缝合复合材料弹性常数细观力学模型的分析比较

对近几年来公开发表的缝合复合材料弹性常数的细观力学模型进行了分析比较。通过计算对比了铺层纤维面内弯折、正弦波状弯曲、多项式描述纤维弯曲三个典型的缝合复合材料弹性常数的细观力学分析模型。结果表明,采用面内纤维弯折假设的弹性常数分析模型对缝纫参数的改变不敏感;采用面内纤维弯曲假设的模型对缝纫参数改变敏感,不同模型得到的弹性常数随缝纫参数变化趋势几乎是相同的。但是,假设纤维在针脚附近只有部分纤维发生弯曲比假设纤维全部发生弯曲得到的结论更合理。     

高低温环境下金属橡胶材料疲劳特性试验研究

以高低温等太空极端环境中的减振需求为背景，对设计制作的固支圆盘型金属橡胶试件进行了高低温环境疲劳特性试验研究，并根据刚度衰退特性提出了金属橡胶构件的疲劳失效判据。研究结果表明：金属橡胶材料的疲劳破坏形式主要是金属丝的断裂破碎和磨损，宏观上表现为试件动态刚度的不断衰减，且在相同振幅下，金属橡胶试件的刚度衰减速度随环境温度的降低而加快，随温度的升高而减缓。在整个疲劳试验过程中，试件损耗因子变化幅度较小，阻尼性能相对比较稳定。     

缝合单层板弹性常数的计算与分析

建立了缝合单层板弹性常数分析模型,通过考虑缝线穿过纤维时产生的弯曲并假设近似正(余)弦曲线,计算T700/QY8911缝合单层板的有效弹性常数,并将其与未缝合模型比较,总结了各缝合参数(行距、针距、缝线半径)对有效弹性常数的影响,为分析缝合层合板弹性常数提供了依据。     

先驱体法制备连续Si-Fe-C-O吸波纤维的研究

用聚二甲基硅烷和二茂铁合成聚铁碳硅烷,经多孔熔融纺丝、预氧化、连续烧成,制得电阻率低至10-2Ω·cm,拉伸强度可达2.0GPa,长度大于500m的连续Si-Fe-C-O纤维,这种纤维在8～18GHz范围内具有较好的吸收雷达波性能.研究铁对Si-Fe-C-O纤维电阻率和β-SiC结晶的影响:铁含量的增加有利于β-SiC晶粒的增长和电阻率的降低.     

我国航空材料的腐蚀与防护现状与展望

评述了我国航空材料腐蚀与防护技术的现状,主要介绍了我国在自然环境试验、户内加速试验、腐蚀机理和测试、高温防护涂层以及表面处理和防护技术,展望了我国航空材料腐蚀与防护技术的发展趋势及应用前景.     

战斗机发动机的研制现状和发展趋

介绍了第三代战斗机发动机的设计特点和研制规律;综述了F119和F135等第四代战斗机发动机的研制现状,总结了其性能和结构特点;归纳了战斗机发动机性能、结构和材料的发展趋势;展望了未来战斗机发动机的发展。     

虚拟材料技术与材料虚拟实验

提出重新认识材料微观组织结构的思路与必要性,重点介绍已开发的"数字材料"技术与"数值材料"技术以及相关的计算机软件,为今后这一研究领域的技术发展指出了努力的方向.     

高模量碳纤维增强改性氰酸酯树脂基复合材料研究

采用折光指数控制法研究了改性氰酸酯树脂体系的预聚效果.结果表明:当折光指数在 1.574 5～1.578 5 时,改性氰酸酯树脂的软化点可控制在 25～30℃,室温铺覆性能良好.力学性能及耐环境性研究表明 M40/BADCy 复合材料的层间剪切强度可达到67.8 MPa.高低温交替变化及紫外线老化对 M40/BADCy 复合材料的力学性影响很小.M40/BADCy 复合材料水煮 100 h 后的吸水率小于0.94%,其层间剪切强度仅下降18%.     

瞬态平面热源法热物理性能测量精度和适用范围的标定——常温下标准材料奥氏体不锈钢的热物理性能对比测试

瞬态平面热源法作为一种非稳态热物理性能测试技术，其测量范围、测量精度和试验参数的确定是正确评价和应用这种测试技术的前提条件。本文详细描述了采用瞬态平面热源法测量装置对热物理性能标准材料奥氏体不锈钢所进行的比对测试，并由此考察这种测试方法和测试装置的测量精度和适用范围。     

数据挖掘相关技术简析

一、数据挖掘的产生 近十几年来，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，千万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等，并且这一势头仍将持续发展下去。数据的积累越来越多，激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是，一个新的挑战被提了出来：在这被称之为信息爆炸的时代，信息过量几乎成为人人需要面对的问题，如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢？要想使数据真正成为一个企业的资源，只有充分利用它为企业自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包袱，甚至成为垃圾。因此，面对“人们被数据淹没，却饥饿于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。它的出现为自动和智能地把海量的数据转化成有用的信息和知识提供了有效的手段。