飞机谱载荷下裂纹扩展的三维约束效应

研究裂纹端部三维应力约束、塑性约束和位移约束等对谱载疲劳裂纹扩展的影响。用适于三维应力状态的修正条带屈服模型 ( Modified Strip Yield Model)计算与裂纹扩展有关的三维约束因子。利用所得约束因子的理论解改进 NASA多年来发展的 FASTRAN-II寿命预测软件 ,使其避免了依赖经验确定的约束因子进行寿命预测的局限 ,仅利用一组常幅疲劳裂纹扩展数据和材料的常规机械性能便可预测飞机谱载下的裂纹扩展寿命。对多种谱型、应力水平、过载比和材料的组合情况进行了分析 ,预测寿命与试验结果吻合很好 ,证明本文方法和改进软件可以用于实际结构的寿命预测。     

矢量喷管偏转对发动机推力的影响

建立了轴对称矢量喷管数学模型和带这种矢量喷的发动机数学模型,研究了矢量喷管偏转时引起的发动机推力的变化。研究结果表明：喷管有的效矢量角与几何矢量角近似成正比;喷管偏转角较小时,喷管的流量系数及发动机的总推力几乎不同几何矢量角变化,喷管偏转角较大时,喷管的流量系数及发动机的总推力随和何矢量角的增大三小;发动机的轴向推力随着几何矢量角的增大而减小,发动机的侧向推力随着几何矢量角的增大而增大。     

各向异性单晶叶片强度寿命研究—第I部分:晶体滑移本构模型及应用

单晶叶片技术是提高航空发动机及地面燃气轮机性能、寿命及可靠性的关键技术之一，但单晶材料机械、力学性能的各向异性特性制约了其发展和应用，对其工程应用及应用的理论基础提出了挑战。课题组开展了各向异性单晶叶片强度分析和寿命预测方面的一些研究工作。包括：建立并验证了弹塑性、蠕变滑移本构模型及蠕变持久寿命预测方法；进行了不同晶体取向DD3单晶在不同温度、不同速率或不同温度、不同应力水平下的拉伸试验及蠕变试验，这些实验数据及由其反映的单晶中、高温各向异性特性对单晶材料的应用具有重要意义。此外还进行了某种单晶叶片的实验研究。作为上述研究的应用，对某发动机单晶涡轮叶片进行了强度分析和寿命预测。本文这一部分介绍本构模型及应用，实验研究将在第II部分介绍。     

采用内积原理建立航空发动机神经网络辨识模型

根据样本空间的内积特性,提出一种无需迭代学习内积神经网络。以某型航空发动机的机载记录数据为例,对发动机进行了建模,结果表明该方法具有自学习速度快、抗干扰能力强、准确性高的特点。     

微波等离子推进器性能预示的工程算法

对微波等离子推进器提出一种快速性能预估的工程算法。假设谐振腔内的工质参数均匀、气体与微波之间的能量耦合良好、喷管内流动为一维管流,利用等离子体的等温模型可以快速地对微波等离子推进器性能进行估算。采用可变节点划分方法处理喷管流场,避免了喉部奇点。计算给出一系列不同输入微波功率、工质流量及放电管内压强条件下合理的发动机性能参数。     

双级延伸喷管动特性数学模型的建立

讨论了双级延伸喷管的动特性,确定了贮气瓶内压强、放气时间与延伸喷管运动参数之间的关系,建立了通用的数学模型,为供气系统和延伸喷管各部件的设计提供了理论依据。     

最小二乘参数估计若干问题的讨论

讨论了最小二乘估计中应注意的几个问题,指出了最小二乘估计的一些新的研究和应用方向。     

某型涡喷发动机使用寿命的评定方法

给出了可修系统使用寿命的定义, 根据涡喷发动机的试车数据, 提出了应用ＡＭ－ＳＡＡ－ＢＩＳＥ模型评定使用寿命的步骤与方法, 并用数值例说明了这些方法。     

固体废弃物热解产物的神经网络预测模型

本文采用3层BP神经网络建立了固体废弃物热解产物的产率和特性的预测模型。采用遗传BP算法来优化隐层节点数和学习速率η0与回归方法相比，其预测误差明显小于回归公式的预测误差。     

多轴随机载荷下的疲劳寿命估算方法

提出了一种多轴随机载荷下的疲劳寿命预测方法.通过雨流计数法对各平面上的剪应变进行循环计数,以统计出的剪应变循环作为多轴疲劳损伤的主要控制参数,将各剪应变循环历程内对应的最大正应力和正应变变程作为多轴疲劳损伤的第二控制参数.根据多轴疲劳寿命模型计算出各平面上的损伤,以最大损伤平面作为多轴随机疲劳的临界平面,通过该临界平面上的损伤计算出多轴随机载荷下的疲劳寿命.采用SNCM630钢,304不锈钢和S45C钢3种金属材料的多轴随机疲劳试验数据对提出的寿命预测方法进行评估和验证.结果表明:疲劳寿命预测结果大都分布在试验结果的2倍分散带之内.