2.5D石英纤维织物增强二氧化硅基复合材料弯曲性能测试研究

简要介绍了2．5D石英纤维织物增强二氧化硅基复合材料弯曲性能测试装置，通过对比试验研究了试样跨厚比、变形测量等对材料弯曲性能的影响，用数理统计的方法对总体均值进行了显著性检验，合理确定了材料弯曲性能测试的试验参数。     

加拿大IAR1．5m三声速下吹式风洞的改造

本文主要介绍加拿大IAR1．5m三声速下吹式风洞建成40年来进行的一些主要改造和新试验技术的应用，给我院暂冲式风洞改造以启发和参考。     

高速掠型风扇气动设计原理初步探讨

本文通过分析跨音速掠型转子内S_2流场分布及掠型转子叶片通道内的三维流场计算结果,初步探讨掠型风扇叶片的设计原理,并分析了超音速后掠机翼和掠型风扇转子叶片在流动机理方面的联系和区别。     

多跨加筋板的动态裂纹扩展

提出了一种加筋板数值分析中筋条与板相互作用的计算模型,用有限差分法对多跨加筋板结构进行了动态裂纹扩展分析计算。当筋条位于板的边界时,筋条的作用可以作为边界力处理;当筋条位于板的内部时,其作用可作为局部作用的类似体积力进行分析。按照这种模型对多跨加筋裂纹板进行静态与动态断裂分析。计算结果表明:筋条具有降低裂纹尖端应力强度因子作用,在裂纹动态扩展情形还能降低裂纹扩展速度甚至止裂。     

亚声速叶片与跨声速叶片的气动阻尼比较

为了研究叶轮机中叶片与流场流固耦合作用情况下的气动阻尼,分别以亚声速和跨声速转子叶片为例计算气动阻尼。根据对非定常气动力的分析,提出了一种与结构等效粘滞阻尼比对应的模态气动等效粘滞阻尼比的定义。采用弱耦合分域求解的算法,在线性范围内,计算并比较了跨声速叶片和亚声速叶片模态和振幅对模态气动阻尼比的影响,根据分布气动阻尼比研究压缩波对模态气动阻尼比的影响。研究结果表明这两类叶片的气动阻尼特性基本一致,所提参数对两类叶片的气动阻尼的影响基本相同。     

复合型跨声速风洞AGARD—B标模设计与加工制造方法

提出一种内部嵌套金属骨架／外部光敏树脂快速成型制造复合型跨声速风洞模型的方法,以AGARDB标模为验证实例,介绍了复合型模型内部金属骨架与光敏树脂外形结构设计与加工制造方法,并完成了验证模型机翼金属骨架结构优化设计;对验证模型的强度、刚度校核与试验系统振动分析结果表明,在跨声速范围此方法基本可行。与金属模型相比,复合型模型减小了风洞模型重量,提高了模型一支撑系统固有频率,缩短了模型设计与加工周期。     

离心压气机中进口导叶尾迹的形态、输运及与叶轮流场的相互影响研究

对跨声速离心压气机中进口导叶与叶轮的相互影响作用进行了数值模拟研究,研究模型包括三种几何间距模型及对同一间距几何模型使用了两种不同的转静子交界面位置设定。计算结果表明：转静子交界面位置的设定对于多排叶片混合平面法定常计算性能会产生较大影响,5%叶轮轴向长度的变化就可造成1%的效率、2%的压比差别;进口导叶与叶轮的叶排间距大小对离心压气机级气动性能影响很小,但间距较小时会造成流场内较大的压力波动。在近叶排间距时,导叶切割叶轮激波会在导叶压力面侧产生一个高损失区,并沿导叶表面向上游传播;该高损失区由激波压力波造成。此外,激波存在与否,影响到两排叶片流场的相互影响作用强度：激波使叶轮对导叶流场的影响几倍甚至十几倍大于导叶对叶轮流场的影响;激波的影响作用使导叶压力面、吸力面侧压力波动由不同的原因造成。最后,在近叶排间距时,初始进入叶轮通道内且靠近主叶片压力面的尾迹相对靠近吸力面的尾迹片会滞后;完全进入叶轮通道后,近压力面侧尾迹的滞后更显著。     

未来智能跨域弹性防御体系展望及关键技术分析

智能化赋能、全维度攻防、弹性分布式协同已经成为未来攻防对抗作战体系发展的重要方向,面向未来全域立体攻防体系对抗,本文全面分析了未来智能跨域弹性防御作战需求,提出了未来智能跨域弹性防御体系构建思路和发展趋势,分析了智能化跨域弹性防御作战的关键技术,以支持未来智能跨域弹性防御作战体系建设。     

跨飞行器金属舱壁无线无源烧损传感技术

无线无源传感技术作为适应恶劣工作环境的重要手段，在飞行器防热层烧损监测应用中仍然面临无源信息无法跨越金属机体的困难。提出一种基于声学能量耦合与电路熔断相结合的防热层烧损无源监测新方法。阐述了该方法的原理、实现方案，并对跨越金属介质获得防热层内埋熔丝状态信息的关键原理进行了实验验证，结果表明该方法能有效穿透典型厚度铝合金舱壁，在25 ℃–85 ℃的温度范围内均可有效辨识检测信号的变化，并且能有效避免强震动环境影响。方法避免了对金属机体结构件的开孔和破坏，可用于对高速飞行器、再入航天器和新一代空天往返运输系统防热层的在线健康监测。     

基于数据驱动的复杂进气下风扇转子叶根损失模型

发展了一种基于数据驱动的复杂进气下风扇转子叶根损失预测方法。提取了影响风扇转子叶根损失的关键气动参数作为输入变量，熵损失系数作为输出参数；采用计算耗时小的单叶片通道定常模型，通过给定不同边界条件并进行组合来构建样本数据库，使得数据库中样本点尽可能覆盖更广的复杂进气工况；采用径向基神经网络训练并构建输入变量与输出参数之间的映射，实现叶根损失的快速预测。计算结果表明：该损失模型能够准确捕捉叶根损失的径向分布趋势，并且相比于传统损失模型能够大幅提升预测精度。在不同流量、进气旋流以及畸变强度工况下，叶根流动损失平均预测误差基本小于10%。