材料参数对叶片鸟撞动响应影响数值模拟

基于鸟撞铝板的试验结果,用MSC.Dytran软件验证了计算模型的可行性。在此基础上,建立了鸟体正撞击平板叶片的有限元模型,计算了叶片的材料参数对平板叶片鸟撞动响应的影响。     

飞控襟翼硬件仿真系统的设计及应用

以飞机控制系统的设计要求为依据设计飞控襟翼硬件仿真系统,该系统是参照真实飞控襟翼系统的功能和接口要求,采用基于数字仿真扩展模拟电路接口的硬件仿真系统。其与真实襟翼具有相似功能、相同接口、完全可以替代真实襟翼完成相关试验。试验结果表明:该系统为飞控襟翼试验的圆满完成提供有效的保障。     

TA7钛合金高温流变行为研究

通过热压缩试验研究了TA7钛合金在变形温度850~1000℃、应变速率0.001~0.1s-1条件下的流变应力变化规律,计算并建立了描述TA7钛合金高温变形特性的本构方程。结果表明:变形温度和应变速率对TA7钛合金流变应力影响显著,随变形温度升高和变形速率的降低,相同变形程度下合金的流变应力显著降低,并且在较低的应变下合金即可达到稳态流变状态。     

XM23胶的单轴拉伸试验及超弹性本构模型构建

文摘XM23胶广泛应用于航天光学遥感器,用于粘接光学透镜与金属结构件,可以起到减振作用。目前对XM23胶的力学性能的研究都是基于线弹性理论,但XM23胶是一种高聚合物,表现出非线性特征,无法使用线弹性材料的杨氏模量和泊松比进行准确地表征。本文首先通过XM23胶的单轴拉伸试验测试出该胶的应力应变数据,基于超弹性理论,尝试运用3种超弹性本构模型进行数据拟合。分析发现,Mooney-Rivlin 3参数本构模型最适于表征XM23胶的力学性能,其本构模型材料参数C₁₀为-0.205 9 MPa、C₀₁为0.688 8 MPa、C₁₁为0.055 7 MPa。利用此本构模型使用有限元软件模拟了该胶的单轴拉伸试验,仿真得到应力应变数据在误差范围内与试验数据一致。XM23胶的超弹性本构模型构建为XM23胶的胶接结构有限元建模提供了理论和数据支撑。     

海绵/橡胶适配器应力和变形模式的轴对称平面应变解析

海绵/橡胶适配器的应力和变形模式的解析方法是其力学理论研究的重要前提。基于轴对称平面应变假设,推导了海绵圆筒和橡胶圆筒的径向应力、切向应力和径向位移的解析公式;建立了位移边界条件下适配器受压问题的非线性常微分解析方程组,并通过数值模型仿真验证了解析公式推导的正确性;调整海绵/橡胶粘合面半径,研究了海绵层厚度比对适配器受压力学特性的影响。结果表明:数值模型和解析公式计算结果基本一致;适配器海绵层径向应力值和切向应力值相差不大,橡胶层切向应力高于径向应力约1个数量级,径向应力最大值位于适配器外表面,切向应力和径向位移最大值均位于海绵/橡胶粘合面;随海绵层厚度比增加,适配器应力和位移减小且减幅越来越小。     

小涵道比涡扇发动机吞鸟能力仿真评估与验证

军用航空发动机的吞鸟能力须满足国军标和适航相关规定,可靠的发动机吞鸟能力评估方法是开展吞鸟试验的基础,可降低试验风险、提高试验成功率。以国内某涡扇发动机研制中的吞鸟能力仿真与验证项目为基础,提出基于仿真分析、动量类比法和接触应力类比法的发动机吞鸟能力评估方法。根据相关标准规范,确定试验要求,开展整机吞鸟试验验证,通过4 次整机吞鸟试验,验证了本文提出的发动机吞鸟能力评估方法的准确性,获得了发动机吞鸟能力底数。试验结果和评估方法可为其他涡扇发动机型号研制提供参考。     

基于Chaboche 理论的GH901 合金本构模型改进

为某型航空发动机涡轮盘损伤分析的需要,在涡轮盘材料GH901试件高温拉伸试验、低周疲劳试验、蠕变试验以及疲劳/蠕变交互作用试验基础上,分析Chaboche本构模型特点,基于涡轮盘实际使用中的变幅脉冲循环,将应变幅值记忆项引入Chaboche本构方程;通过已有试验结果,应用量子遗传算法优化得到改进的本构方程各参数。将本构方程计算结果与试验结果对比,证明改进的本构方程是合理的。     

基于修正N-S方程本构关系的气体动理论耦合方法

随着稀薄程度的增加,Navier-Stokes方程的线性本构关系难以正确描述稀薄气体输运特性,高阶非线性本构关系往往数学形式极为复杂,对数值求解造成稳定性差等问题.为了发展适宜于近空间飞行器气动特性分析的高超声速稀薄流动模拟方法,本文利用求解Boltzmann模型方程的气体动理论统一算法(Gas Kineitc Uni...     

A new skeleton based flying bird detection method for low-altitude air traffic management

In low-altitude air traffic management, non-cooperation targets are the greatest threat to security of low-flying aircraft. Among various aviation fatalities, flying bird is the main factor with the highest risk and directs economic losses amounted to nearly 10 billion US dollars each year. Therefore, Flying Bird Detection (FBD) has attracted considerable attention in low-altitude air traffic management. In this paper, we propose a skeleton based FBD method via describing bird motion information with a set of key poses. To overcome the variability of birds, the skeleton feature is selected as a relatively fixed and common characteristic for the pose appearance of flying bird. Based on the geometric topology among some key parts of bird body, a set of key poses can be described by some extracted skeleton features, which are used to represent the bird motion information. Aimed at robustly handling with the pose variations, multiple pose-specific classifiers are individually trained to learn the representative poses of the flying bird. At the detection stage, the flying bird skeleton features are combined with extracted key-pose sets to perform the flying bird classification task from each image. Afterwards, the key-frame pose-change set and the consistency of the classification results from sequent images are employed to validate the final detection results. Experiments on flying bird datasets demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method.     

基于BP神经网络的金属橡胶本构关系的预估方法

采用BP(back propagation)神经网络算法对金属橡胶的本构关系系数进行学习训练,对BP神经网络做了比较详细的介绍,讨论了如何运用神经网络去预估金属橡胶的非线性本构关系系数,选择了BP神经网络参量,通过对金属橡胶的静态压缩实验数据进行参数识别,获得仅材料密度变化、材料密度和形状因子两种因素同时变化两种情况的...