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21.
简述电加工技术在大飞机制造中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
作为航空发动机制造技术重要组成部分的电加工技术在大飞机制造技术中也占有一席之地,并具有发展改进空间。大飞机一般是指起飞总重超过100t的运输类飞机,包括军用大型运输机和民用大型运输机,也包括一次航程达到3000km的军用或乘座达 相似文献
22.
半球深腔的加工质量是决定硅基MEMS半球陀螺精度的关键因素之一,及时检测半球深腔的形貌参数并将其反馈至加工过程,是确保高性能MEMS半球陀螺研制成功的重要措施。由于硅半球深腔的深度较大,台阶仪和光学显微成像系统无法对半球深腔的形貌特征进行有效测量。因此,需要将硅深腔结构剖开后采用扫描电镜(SEM)进行检测。这种检测方式时间周期长,且属于破坏性的样本检测,效率和测试精度都较低。提出以硅半球深腔为模具,利用PDMS铸模将硅半球深腔的结构尺寸和表面形貌转移到PDMS凸起的半球模型上,通过检测PDMS半球模型的尺寸结构和表面形貌,即可反推出硅半球深腔的尺寸特征。经实验验证,脱模后的PDMS模型可以准确地反映出半球深腔的尺寸信息,测量结果的不确定度小于5‰,有效解决了硅半球深腔无损检测的难题。 相似文献
23.
利用MDI与PTMG-2000制备聚氨酯预聚体,对聚(异氰脲酸酯-噁唑烷酮)树脂(PISOX)进行增韧改性:考察不同I/E、不同预聚体添加量的树脂浇铸体力学性能的变化;并对最优配方进行复合材料力学性能测试和DMTA测试,比较改性前后复合材料力学性能和耐热性能的变化;利用SEM观察改性前后微观形态的变化,推测增韧机理。结果表明,I/E=1.8、添加15%预聚体时树脂浇铸体综合力学性能最优,弯曲强度、弯曲模量、冲击强度分别为60.92 MPa、2 295 MPa、6.40 k J/m2;利用该基体制备复合材料,具有比未改性体系更优异的力学性能和界面性能,且聚氨酯预聚体的引入对树脂在高温下的耐热性能没有明显影响,其玻璃化转变温度均在258℃左右;对比改性前后体系固化物的微观结构,改性后的体系呈两相结构,橡胶相起到吸收冲击能和终止裂纹的作用,有效地提高了材料的韧性。 相似文献
24.
25.
以四种分子量级别聚碳硅烷(PCS)为浸渍剂,采用CVD和浸渍-裂解工艺制备了C/C-Si C复合材料,分析了四种分子量级别PCS的分子量、软化点,分子结构和热失重性能,采用压汞法测试试件的孔隙分布特性。分析表明,PCS的软化点和800℃转化率都随着分子量的提高而提高;四种分子量级别的PCS热分解过程基本相同,分子的支化程度差异不大。数均分子量为1 178、1 333的PCS的整体致密化效率要高于数均分子量为1 550的PCS,经过7个周期致密后,分子量为1 178的PCS所致密试样的累积孔隙容积最高,分子量为1 550的PCS所致密的试样最低。前5个浸渍裂解致密周期采用分子量为1 550的PCS,以后周期采用分子量为1 178或1 333的PCS,可以达到较高的致密效率。 相似文献
26.
基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达968%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。 相似文献
27.
轴承是飞轮和控制力矩陀螺(CMG)等空间惯性执行机构的核心部件,其健康状态直接影响整机性能和使用寿命.当前,由于轻载轴承在正常运转时也可能产生类似于微弱故障特征的现象,导致单一故障特征参数难以辨识正常和微弱故障状态.针对这一问题,本文提出了一种基于振动参数聚类融合的轴承微弱故障辨识方法.首先,通过轴承振动实验获得数据;然后,基于特征频率比值等方法对振动信号进行特征参数的提取;在此基础上,利用K Medoids算法对正常样本进行聚类,并根据3σ法则构建正常运转的安全边界;最后,计算不同轴承故障数据的超限概率,根据概率大小进行故障状态的识别.结果表明,该方法对轴承正常和微弱故障的辨识是可行和有效的. 相似文献
28.
目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括:基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪. 相似文献
29.
运输类旋翼航空器传动系统耐久性试验的目的是演示旋翼传动系统在规定的限制内具有正常运行的能力,而无因过度磨损产生故障导致危险或因机械载荷造成性能下降。目前国产大型民用直升机并未严格按照适航规章在国内开展过该试验,而国外对该试验详细细节也存在技术封锁,导致经验较为欠缺。同时,由于各型号发动机性能差异,在验证过程中型号之间也存在不同。因此,对大型民用直升机旋翼传动系统耐久性试验符合性验证方法开展研究显得尤为必要。本文首先对适航要求进行了解析,并分析了军用直升机传动系统耐久性试验要求与适航标准的差异,给出了运输类旋翼航空器传动系统耐久性试验适航符合性验证方法,对其中的关键点提出了验证建议。最后,结合国内外相关型号研制经验,对于与适航规章有差异的部分,从安全性的角度给出了建议的替代方法。本文可为我国大型民用直升机的研制提供借鉴。 相似文献
30.