构件隐性损伤的磁记忆检测方法研究

构件的隐性损伤是影响其可靠性的重要因素，但因为没有形成明显的物理不连续而难以得到及时的检测。本文研究了采用金属磁记忆检测技术检测构件的隐性损伤的机理。通过试验发现，金属磁记忆检测技术可以较好地检测构件的隐性损伤，实现损伤的早期诊断。构件中存在隐性损伤的区域的导磁性能发生变化．这一变化可以通过磁场参数的相应改变而显示。与其他无损检测方法相比，该方法可以更早地发现损伤区域，检测过程速度更快，并且不需要对构件的表面作更多的处理，如清洗，除渣等。金属磁记忆检测信号易受环境的影响，文中提出了减少干扰的初始磁化方法，并分析了不同栽荷作用过程对金属磁记忆检测信号的影响。     

面向安全的内存管理子系统研究

以开发具有自主知识产权的军用安全OS为背景,基于最新版本Linux内核,分析并设计安全内存管理子系统.依据可信计算机系统评估标准,将安全OS的功能需求依次映射到内存管理子系统,初步提出安全内存管理子系统的四个功能:进程隔离、防止内存信息泄露、内存访问控制,虚拟内存保护;在分析Linux内存管理机制的基础上,采用安全增强法,从安全相关和硬件相关出发分解核心程序,提出安全增强型内存管理子系统的设计方案,并对各部分进行了分析和实现.     

不同壁厚的TiNiFe形状记忆合金管接头紧固力的模拟计算

研究不同壁厚的TiNiFe形状记忆合金管接头紧固力随时间变化的定量关系对航空用TiNiFe形状记忆合金管接头有重要的实际工程应用价值。在有关TiNiFe形状记忆合金的力学建模和公式推导的基础上,利用计算机进行软件编程,完成了对TiNiFe形状记忆合金管接头升温过程产生紧固力的计算模拟,得到了TiNiFe形状记忆合金管接头在约束升温状态下紧固力随时间变化的模拟曲线,重点研究了管接头壁的厚度对管接头产生紧固力的影响,并通过具体的实验进行验证。发现管接头的升温逆转变过程很短,壁厚小于2.5mm范围内的管接头的紧固力随着壁厚的增加而增加,几乎成线性关系。     

The Two-step Reverse Martensitic Transformations of TiNi Shape Memory Alloy Based on Solution-treatment and Aging

A TiNi-alloy is solution-treated in a vacuum furnace of 6.7×10-3 Pa at 1 223 K for 3.6 ks, and then aged at 773 K for 1.8 ks. The differential scanning calorimetry (DSC) measurements show that after the heat-treatment, takes place a two-step reverse Martensitic transformation, from which results the two-stage recovery strain in a prestrained Martensitic TiNi-alloy wire during heating. The Vickers microhardness indentation test in cross-sectional areas of the TiNi-alloy wire indicates the compositional heterogeneity between its sur-face layers and its inside. The fact that the sizes of the indentation in surface layers smaller than those in the inside bears witness to the existence of slightly harder surface layers. It is believed that these phenomena are related to the compositional fluctuation caused by the evaporation and oxidization of Ti-element during the solution-treatment and heterogeneity formed during the subsequent aging treat-ment.     

基于金属磁记忆技术的18CrNi4A钢缺口试件疲劳损伤模型

对18CrNi4A钢缺口试件进行了疲劳试验和磁记忆检测,研究了磁信号在疲劳过程中的变化规律,基于连续损伤力学理论,采用磁信号特征参量作为损伤参量,提出了一种新的18CrNi4A钢缺口试件疲劳损伤模型。结果表明,在稳定循环阶段,磁信号随疲劳循环周次增加无显著改变,疲劳裂纹萌生后,磁信号逐渐增加,并在断裂后发生激变。磁信号特征参量绝对值在疲劳过程中表现为三阶段变化特征,随疲劳损伤程度的加剧而逐渐增加。磁信号特征参量绝对值与应力水平存在强烈的相关性,应力水平越大,其值越大。疲劳损伤试验结果与基于磁信号特征参量的疲劳损伤模型显示的疲劳损伤演变规律符合较好。     

基于RTX实时系统测角方法的研究

针对惯导测试转台角速率精度测试要求,开发了在RTX实时系统下,以VC进程建立数据采集,以VB环境建立操作界面的测试程序,便于转台角速率的实时监测及对速率精度的随时检测,具有携带方便,适应性强、测试系统与转台系统相对独立等特点,保证设备运行的可靠性。     

基于LSTM循环神经网络的故障时间序列预测

有效地预测使用阶段的故障数据对于合理制定可靠性计划以及开展可靠性维护活动等具有重要的指导意义。从复杂系统的历史故障数据出发,提出了一种基于长短期记忆（LSTM）循环神经网络的故障时间序列预测方法,包括网络结构设计、网络训练和预测过程实现算法等,进一步以预测误差最小为目标,提出了一种基于多层网格搜索的LSTM预测模型参数优选算法,通过与多种典型时间序列预测模型的实验对比,验证了所提出的LSTM预测模型及其参数优选算法在故障时间序列分析中具有很强的适用性和更高的准确性。      

室内流场显示技术的研究

气流速度场的测定,气流流线显示技术,对研究室内气流问题具有重要意义。该问題国内外学者研究甚多,但适合我国国情,实用的成果不太多。因此,研究出简单而方便的方法是本文的目的。本文在国外学者研究的基础上,对示踪物及烟线法进行了研究,并取得了较好的结果。     

同步辐射貌相术在研究单晶CuZnAl形状记忆合金马氏体相变中的应用

采用同步辐射貌相术跟踪单晶ＣｕＺｎＡｌ形状记忆合金随温度循环而演变的马氏体相变全过程。研究结果表明，该合金的马氏体转变为热弹性的。     

基于长短时记忆神经网络(LSTM)的钟差预报算法

原子钟钟差预报在原子时计算和原子钟频率驾驭中发挥着重要的作用。长短时记忆神经网络（LSTM）预报算法能够处理多参数长期依赖关系的时间序列预报,以氢钟和铯钟实测数据为样本,通过构建LSTM钟差预报模型,降低了长期原子钟内部噪声以及原子钟漂移对钟差预报的影响,并以72h,240h和720h为预报时长,分别与线性多项式模型、灰色模型和Kalman模型原子钟钟差预报模型进行预报误差对比。研究表明,在240h以上的预报时长中,LSTM建模长期依赖关系的优势得以体现,相较于其他3类模型可以获得更高的预报精度。