSP作为星载计算机、光纤陀螺作为姿态敏感器、反作用飞轮作为执行机构、系统程序采用C语言编程,利用单轴气浮仿真实验台实现了物理仿真实验。实验结果证明该控制方法能实现飞行器大角度机动控制,控制过程中能准确跟踪预定轨迹,还表现出较好的鲁棒性。     

描述碳纳米管内水分子单链的深度学习势

碳纳米管通道内的受限水具有与体相水截然不同的物理力学性质。当纳米管直径低至约0.8 nm时,通道内水分子形成与生物水通道内类似的单链结构,并显现出极高的流速和离子排斥能力。尽管基于经验势的分子动力学模拟在揭示单链水的奇特行为方面发挥了重要作用,但其模拟结果通常依赖于水模型和壁面-水作用参数选取。本文以从头算分子动力学计算结果为数据集,通过深度神经网络训练获得描述碳纳米管内单链水的深度学习势。基于深度学习势的分子动力学模拟在势能和原子受力方面具有近似第一性原理水平的准确性但低得多的计算成本,能准确重现从头算分子动力学得到的单链水性质,包括O-H键长、H-O-H键角、取向角和密度分布等。此外,本文对比了该深度学习势与常用经典水模型所得结果的异同。本文所构建的深度学习势为以接近第一性原理的准确性进行碳纳米管内单链水体系的大尺寸、长时间模拟提供了可能。