基于金字塔模型和L-M法的某固体发动机可靠性评定方法

固体发动机由众多部件组成,并且各部件的可靠性分布均不相同,若要全面评定发动机结构可靠性,则需要较大的子样数。因此,采用全尺寸、全系统试验来全面评定发动机可靠性的方法是行不通的。为了解决此问题,提出利用发动机的基础组件的可靠性数据,建立发动机系统的金字塔模型,再通过数据等效折算,将各组件不同分布的可靠性试验数据折算成成败型数据,采用L-M法综合评定了某型固体发动机可靠性。     

基于时滞分割技术的时滞神经网络系统时滞相依全局稳定性分析

通过构造一个新的增广 Lyapunov-Krasovskii泛函,利用时滞分割技术并结合自由权矩阵、Jensen积分不等式,得到一个时滞神经网络系统时滞相依全局渐近稳定新判据。该判据以 LMI的形式给出,便于计算和验证。数值实例表明,文章结果改进了相关文献结论,具有更低的保守性。     

30CrMnSiA缺口试样低周疲劳寿命研究

缺口会导致严重的应力集中,并降低结构的使用寿命,研究缺口部位的低周疲劳寿命具有重要意义。基于弹塑性全量理论建立30CrMnSiA材料的弹塑性本构关系,采用损伤力学-有限元法预测30CrMnSiA材料缺口试样的低周疲劳寿命,并与相应的试验结果进行对比。结果表明:基于弹塑性全量理论建立的弹塑性本构关系方法合理,采用损伤力学方法得到的疲劳寿命预测结果基本满足工程实际要求,该方法可用来对30CrMnSiA缺口试样进行低周疲劳寿命预测。     

基于流管试验的管道声传播预测

通过平板声衬流管试验,测试了管道内无流动和有流动下不同入射声波频率的管道壁面复声压,并基于试验模型与数据分别开展了二维和三维管道声传播预测,将试验测量结果与预测结果进行了对比。结果表明:二维和三维的预测结果非常吻合,尤其是在无流动条件下;在不同流动条件和不同频率下,声传播预测给出了与试验数据较为吻合的结果,壁面声压级的趋势与试验结果一致,基本验证了管道声传播预测模型的准确性;对比不同流动条件和频率点,有流动下预测的壁面声压级的误差比无流动更大,低频下预测的壁面声压级的误差比高频更大。      

热塑性定型剂对干铺丝-RTM工艺及力学性能影响

为了研究热塑性定型剂的添加对干铺丝-树脂传递模塑（RTM）工艺的影响,采用PA-6作为热塑性定型剂,通过T-剥离确定定型剂的质量分数,结合试验和工艺仿真,研究了定型剂对预制体面内渗透率的影响,并对其充模过程进行工艺仿真和分析,在此基础上研究了定型剂对环氧复合材料制品层间性能及韧性的影响。渗透率试验和仿真结果表明:加入定型剂后,纤维预制体的沿纤维和垂直纤维的面内渗透率分别降低了55.5%和52.0%;工艺仿真结果与试验结果一致,不同渗透长度下的注胶时间偏差均小于10%。力学性能试验结果表明:加入热塑性定型剂可显著提升环氧树脂复合材料的韧性,Ⅰ型和Ⅱ型层间断裂韧性分别提高了89.3%和54.1%,冲击韧性提高了18.7%,复合材料的层间剪切强度降低了23.6%。      

航空发动机静叶联调机构运动分析及优化

针对航空发动机可调静子叶片联调机构运动关系复杂、优化难度大的问题,研究了一种采用图解法和齐次坐标法结合MATLAB软件推导两级联调机构运动方程,并运用遗传算法对两级机构中的关键构件进行联合优化的方法。运用该方法对指定联调机构的两级曲柄可调端长度、可调端与固定端夹角进行了优化求解。得到了最优解,使得第一级摇臂转动角度是第零级摇臂转动角度的2倍,且第一级摇臂转动角速度也是第零级摇臂转动角速度的2倍。      

热障涂层表面裂纹水浸超声检测

为有效检测热障涂层(TBCs)表面裂纹,进行了热障涂层表面裂纹水浸超声检测技术的应用研究。以常用的大气等离子喷涂(APS)热障涂层作为试验材料,采用水浸超声检测回波声程差和C扫描图像对不同深度、宽度和长度的热障涂层表面裂纹进行了表征。结果表明:热障涂层基体材料对热障涂层表面裂纹的检测效果无明显影响;通过优化检测参数和合理选用仪器探头,利用水浸超声方法可实现对热障涂层表面深度为0.1 mm、长度为2 mm裂纹的有效检测;水浸超声检测技术可以获得裂纹的长度、深度参数,是解决热障涂层表面裂纹检测问题的有效方法。      

三维叶轮机叶片黏性反问题设计改进方法

提出了一种改进的适用于三维黏性流场的叶轮机叶片反问题设计方法。该方法假设叶片的中弧线具有虚拟移动速度,其位移量由目标载荷与实际载荷的差值计算,并利用黏性底层厚度进行限制。采用三次B样条曲线插值方法对叶片中弧线进行光顺,新叶型通过更新后的中弧线和给定的叶片厚度得到。算例验算结果表明:该方法能够根据设计意图对叶型进行修改,鲁棒性强,收敛速度快,叶片的可变自由度高,不依赖于特定的网格和求解器,具备一定的通用性。      

基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测

提出了一种基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测方法,通过对翼型几何特征提取、压力分布曲线的参数化,建立了卷积神经网络模型（CNN）,并利用计算流体力学（CFD）的计算结果作为其训练样本,实现对混合翼型前缘压力分布的预测。结果表明:两种方法计算结果的拟合优度大于0.98,基于深度学习的计算方法耗时1.7 s,CFD方法耗时大于50 s,计算时间大大缩短。该方法能够在满足计算精度的条件下提高计算效率并可应用于其他的翼型设计过程。      

基于两相流模型的挤压油膜阻尼器空化流场特性数值模拟

基于气液两相流理论中的Mixture模型和Zwart-Gerber-Belamri空化模型,采用动网格技术建立了两端开口中心槽供油型挤压油膜阻尼器三维非定常空化流场求解模型。数值模拟表明:随着阻尼器内环进动,考虑两相流动的油膜低压区在中心槽的两侧产生两道对称的条状负压带,条状带内具有较高的气相体积分数;阻尼器低压区的压力和气相体积分数对进油孔位置十分敏感,阻尼器油膜力和流场气穴比的变化频率与进油孔数密切相关。内环同心进动半径、进动频率对阻尼器空化流场影响的数值计算表明,进动半径和频率的增大均会使得流场内的空化现象加剧,同时气穴比的相位滞后现象愈加显著。