Ni_3Al基合金TLP扩散焊接头性能

介绍Ni3Al基IC10合金孔P扩散焊后接头性能,以及长时间使用后接头性能的变化,分析认为孔P扩散焊接头在高温使用过程中,原子进一步扩散,接头性能变得和基体相同.     

含Ni夹层SiCp/2014Al铝基复合材料扩散焊

利用中间添加Ni层,在610℃保温60min工艺成功实现了SiCp/2014Al铝基复合材料的真空扩散焊接.焊接之后利用金相显微镜(OP)、扫描电镜(SEM)、电子探针(EPMA)等对焊接接头进行分析.分析表明,Ni和Al之间相互扩散形成由金属间化合物构成的中间过渡层,主要由Ni3Al//NiAl//NiAl3组成.在理论上,计算出Ni和Al元素扩散浓度与焊接温度和保温时间之间的关系,以及元素的扩散距离与焊接参数之间的关系呈抛物线形变化.     

基于改进粒子群算法的机场多航班多服务调度策略

机场加油、行李和配餐等多项地面服务是航班正常运行的关键,也是机场大面积航班延误快速恢复过程重点考虑的问题.在对多航班多服务调度目标和约束条件分析的基础上,提出了多航班多服务调度模型,定义了粒子的二维表示方法,设计了一种改进粒子群算法来生成航班调度方案,并针对国内某机场的航班数据进行了仿真实验,结果表明,该算法与基本粒子群算法、进化策略相比,有明显优势,可极大地提高多航班多服务调度水平和机场地面服务效率.     

颗粒粒径和气载比改变时湍流调制的变化

采用相多普勒颗粒分析仪(PDPA)测试了两相圆湍射流速度场, 研究了颗粒雷诺数较小情况下, 粒径和气载比变化时颗粒对气固两相圆湍射流的湍流调制作用.实验结果表明:颗粒粒径的减小或气载比的增加均使颗粒对气相湍流度的削弱作用增强.通过无量纲化的分析, 表明颗粒粒径的减小对气相湍流度的削弱程度强于气载比增加时对湍流度的削弱程度.      

基于SPSO-SVR的融合航空发动机传感器故障诊断

针对航空发动机常见的传感器故障问题, 提出了一种利用改进的粒子群算法训练支持向量回归机, 并利用融合机制将其应用于传感器故障诊断.论述了用一簇支持向量回归机(SVR)预测器对传感器进行实时检测, 通过逻辑判断机制隔离故障传感器, 并且依据剩余的无故障传感器信息实现信号重构.以某型航空发动机传感器在其整个工作范围内受到的冲击、偏置和漂移故障为例, 验证了基于自协调粒子群优化支持向量回归机(SPSO-SVR)算法的融合诊断机制对传感器单一故障和多重故障具有较高的精度和计算效率.      

驻涡燃烧室凹腔供油位置对流场影响的PIV实验

采用PIV(particle image velocimetry)技术,对凹腔供油位置不同时凹腔内的冷态流场进行对比研究.通过分析不同来流速度对腔内涡的形成及其稳定性的影响,从而研究不同供油位置对涡稳定的影响.实验表明,供油位置在凹腔前体,油气掺混孔处的射流对涡有破坏,供油位置在凹腔后体,油气掺混孔处射流对涡没有破坏作用,在不考虑供油方式等因素的情况下,凹腔后体供油优于凹腔前体供油.研究结论可为该驻涡燃烧室进一步的热态燃烧性能实验研究提供依据.      

用PIV技术测量径向进气旋转盘腔内的流动

将PIV(particle image velocimetry,粒子图像测速仪)技术应用于多功能旋转换热实验台,测量了不同工作状态下径向进气旋转盘腔间的速度场.介绍了实验装置、实验方法和误差分析方法;给出了旋转盘腔间速度场的瞬时值和平均值,测量结果表明了PIV技术能够测量复杂旋转盘腔间的流场,并定量分析影响因素(旋转雷诺数和流量系数)对速度场的影响;同时,分析得出激光反光的控制和示踪粒子的均匀稳定散播是实验成功的关键因素.      

基于灵活磨削空间的面向复杂型面工件的机器人砂带磨削系统的结构尺寸优化研究(英文)

为了提高机器人砂带磨削系统加工复杂型面工件的磨削质量,提出了灵活磨削点和灵活磨削空间的概念,并且对其进行了定义。分析了影响灵活磨削空间的各种因素,提出了确定灵活磨削空间的方法。基于粒子群法,提出了一种通过优化磨削机器人的结构尺寸以及机器人相对于磨削轮的位置关系以获得足够灵活磨削空间的策略。最后,以磨削航空发动机叶片为例,利用本文提出的优化策略对一台专用的PPPRRR型磨削机器人的结构尺寸以及此机器人相对于磨削轮的位置关系进行了优化。仿真结果表明,如果叶片被置于此灵活磨削空间内,那么仅需使用一套夹具和一台磨削机即可实现复杂型面的磨削。     

基于混合粒子群算法的航空发动机数学模型解法

以双转子混合排气涡扇发动机为研究对象,研究了粒子群算法(PSO)应用于航空发动机性能仿真时,控制参数对模型收敛性的影响,并结合N+1点残量法的优点,提出了在模型不收敛点采用粒子群算法与N+1点残量法交替计算的混合算法。理论分析与数值仿真结果表明,该算法既保持了N+1点残量法的高效率、高精度计算,又继承了粒子群算法大范围收敛的优点,可实现模型大范围、高效率、高精度收敛。     

基于云自适应粒子群算法的高压转子复杂接触有限元模型参数修正

为建立更加准确的航空发动机高压转子的有限元模型,提出一种修正有限元模型描述航空发动机复杂接触的方法.将修正问题转化为求解定义在时域的误差函数的极小值,运用云自适应方法动态调整粒子群算法的惯性权重,使得算法在接近较优解时,惯性因子分布在云低端,有利于收敛得到更优解;当问题解较差时,其惯性因子分布在云顶端,有利于跳出局部极小点,扩大搜索范围.以仿真算例和实际航空发动机高压转子模型为例,通过与相关算法的修正结果比较,证明该算法是可行且有效的.