含表面缺口复合材料层压板的屈曲破坏

通过实验研究和理论分析探讨了含表面缺口复合材料层压板的屈曲破坏。采用电测和声发射技术对层压板的受压力学行为进行观测和分析。作为比较,对无缺口层压板也进行了压缩试验,尽管2种层压板试样随载荷增加到一定值时都会发生屈曲,但它们的破坏过程仍有着显著的差别。利用层压板刚度减少技术推导了含表面缺口复合材料层压板的临界应力表达式。理论预测结果和试验结果能够较好地吻合。     

航天器火工冲击环境防护技术现状与应用

火工冲击环境是航天器经历的最恶劣的力学环境之一,尤其以航天器与运载火箭分离时最为恶劣。火工冲击环境会影响有冲击敏感元件的设备甚至航天器的正常工作,严重时可导致发射任务失败。因此,有必要研究火工冲击环境的防护措施。文章分析了火工冲击环境特点及载荷组成,阐明了火工冲击载荷来源、作用机制及防护原则,分析了航天器系统级和部件级火工冲击防护措施的现状,在调研国内外航天器火工冲击防护措施最新进展的基础上,提出了我国航天器火工冲击防护技术的研究方向及应用建议。     

民用飞机复合材料舱门优化设计

复合材料因其具有比刚度大、比强度高、可设计性强等特点而被广泛应用到民用飞机结构上。针对宽体复合材料舱门设计方案,建立有限元模型进行初步分析,然后以刚度设计要求和强度设计要求为约束条件,对复合材料舱门结构的铺层比例进行了优化,达到了复合材料舱门的减重目的。优化后复合材料舱门的重量降低了10%以上,并且满足所有刚度和强度设计要求。本文所做研究为复合材料气密舱门减重提供了一种有效的方法,并且为类似结构的设计提出了参考建议,在工程上具有一定的指导意义。     

基于改进准则法的复合壳阻尼结构拓扑减振动力学优化

针对复合壳阻尼结构的拓扑减振优化问题,以约束阻尼层的有限单元为设计变量,采用体积比、模态频率和振型为优化约束条件,构建以多模态权重系数的结构模态损耗因子数值关系为优化目标函数的拓扑减振优化模型。为了拓展优化目标灵敏度具有不局限于某一变密度法插值模型的形式,推导了数值表达式的一般函数式。动力学优化中优化目标灵敏度正、负数集共存,使得非凸性的目标函数设计变量出现负值或优化函数寻优于局部极值点。为此,推导出复合壳阻尼结构的全域灵敏度改进优化准则法迭代格,以确保每次迭代域均为全域设计变量集。结合有限单元法编程实现了复合壳阻尼结构改进准则法,并对复合壳结构进行拓扑减振优化分析。结果表明：在敷设体积减为全覆盖的50%时,复合壳结构的模态损耗因子增减偏差为10%,具有提升减振的轻量化设计目的;各阶目标函数和拓扑构型所需的迭代次数少,中间密度区域较小,多阶优于单阶模态优化函数,易于获得全域寻优的有效减振。     

基于三迭代与二阶锥规划的机载MIMO雷达稳健降维STAP方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)中期望目标导向矢量的失配问题,提出一种基于三迭代(TRIA)与二阶锥规划(SOCP)的稳健降维MIMO-STAP方法。首先将MIMO-STAP权矢量分解为发射、接收、多普勒3个低维权矢量的Kronecker积,然后分别限定实际发射、接收、多普勒导向矢量与假定导向矢量之间的误差范数边界,通过优化最差性能,利用SOCP对各个低维权矢量进行三迭代求解,最后进行权矢量合成。该方法在保证机载MIMO雷达获取稳健STAP性能的同时,通过三迭代降维处理,能够有效降低训练样本数需求与运算复杂度,因此更具有实际应用价值。仿真结果验证了算法的有效性。     

尾缘锯齿结构的降噪物理机制实验

对比分析了常规尾缘翼型与锯齿尾缘翼型尾缘湍流流场的基本特征,并通过线阵列的方法测量了两种尾缘结构的噪声.结果表明:锯齿尾缘翼型尾缘湍流流场的湍流强度以及3个方向上的湍流强度都相比于常规尾缘翼型有显著减少,声场结果显示锯齿尾缘翼型对尾缘噪声有显著减小,对前缘噪声影响很小.锯齿结构加宽了尾迹区域并加快了大涡的破碎,产生了额外的马蹄涡,湍流脉动衰减率沿着流动方向变大.      

基于物理模型的拟人智能控制

回顾了自动控制理论与智能控制的过去和现在,讨论了它们存在的问题,提出基于物理模型的拟人智能控制。通过介绍一个成功的实例"平面运动单级倒立摆"的控制来阐明拟人智能控制的机理以及设计控制律的流程。对于复杂的非线性被控对象,只要知道其物理模型,应用拟人智能控制方法可以得到很好的结果。     

A salient edges detection algorithm of multi-sensor images and its rapid calculation based on PFCM kernel clustering

Multi-sensor image matching based on salient edges has broad prospect in applications, but it is difficult to extract salient edges of real multi-sensor images with noises fast and accurately by using common algorithms. According to the analysis of the features of salient edges, a novel salient edges detection algorithm and its rapid calculation are proposed based on possibility fuzzy C-means （PFCM） kernel clustering using two-dimensional vectors composed of the values of gray and texture. PFCM clustering can overcome the shortcomings that fuzzy C-means （FCM） cluster- ing is sensitive to noises and possibility C-means （PCM） clustering tends to find identical clusters. On this basis, a method is proposed to improve real-time performance by compressing data sets based on the idea of data reduction in the field of mathematical analysis. In addition, the idea that kernel-space is linearly separable is used to enhance robustness further. Experimental results show that this method extracts salient edges for real multi-sensor images with noises more accurately than the algorithm based on force fields and the FCM algorithm; and the proposed method is on average about 56 times faster than the PFCM algorithm in real time and has better robustness.     

动力学缩聚模型修正的矩阵逼近法

为避免结构动力学分析中修正有限元模型时的大型稠密矩阵运算,研究了一种用基于矩阵逼近的有限元缩聚模型修正法。根据有限元模型的缩聚和修正,给出了试验模态的扩阶、物理模态到广义模态的映射和矩阵逼近,并讨论了结构存在重频时模态的相关性。算例表明,该法可行。     

模型的随机平衡降阶

本文提出了系统在白噪声激励下的一种开环降阶方法—随机平衡降阶法。在系统的随机平衡坐标中，输出性能指标可以表示成一组与系统随机可控／可观格莱姆相关的贡献值的和。根据这组贡献值的大小，可以决定在随机平衡坐标下降阶模型所要保留的状态分量，并从输出误差指标的最优角度出发，对输出矩阵作个修正。最后给出了一个数值仿真例子。