Feasibility evaluation of failure models for predicting forming limit of metal foils

Forming limit of metal foil is an important index to evaluate its formability, and is of considerable significance to improve the quality of products. The ductile fracture (DF) behavior in microscale plastic deformation is remarkably affected by the geometry and grain size. To explore the size-dependent forming limit curve (FLC), the Holmberg and Marciniak tests of SUS304 foils with the thicknesses of less than 0.1 mm and diverse grain sizes were performed. In addition, the validity and feasibility of three types of existing failure models including Swift/Hill, Marciniak-Kuczynski (M-K) and DF criteria for predicting the micro-scaled FLCs were discussed. It is found that the Swift/Hill model possesses the worst accuracy with predicting deviation above 50%. Four classical DF criteria including Freudenthal, Ayada, Brozzo and Oh show great difference, and Oh model considering plastic anisotropy presents the best precision. The predicted deviation of M-K model is aggravated with increasing grain size and decreasing foil thickness, which is attributed to the intensified free surface roughening and transformation of fracture mechanism with miniaturization. This research thus provides a deeper understanding and valuable reference for the widespread application of FLC in microforming.     

民用飞机全机静力试验前机身工况配平载荷设计

民用飞机全机静力试验中由于加载方案复杂,为了简化试验加载数量,传统的配平方案主要保证考核区的加载准确性,对于非考核区的载荷简化到若干加载点上。对于飞机机身这种薄壁结构,非考核区的配平对考核区影响较大。以某飞机前机身严重工况为例,基于飞机全机有限元模型,研究静力试验的载荷配平方案;通过对比分析态载荷与传统试验态配平载荷方案下的内力解,对传统全机静力试验载荷配平方案进行优化。结果表明：优化后的试验态内力解与分析态内力解基本吻合;对于飞机机身薄壁结构,圣维南原理并不适用,全机静力试验的载荷配平要与真实工况受力情况吻合,才能达到试验验证目的。     

一种基于随机优化算法的民用飞机突风动载荷重建方法

民用飞机突风载荷的准确重建对于飞行安全具有十分重要的意义。基于随机优化算法,提出一种突风动载荷重建方法。首先,基于频域气弹耦合方程,建立一个突风动载荷时域分析模型,其次,引入Hicks-Henne 型函数进行突风速度场的参数化建模,在此基础上,基于随机优化算法对各型函数参数进行迭代寻优,使得优化目标值与测量值一致,最终得到重建后的突风速度及对应的动态响应及载荷。最后,以GTA 模型经历1-cos 形状突风为例进行数值仿真。结果表明：本文提出的突风动载荷重建方法可有效实现突风速度场的识别,进而完成突风动载荷的重建;针对本文算例,过载最大误差为3.5%,载荷最大误差不超过1%。     

基于集成学习模型的飞行学员认知负荷研究

在飞行过程中,飞行员需要在短时间内接收大量信息,并做出正确的判断与决策,而过高的认知负荷会影响其感知、判断、决策等认知过程,进而影响飞行安全。首先通过飞行模拟实验获取飞行学员在执行不同飞行任务时的生理数据;然后通过时域、频域分析等方法提取呼吸和心电信号的特征,并通过统计学方法筛选出能够反映认知负荷水平的指标;最后结合支持向量机、K 最邻近、人工神经网络等方法建立集成学习模型,对飞行学员的认知负荷进行评估,并与单一算法进行对比。结果表明：本文建立的集成学习模型具有较高的准确率,能够更好地反映飞行学员认知负荷水平。     

螺旋桨桨叶1P气动载荷研究

介绍了一种１Ｐ载荷实验研究方法－桨叶应变测试法,首先通过桨叶剖面速度三角形及气动力分析给出了１Ｐ载荷与测量应变的关系,然后通过地面试验和飞行试验进行了验证。试验结果表明,螺旋桨１Ｐ载荷主要由于非对称气流流过桨盘面改变了桨叶剖面速度三角形而引起,迎角,侧滑角的增加,会产生较大的１Ｐ载荷;机动飞行,如快速拉杆,荷兰滚等也会产生较大的１Ｐ载荷。     

航空发动机设计任务循环的选取

由某型发动机的未来使用任务推导了其设计飞行任务剖面和飞行任务混频,然后根据该发动机的高度－速度特性得出了其转速剖面。在该转速剖面下对发动机的压气机盘进行了应力和疲劳寿命计算,由计算结果得出该发动机设计任务循环的选取范围,认为：航空发动机的设计任务循环除0－最大－0、慢车－最大－慢车和巡航－最大－巡航3类循环以外,还应当包括对发动机构件疲劳寿命有较大影响的其它载荷循环,否则将造成设计载荷估计精度大大降低。     

某型飞机断裂谱的低载截除

研究了截除低载对全机结构各部位裂纹扩展寿命的影响,导出寿命误差与裂纹扩展比的关系,并指出寿命误差主要取决于开裂结构的材料参数,而开裂部位的影响则可忽略不计。     

自适应变结构神经网络在航空发动机故障诊断上的应用

根据样本空间的内积特性,提出一种无需迭代学习的自适应变结构神经网络。它的特点是学习速度快,准确性高,且能根据出现的新样本,随时改变结构。在对某型航空发动机故障诊断中,比原软件包采用的方法在准确性方面有显着提高,而且维护工作量减少,并具有实时处理能力,因此有着良好的推广应用前景。      

三维弹塑性接触问题的边界元法

将边界元法发展用于解决三维弹塑性接触问题,推导了无摩擦的三维弹塑性接触问题的积分方程,讨论了其数值解技术。数值结果与有限无法的数值结果对比表明,所发展的方法是成功的。     

一种计算开伞动载的实用方法

依据海因里奇开伞动力理论,在计算个表充满时间的连续方程中,考虑了伞顶孔,伞顶部分大透气量织物面积,以及伞衣中、下部分织物透气量对开伞动载的影响。引用了非线性的阻力特征文化曲线［２］,计算伞衣充气过程中阻力特征的变化。并考虑了伞衣充气过程初始瞬时的阻力特征,假设在伞衣初始充气时期的一段时间中,进气口直径为常值,数值上等于［４（ＣＡ）０／Ｃ（ｓｔ）π）］（１／２）。计算实例表明,计算结果与实测数据相比较,其一致性是比较满意的。