C/C复合材料刹车盘的模具设计

采用短乱纤维压制成形,应用树脂法与CVD法复合工艺提高碳盘密度是国外最先进的生产工艺之一,而压制成形是该工艺的关键工装,本文介绍了压制成形模具的设计原理。     

浅析影响高模量碳纤维/ 树脂基复合材料力学性能的因素

为提高高模量碳纤维复合材料的力学性能,研究改性氰酸酯、5228、4211与碳纤维结合面结合性能.用SEM、AFM、微脱粘仪、万能力学试验机等仪器设备,观察了碳纤维表面微观形貌、树脂基体与碳纤维结合面微观粘接情况,并对复合材料的宏观力学性能进行分析研究.结果表明,高模量碳纤维随着模量的提高,袁层的缺陷与沟槽减少、表面活性降低,与树脂的结合面粘接强度减弱;改性氰酸酯与纤维的结合面粘接性能较好、5228次之、4211较差;树脂与纤维结合面粘接强度大的,其复合材料的力学性能好.     

CMC在航天领域的应用

论述了陶瓷基复合材料在航天领域的研究与应用,主要从陶瓷基复合材料的优势特点、制备方法、国内外研究进展以及CMC在航天型号产品上应用需要突破的难点和技术关键等五个方面进行了详细论述和介绍,提出了发展趋势和研究方向.     

考虑基体开裂的陶瓷基复合材料应力-应变曲线模拟方法及验证

提出了蒙特卡罗方法模拟陶瓷基复合材料基体随机开裂过程,采用剪滞模型描述了复合材料出现损伤时细观应力场,并推导得到了考虑基体开裂时复合材料拉伸应力-应变曲线计算公式.开展了室温环境下C/SiC复合材料的单轴拉伸试验,并将理论预测应力-应变曲线与试验结果进行对比.同时,采用该方法对SiC/CAS,SiC/Si₃N₄复合材料应力-应变曲线进行了模拟,并与国外提供的相关试验数据进行比较,发现两者吻合得较好,从而证实了蒙特卡罗法可有效地模拟考虑基体随机开裂过程的陶瓷基复合材料应力-应变曲线.此外,还分析了Weibull模量、残余热应力和初始开裂应力对应力-应变曲线的影响.研究表明:Weibull模量越大,应力-应变曲线非线性越明显;热残余应力越大,应力-应变曲线偏转越早,非线性越明显;初始开裂应力与Weibull模量对应力-应变曲线影响规律相似.      

温度对溶剂热改性C/C复合材料显微结构和氧化性能的影响

以硼酸三正丁酯、乙酸、B2O3粉体为原料,无水乙醇为溶剂,采用一种新颖的溶胶/凝胶结合溶剂热法对C/C复合材料基体进行了抗氧化改性.采用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、能量色散谱仪(EDS)及X射线光电子能谱(XPS)对改性后试样进行了表征.重点研究了溶剂热反应温度对改性后试样的物相组成、微观结构和氧化性能的影响.结果表明:经过溶剂热改性处理后,C/C复合材料表面缺陷被玻璃相B2O3组成的涂层所覆盖,材料内部一部分孔隙也被B2O3相填充,且随着溶剂热温度的上升,试样表面的微裂纹逐渐消失,B2O3涂层的致密度上升;C/C基体的抗氧化性能随着溶剂热改性温度(范围353～433 K)的升高而提高;经433 K溶剂热改性后的C/C复合材料在873 K的空气中氧化16 h后的质量损失仅为4.09％.     

SE(3)上一般力学控制系统的运动描述与飞行器建模

与Lie群上的简单力学控制系统不同,Lie群上的一般力学控制系统需要考虑势能在位形空间中的变化,故其Lagrange算子不再是左不变的,这意味着根据定义Euler-Poincaré方程不能直接应用于此类系统。为此,本文首先建立矩阵Lie群SE(3)上的一般力学控制系统的数学描述,重新定义Lagrange算子为左不变动能减势能;然后基于连续Lagrange-d’Alembert法则推导得到了含有势能函数的Euler-Poincaré方程,用来刻画SE(3)上一般力学控制系统的动态;最后给出了四旋翼无人直升机和无人飞艇建模的应用实例。     

新型改性氰酸酯及其复合材料性能

采用新型催化剂、增韧剂制得了一种改性氰酸酯树脂,对新型改性氰酸酯树脂的工艺性、耐热性、力学性能进行了评价,并对其复合材料的介电、力学性能进行了研究。结果表明新型改性氰酸酯树脂具有良好的工艺性,适合热熔法制备预浸料;树脂及其复合材料的力学及介电性能优良,可在180℃下使用,适合高性能透波材料和高频电路板使用。     

Mg-Al-Zn基钎料合金的研究

设计了三种可用于MB8镁合金炉中钎焊的Mg-Al-Zn基合金钎料。测试了它们在MB8镁合金上的润湿性、填充性及接头力学性能。结果表明,所制备的Mg-Al-Zn基合金钎料对MB8镁合金均具有良好的润湿性和填充性,且在钎料中添加微量的Mn、稀土Re元素有助于提高钎料的抗氧化性和钎焊接头的强度。     

基于贝叶斯网的航班过站时间动态估计

一架飞机每天要执行多个航班,从而 形成航班链。前序航班进港后,若估计出飞机在机场的过站时间,后续航班的离港时间便可 较准确给出。文中选取了对航班过站时间影响较为显著的几个因素,运用历史数据,采用最 大似然估计进行贝叶斯网参数学习并获得不同情况下过站时间的估计值。同时,利用贝叶斯 网增量学习的特性,运用航班增量数据基于贝叶斯估计修正贝叶斯网参数,并用新的学习 结果更新过站时间估计值。实验数据表明,所提出的方法能较好地对飞机过站时间进行估计。最后,对影响过站时间的各因素进行了灵敏度分析对比。     

峰值点非负矩阵分解聚类算法

非负矩阵分解模型是一种常见的数据降维方法。在现有非负矩阵分解算法用于聚类的研究中,每个类别一般仅由一个或者指定多个中心点表示,然而这种表示方式往往无法准确描述其类别的特征和结构,从而影响聚类效果。为了解决这个问题,本文提出了峰值点非负矩阵分解算法。该算法首先为数据集找到多个密度峰值点,并构建密度峰值点和样本点的二部图,然后利用二部图完成聚类。此外该算法引入流形图正则化项来充分利用数据间的流形结构信息,并给出了算法的迭代更新规则。在大量真实数据集上的实验结果表明,该方法可以更加有效地利用数据本身的结构信息,从而提高聚类效果。