变厚度弹性件柔性接头的非线性分析

结合试验数据,采用Mooney-Rivlin模型模拟了柔性接头的弹性件材料;根据非线性理论,采用混合插值有限元法对某一摆角状态下的柔性接头进行了大变形非线性弹性分析,并在此基础上初步探讨了厚度不均匀弹性件对层间应力的影响。计算结果表明,弹性层减薄到一定程度时,层间剪切应力沿宽度方向分布变得均匀,应力值仍集中在2 MPa以下;层间法向应力分布变化较小,呈二次曲线分布,最大值有所降低;其中,接近后法兰的弹性件厚度不均时,对各项应力最大值影响较大。     

考虑刀具偏心的微铣削加工表面粗糙度预测模型研究

基于微铣削刀具轨迹建立了考虑刀具偏心、最小切削厚度的塑性材料微铣削底面粗糙度的预测模型,预测结果表明粗糙度表面形貌呈锯齿状,刀具偏心会影响表面粗糙度的形貌周期和高度,并进行微铣削加工实验,对粗糙度预测模型进行了验证。采用回归统计方法,建立了脆性材料微铣削加工表面粗糙度预测模型,对加工表面形貌进行观察,利用响应曲面法得到了各铣削用量对表面粗糙度的影响规律。     

斜激波极值规律的边界层影响

采用边界层理论与斜激波/膨胀波精确算法，建立一种结合Eckert参考温度法和Illingworth-Stewartson变换法优势的边界层权重算法，用于研究超声速黏性楔面边界层位移厚度对斜激波极值规律的影响。分别应用层流Navier-Stokes方程和湍流Navier-Stokes方程的CFD解算器对边界层新模型进行了算例精度评估。在来流马赫数为1.2~2.4和楔面角为3°~20°的范围内，压强比的相对误差小于0.1%。计入层流与湍流边界层影响的理论模型研究表明，边界层影响使得最优马赫数增加；对于层流边界层，最优马赫数增量约为0.001 5~0.003 3；对于湍流边界层，最优马赫数增量约为0.002 8~0.006 1。     

水平表面气流剪切作用下的水膜厚度

飞机结冰表面上的液态水受气流吹拂作用会发生向后溢流,从而影响结冰区域范围及防冰系统设计;为了获得水膜流动规律,对水平平板表面上气流剪切驱动的水膜流动进行了实验测量和建模分析。通过水膜流动风洞试验台产生高速气流驱动水膜的流动,使用色散共焦位移计测量同一位置的水膜在不同时刻的厚度变化,结果表明气-液界面由底层薄水膜和多种尺度的波动组成,具有变化速度快随机性强的特点。通过水膜厚度随气流速度及水膜雷诺数的变化规律,发现平均水膜厚度与两者均呈现出单调非线性的依赖关系。基于薄水膜流动理论和平均水膜厚度实验结果,提出了高速气流剪切作用下的气-液波动界面剪切因子计算式,适用于风速17.8~52.2m/s,水膜雷诺数26~128之间的平板水膜流动计算。     

Seasonal dependence of TEC and SLAB thickness

Several years of hourly daily GPS measurements of the vertical total electron content (TEC) and of the equivalent slab thickness made at different European locations are analysed by using the linear regression technique to demonstrate the response of these two ionospheric parameters to seasonal variations. It is found that both TEC and slab thickness are highly correlated with season. Analytical relationships are determined expressing the seasonal dependence of the vertical TEC and of the equivalent slab thickness as a function of the seasonal parameter cos χ at noon in each location.     

半个太阳活动周期内我国中纬地区上空电离层等效板厚的变化特征

本文用新乡(电离层400km对下点是:32.4°N,115.6°E)、重庆(电离层400km对下点是:27.2°N,108.7°E)接收日本同步卫星ETS-Ⅱ的信标资料,研究了我国中纬地区上空半个太阳活动周期内(1981—1985)电离层等效板厚的变化特征,得到了等效板厚日变化、季变化的二维和三维等值图。由付里叶分析和回归方法得出等效板厚日变化各谐波分量与太阳黑子数12个月滑动平均值之间存在弱的线性关系。同时指出在等效板厚日变化中,于当地时0400—0700LT存在一明显的黎明峰。并对出现这种峰的原因作了讨论。      

LEO原子氧剥蚀太阳电池阵Ag互连材料的试验研究

暴露在低地球轨道(LEO)上的太阳电池阵,会与大量具有极强氧化性的原子氧发生碰撞,导致太阳电池阵中对氧原子敏感的Ag互连材料受到剥蚀。文章依据原子氧剥蚀Ag材料的机理,选取了约400 km高度轨道上1年时间内原子氧的累积通量作为最高剂量,进行了原子氧剥蚀不同厚度Ag互连材料的地面模拟环境试验。试验表明:Ag在原子氧作用下在宏观上会经历"氧化—剥落"的循环剥蚀过程。根据反应方程简化推导了Ag互连片的剥蚀厚度公式,同时结合试验结果计算出了不同厚度Ag互连材料的厚度损失率。该研究成果可为LEO太阳电池阵原子氧防护设计提供技术支持。     

射线计算机成像技术在发动机变壁厚产品检测中的试验研究

针对液体火箭发动机离心轮、涡轮静子等厚度变化大的复杂激光选区熔化成形（SLM）钢构件在常规X射线胶片照相检测（RT）时,由于胶片的宽容度低造成的检测覆盖率低,存在漏检质量隐患的问题,采用射线计算机成像技术（CR）对该类变截面厚度差在5～20 mm内的钢构件进行检测。结果表明,CR检测图像宽容度是胶片照相检测的3倍,检测覆盖率高;以离心轮线状缺陷CR检测为例,且通过CT和理化检测验证证明,CR检测具有与胶片照相检测基本一致的缺陷检测灵敏度、可靠性。     

自适应机翼翼型变形的研究现状及关键技术

自适应机翼具有巨大的应用潜力,是未来飞机设计的必然趋势,已经得到了广泛的关注。分别从自适应变弯度前缘、自适应变弯度后缘以及变厚度机翼三个方面阐述了其变形原理,并对使用的蒙皮、驱动方式、研究方法等进行了归纳总结,指出了未来的发展趋势,提出了自适应机翼亟需解决的关键技术,包括兼具大变形和高承载功能的柔性蒙皮的设计、自适应驱动系统设计、协同控制系统的设计、分布式传感器网络,可为自适应机翼结构的设计与实现途径提供一定的技术参考。     

Framework and development of data-driven physics based model with application in dimensional accuracy prediction in pocket milling

In the manufacturing of thin wall components for aerospace industry, apart from the side wall contour error, the Remaining Bottom Thickness Error (RBTE) for the thin-wall pocket component (e.g. rocket shell) is of the same importance but overlooked in current research. If the RBTE reduces by 30%, the weight reduction of the entire component will reach up to tens of kilograms while improving the dynamic balance performance of the large component. Current RBTE control requires the off-process measurement of limited discrete points on the component bottom to provide the reference value for compensation. This leads to incompleteness in the remaining bottom thickness control and redundant measurement in manufacturing. In this paper, the framework of data-driven physics based model is proposed and developed for the real-time prediction of critical quality for large components, which enables accurate prediction and compensation of RBTE value for the thin wall components. The physics based model considers the primary root cause, in terms of tool deflection and clamping stiffness induced Axial Material Removal Thickness (AMRT) variation, for the RBTE formation. And to incorporate the dynamic and inherent coupling of the complicated manufacturing system, the multi-feature fusion and machine learning algorithm, i.e. kernel Principal Component Analysis (kPCA) and kernel Support Vector Regression (kSVR), are incorporated with the physics based model. Therefore, the proposed data-driven physics based model combines both process mechanism and the system disturbance to achieve better prediction accuracy. The final verification experiment is implemented to validate the effectiveness of the proposed method for dimensional accuracy prediction in pocket milling, and the prediction accuracy of AMRT achieves 0.014 mm and 0.019 mm for straight and corner milling, respectively.