Interference and grinding characteristics in ultra-precision grinding of thin-walled complex structural component using a ball-end grinding wheel

As for ultra-precision grinding of difficult-to-process thin-walled complex components with ball-end grinding wheels, interference is easy to occur. According to screw theory and grinding kinematics, a mathematical model is established to investigate the interference and grinding characteristics of the ball-end wheel. The relationship between grinding wheel inclination angle, C axis rotation angle, grinding position angle and grinding wheel wear are analyzed. As the grinding wheel inclination angle increases, the C axis rotatable range decreases and the grinding position angle increases. The grinding position angle and wheel radius wear show a negative correlation with the C axis rotation angle. Therefore, a trajectory planning criteria for increasing grinding speed as much as possible under the premise of avoiding interference is proposed to design the grinding trajectory. Then grinding point distribution on the ball-end wheel is calculated, and the grinding characteristics, grinding speed and maximum undeformed chip thickness, are investigated. Finally, a complex structural component can be ground without interference, and surface roughness and profile accuracy are improved to 40.2 nm and 0.399 μm, compared with 556 nm and 3.427 μm before ultra-precision grinding. The mathematical model can provide theoretical guidance for the analysis of interference and grinding characteristics in complex components grinding to improve its grinding quality.     

基于分段非线性Arrhenius的贮存寿命评估方法

针对对数线性阿伦尼斯模型适用于温度在较小范围内变化的情况,给出了一种阿伦尼斯模型的修正方法.结合步退应力加速寿命试验失效率高、样本量少、试验设备简单的优点,给出了一种在工程实践中利用分段非线性阿伦尼斯模型对步退应力加速贮存试验进行评估的方法.首先,基于分段非线性阿伦尼斯模型建立步退应力下失效数据折算的数学模型.其次,建立了基于全样本的极大似然函数.最后利用遗传算法解非线性方程组,得到分段非线性阿伦尼斯模型的参数估计.以雷达高度表的步退应力加速贮存试验进行实例分析,将基于分段非线性阿伦尼斯模型、基于对数线性阿伦尼斯模型的加速贮存寿命评估方法得到的计算结果与产品外场得到的平均寿命、失效率以及可靠度函数进行对比分析,基于分段非线性阿伦尼斯模型的加速贮存寿命评估方法得到的结果误差在5%范围内.验证了论文中基于分段非线性阿伦尼斯模型的步退应力加速贮存试验评估方法的有效性以及准确性.      

计量活门磨损寿命预测

对计量活门的磨损量进行建模,进行了探索研究,考虑了3种计算磨损量的方法.基于某型航空发动机燃油控制装置的计量活门试验数据的计算,结果表明:采用灰色理论的基于时间序列的一阶微分方程模型可以较准确地计算出计量活门的磨损量,相对误差小于5%.对于燃油控制装置计量活门磨损寿命的预测具有实用意义, 可以为燃油控制装置整体使用寿命的提供一定的依据.      

Principles and methods for determining calendar life and corrosion tolerance of mechanical parts

In order to facilitate the determination of the calendar life of mechanical parts, the author summarized his relevant research papers that had studied for many years as eight distinct topics: (A). The principle and method for compiling the equal-damage temperature and humidity spectrum; (B). The principle for preparing the high concentration medium solution; (C). The principle and method for determining the metal calendar life; (D). The principle and method for determining the protective coating calendar life; (E). The principle and method for determining the total calendar life; (F). The principle of the reliability processing; (G). The principle and method for determining the corrosion damage tolerance; (H). The principle and matching design method to ensure that the total fatigue life and the total calendar life of the mechanical part were safe simultaneously. The above contents established a complete set of theoretical systems and methods for determining the calendar life.     

空间行波管阴极寿命试验研究

空间行波管是卫星通信系统中最重要的功率放大器,必须具有较长的工作寿命。空间行波管的寿命主要受阴极寿命的制约,因此为了保证空间行波管的长期在轨工作,需要开展大量的阴极寿命试验研究,并对阴极寿命进行预测。共投入50支电子枪进行寿命试验,累计进行寿命试验1823080h,最长单管寿命试验时间65411h。基于寿命过程中的逸出功变化,建立了空间行波管阴极寿命预测模型。预测空间行波管阴极在960℃_b（℃_b为亮度温度）支取1A/cm²发射电流密度时寿命超过43年;在980℃_b支取1A/cm²时寿命超过22年;在1000℃_b支取1A/cm²时寿命超过15年。预测结果表明,空间行波管阴极可以满足卫星通信系统应用的长寿命要求。     

基于随机森林的航天器电信号多分类识别方法

针对航天器电特性信号数据存在数据量大、特征维数高、计算复杂度大和识别率低等问题,提出基于主成分分析(PCA)的特征提取方法和随机森林(RF)算法,对原始数据进行降维,提高计算效率和识别率,实现对航天器电信号数据的快速、准确识别分类。随机森林算法在处理高维数据上具有优越的性能,但是考虑到时间复杂度问题,利用主成分分析方法对数据进行压缩和降维,在保证准确率的同时提高了计算效率。实验结果表明:与其他算法相比,针对航天器电特性信号数据,本文方法在准确率、计算效率和稳定性等方面均显示出优异的性能。     

月壤取芯钻具热特性有限元分析

根据取芯钻具的特点、使用情况以及空间环境要求,在简化模型的基础上,利用有限元分析方法研究了月壤取芯钻具的热特性。首先计算了取芯钻具在飞行阶段高、低温存储环境影响下的变形和应力分布;其次计算了取芯钻具在工作阶段不同钻进条件下的变形及应力分布情况,提取了关键点的温度和位移参数;最后研究了取芯软袋与取芯管之间的间隙变化情况。根据有限元分析得到的数据结果,证明了各部位选择的材料以及配合间隙等满足要求,可为未来工程应用提供理论依据。     

基于深度长短期记忆网络的发动机叶片剩余寿命预测

为了研究航空发动机转子叶片的剩余寿命预测问题,提出了一种基于多传感器信号融合的深度长短期记忆网络(DLSTM)预测模型。首先利用深度学习和长短期记忆的组合来构造DLSTM网络。然后,将多个传感器信号数据进行融合处理,从而通过深度学习发现各个传感器时序信号之间隐藏的长期依赖关系。进一步在给定网格搜索策略的情况下,通过自适应矩估计算法调整DLSTM的网络结构和参数,并且在DLSTM模型中引入了一种随机丢失策略,以缓解过度拟合问题并使预测模型规范化。最后利用CMAPSS涡扇发动机进行了实验验证,在一种故障模式和两种故障模式条件下,DLSTM网络预测模型相对于其他传统方法的评价指标Score分别下降了17.19%和14.37%,其他两个评价指标相对来说也较优,结果表明本文提出的方法具有更高的准确性以及稳定性。     

基于融合神经网络的航空发动机剩余寿命预测

航空发动机的性能退化是影响飞机飞行安全的重要因素。准确预测发动机的退化过程,对于飞机安全飞行具有重要意义。针对航空发动机剩余寿命预测问题,本文提出了一种将卷积神经网络和长短期记忆网络相融合的数据驱动模型。与常规使用单一的神经网络不同,所提出的融合模型结合了两种神经网络的优点,利用卷积神经网络提取数据中的空间特征并采用长短期记忆网络提取时间特征。实验结果证实,在寿命预测中,所提出的数据驱动模型与已有的方法相比,评分和均方根误差分别下降了32%和6.4%,因此,所提出的数据驱动模型可对数据中所包含的信息进行充分挖掘,其对航空发动机寿命预测精度较高,并具有良好的稳定性。     

一种电磁层析图像快速重建算法

针对电磁层析成像（EMT）逆问题中,灵敏度矩阵的病态性、不适定性等问题,提出了一种新的电磁层析图像快速重建算法。利用主成分分析（PCA）对灵敏度矩阵做降维映射,再利用奇异值分解（SVD）求广义逆矩阵,重建图像。在选取灵敏度矩阵的协方差矩阵的特征值个数中,利用灵敏度矩阵特有的多样本特性,提出图像相关系数最大化算法,更加合理地去除灵敏度矩阵中的冗余信息,在尽可能不丢失成像特征信息的条件下,提高了解稳定性。实际采集数据成像时,该算法只需一次矩阵乘法运算,为快速实时成像提供了可能。与传统单步算法和迭代算法相比,该算法在成像质量和速度上都有较明显优势。