焊接缺陷对异种铝合金TIG对接接头疲劳行为的影响

以5A06-O/7A05-T6异种铝合金钨极氩弧焊（TIG）对接接头为对象,通过疲劳试验数据和断口形貌分析,研究了气孔缺陷和未熔合缺陷对焊接接头疲劳性能的影响规律及机理。结果表明:气孔缺陷和未熔合缺陷对5A06-O/7A05-T6对接接头的疲劳性能均产生不利影响,且缺陷的大小、位置与载荷的交互作用是影响疲劳裂纹提前萌生的主要因素,同一应力水平下,疲劳裂纹更易萌生于尺寸较大且位置更接近于材料表面的焊接缺陷处,而随着应力水平的降低,焊接缺陷对焊接接头疲劳性能的不利影响更为显著;与气孔缺陷相比,未熔合缺陷边缘的应力集中效应更明显,更易导致疲劳裂纹萌生,且焊接接头组织相较于焊接母材组织更脆,疲劳裂纹以穿晶和沿晶形式交替扩展,使疲劳寿命进一步缩短。      

飞机结构紧固孔耐久性符合性检查与评估

为确保结构原始疲劳质量获得有效控制,本文研究了制造过程中紧固孔表征的飞机机体结构耐久性,通过符合性检查与评估判断出厂交付使用的飞机机体结构是否拥有设计所预期的耐久性.在总结设计与分析过程中的专家知识和计算方法基础上,完成了相应的检查和评估专家系统.经过试验分析检验,该系统可以很好地对现行飞机结构细节进行耐久性符合性检查与评估,在保证飞机机体结构安全性的基础上,有效提高其经济性.     

航空不锈钢蒙皮零件焊接变形控制及缺陷检测

航空上的不锈钢蒙皮零组件具有尺寸大、外形结构复杂、装配协调关系复杂等特点。由于不锈钢蒙皮焊接时零件变形大,很容易引起后续的装配制造困难,因此应对其加强工艺过程控制,主要从蒙皮零件成形、焊接工艺成形、焊后缺陷检测等诸多方面进行控制,保证焊后的蒙皮组件满足符合性要求。     

碳纤维复合材料构件少无缺陷制孔技术

碳纤维复合材料在航空航天领域有广泛的应用,其制孔技术是制约碳纤维复合材料应用的主要因素之一.本文列举了碳纤维复合材料制孔时常见的缺陷类型,以及国内外在制孔方面的研究现状,并总结了提高制孔质量的方法.     

浅议技术评审

<正>1什么是技术评审评审二字来源于英文单词review,字面含义有复习、评论、批评的意思,应该可以理解为用批评的眼光来审视一个阶段完成的工作。根据ISO 9000,可将技术评审的定义为:产品研制过程中,为评价某一过程的结果满足要求的能力,所进行的一种质量控制活动。2为什么要评审ISO 9000非常关注评审,统计发现,产品缺陷有2/3都是设计阶段引入的,而通过评审,可以在早期发现并消除缺陷,降低其修复成本。     

怎样消除熔模精铸Ⅰ级导向叶片壳型上的绒毛

本对引起熔模精铸Ⅰ级导向叶片壳型上产生“绒毛”缺陷的两个主要方面硅酸乙脂水解液的水解不完全和壳型干燥的不稳底，进行了全面分析，找出了产生该缺陷的原因，采取了有效措施和制定了合理的工艺，从而消除了“绒毛”。     

复合材料帽形加筋壁板剪切屈曲性能

对碳纤维增强树脂基复合材料（CFRP）帽形加筋壁板的剪切屈曲进行了试验、理论分析和数值模拟。根据线弹性理论推导了复合材料帽形加筋壁板蒙皮的应变分布;针对复合材料帽形加筋壁板3种蒙皮板条单元截取宽度和两种边界条件,利用理论公式和半经验公式计算了加筋壁板的剪切屈曲载荷;利用特征值法和几何非线性法进行了剪切屈曲模拟分析;将得到的分析结果与试验结果进行了对比。结果表明：根据线弹性理论得到的蒙皮应变分布与试验结果一致,验证了推导结果的正确性;选择合适的边界条件和蒙皮板条单元截取宽度,利用理论公式和半经验公式可得到加筋壁板较准确的屈曲载荷;利用特征值法得到的屈曲载荷较试验屈曲载荷高,选择合适的几何初始缺陷系数利用几何非线性分析方法可模拟复合材料帽形加筋壁板在剪切载荷作用下的屈曲过程。     

基于非线性有限元降阶方法的网格加筋筒壳结构屈曲承载特性研究

非线性有限元数值计算方法是结构屈曲性能评估的主要手段,然而该方法需要基于精细网格迭代求解,降低结构非线性计算规模是其关键技术之一。采用一种结构非线性有限元降阶方法,对均匀轴向压载荷作用下的网格加筋筒壳结构进行了细致的承载稳定性特性分析。该方法将Koiter初始后屈曲理论与Newton弧长法相结合,通过多次使用Koiter摄动展开来跟踪结构非线性平衡路径。计算比较了特征值屈曲载荷和计及几何非线性效应的非线性屈曲载荷值;采用侧向小扰动载荷模拟结构初始几何形状缺陷,分析了缺陷幅度对临界屈曲载荷的影响规律,在验证了非线性有限元降阶方法分析精度的同时,细致考核了该方法在结构非线性屈曲分析以及缺陷敏感性分析中的计算效率优势。     

机器视觉在军事领域的应用现状及发展趋势

机器视觉技术凭借其非接触测量、实时性好、可持续工作等优点,在军事领域中有着广阔的应用前景。在对机器视觉光学照明系统、成像系统、视觉信息处理系统等关键技术进行概述的基础上,详细分析了机器视觉技术在军事领域进行典型目标物识别、人员识别、装备缺陷检测等典型场景以及典型军事装备上的应用现状。在此基础上,指出了机器视觉在军事领域的应用,仍然存在视觉传感器硬件系统难以适应极端环境、复杂的军事目标适应性不足、目标识别的实时性难以保证、多传感器融合获取军事目标信息能力缺乏等问题。同时,对机器视觉技术在军事领域应用的未来发展趋势进行了展望,研究分析结果可为机器视觉在军事领域的进一步实用化提供参考。