基于响应面近似技术的平流层飞艇协同设计优化

针对平流层飞艇多学科设计优化问题,引入协同优化算法,分析基于响应面近似模型的协同优化方法CO/RSA的执行步骤和特点,并介绍响应面近似模型的构建方法;建立平流层飞艇各学科模型,并对学科间耦合关系进行分析;运用建立的气动/推进、结构、能源三个耦合子系统的学科分析模型和系统优化模型,以平流层飞艇总质量最小为优化目标,综合考虑浮重、推阻和能源平衡,采用CO/RSA方法对平流层飞艇进行设计优化.结果表明:所建立的平流层飞艇的MDO模型是合理的,CO/RSA算法应用于飞艇总体设计优化是有效的,研究结果可为平流层飞艇方案论证和方案设计提供参考.     

Specific grinding energy and surface roughness of nanoparticle jet minimum quantity lubrication in grinding

Nanoparticles with the anti-wear and friction reducing features were applied as cooling lubricant in the grinding fluid. Dry grinding, flood grinding, minimal quantity of lubrication（MQL）, and nanoparticle jet MQL were used in the grinding experiments. The specific grinding energy of dry grinding, flood grinding and MQL were 84, 29.8, 45.5 J/mm³, respectively. The specific grinding energy significantly decreased to 32.7 J/mm³ in nanoparticle MQL. Compared with dry grinding, the surface roughness values of flood grinding, MQL, and nanoparticle jet MQL were significantly reduced with the surface topography profile values reduced by 11%, 2.5%, and 10%,respectively, and the ten point height of microcosmic unflatness values reduced by 1.5%, 0.5%,and 1.3%, respectively. These results verified the satisfactory lubrication effects of nanoparticle MQL. MoS₂, carbon nanotube（CNT）, and ZrO₂ nanoparticles were also added in the grinding fluid of nanoparticle jet MQL to analyze their grinding surface lubrication effects. The specific grinding energy of MoS₂ nanoparticle was only 32.7 J/mm³, which was 8.22% and 10.39% lower than those of the other two nanoparticles. Moreover, the surface roughness of workpiece was also smaller with MoS₂ nanoparticle, which indicated its remarkable lubrication effects. Furthermore,the role of MoS₂ particles in the grinding surface lubrication at different nanoparticle volume concentrations was analyzed. MoS₂ volume concentrations of 1%, 2%, and 3% were used.Experimental results revealed that the specific grinding energy and the workpiece surface roughness initially increased and then decreased as MoS₂ nanoparticle volume concentration increased.Satisfactory grinding surface lubrication effects were obtained with 2% MoS₂ nanoparticle volume concentration.     

综合时序信息的试验优化设计及稀疏求解

考虑不同试验点的试验成本及试验时序信息,在性能指标与影响因素间的响应模型未知情况下,利用装备系统的先验信息构造模型驱动的基函数,构造相应的回归模型来刻画系统的内在关系,分析不同试验点成本及试验时序对试验方案的影响。定义了一种考虑空间权重及批序贯时序的非均匀最优设计模型,将稀疏理论引入到回归试验设计中,把不同批次试验下的回归试验设计模型参数估计问题转换为结构化稀疏重构问题,讨论了非均匀最优设计的构造定理,提出结构化稀疏参数求解算法。算例表明:利用本方法生成的试验点考虑了试验点空间权重和试验时序信息,更符合实际试验规程;采用本方法获得的响应函数得到的期望预测误差更小。     

A100钢外螺纹椭圆超声滚压强化试验研究

A100钢有较高的疲劳抗力和显著的减重效果.在航空工业中,飞机起落架主要承力件正逐步采用A100钢,且主要承力件多采用螺纹联接.为了提高螺纹疲劳寿命,提出了超声振动滚压强化工艺方法,设计了外螺纹超声滚压强化装置,进行了螺纹超声滚压强化前后性能对比试验.利用X射线分析仪、维式硬度计、粗糙度仪和疲劳试验机,分别测量了螺纹超声滚压强化前后的残余应力、维氏硬度、表面粗糙度以及疲劳寿命.结果表明,超声滚压强化后牙底残余应力提高了70％,显微硬度提高了14％,粗糙度降低了51％,600MPa应力条件下寿命提高了5倍.     

原位自生TiB2/Al复合材料车削参数多目标优化方法

原位自生TiB2/Al复合材料具有密度小、比强度高、高耐磨等特点,在航空航天领域具有广泛的应用前景.主要针对TiB2/Al复合材料车削参数对表面粗糙度的影响进行探索性研究.首先,以车削速度、进给速度、车削深度为对象,基于单因素试验研究了车削参数控制域.进一步在控制域内设计正交试验,并基于试验结果研究了表面粗糙度与车削参数的映射关系,推导了材料去除率模型.最后,以表面粗糙度和材料去除率为优化目标,提出并研究了基于GA-Pareto的车削参数多目标优化方法,并通过试验验证了该方法的可行性和有效性.     

喷丸强化对表面完整性影响的研究现状与发展

综述了喷丸强化技术对材料表层残余应力分布、显微组织结构、表面粗糙度和表层硬度分布等表面完整性因素影响的研究进展,阐述了不同喷丸强化技术与材料表面完整性因素间的关系以及基于表面完整性调控的喷丸强化技术的发展趋势.     

表面完整性研究用预测模型的研究进展

综述了国内外表面完整性研究时采用的预测模型的种类、应用等研究现状.详细阐述了使用分析模型和数值模型对材料切除过程中零件表面的显微结构、残余应力等表面完整性参数的预测,并指出了影响预测模型准确性的一些因素.     

基于小波变换的航空发动机性能衰退率计算方法

由于航空发动机的工作环境复杂,性能参数测量值中夹杂的工况信息和测量误差会对发动机的性能衰退率计算产生较大的影响。为了弱化工况信息和测量误差对航空发动机性能衰退率计算的影响,本文首先运用多层小波分解与重构的方法对原始性能参数进行了趋势分量的提取,进而运用线性回归的方法对航空发动机的性能衰退率进行了计算。经过实际运维数据的验证,本文提出的航空发动机性能衰退率计算方法能够为实际工程应用提供理论支持。     

基于全信息的正态分布型数据的线性回归分析

针对正态的分布型符号数据,提出一种新的线性回归分析方法.以体现正态的分布型数据的全部原始信息为出发点,给出正态的分布型变量的一阶矩、二阶原点矩、二阶混合原点矩的定义和计算原则.在此基础上,定义针对正态的分布型数据的线性回归模型以及残差信息的平方和,推导最小二乘回归系数.仿真实验证明了该方法所得回归模型在解释能力和预测能力上的有效性以及相对于"中心法"的优越性.给出的正态分布型变量数字特征的定义和计算原则为将其他经典的多元统计方法推广到分布型数据奠定了基础.     

复合材料有效烧蚀焓计算模型实验研究

通过对CF/S-157PF复合材料进行氧-乙炔烧蚀试验研究,得到了烧蚀试验中的重要表征参数即有效烧蚀焓,并利用多元线性回归方法,拟合得到了该参数与热流密度和烧蚀时间的数学模型,即H_eff=0.016 3·q^{0.871 5}·t^{0.191 3}。经检验,该回归模型适用性较好,预测准确度较高,为复合材料该项性能的评估建立了快速、有效、可靠的试验方法。