各向异性单晶叶片强度寿命研究—第I部分:晶体滑移本构模型及应用

单晶叶片技术是提高航空发动机及地面燃气轮机性能、寿命及可靠性的关键技术之一,但单晶材料机械、力学性能的各向异性特性制约了其发展和应用,对其工程应用及应用的理论基础提出了挑战。课题组开展了各向异性单晶叶片强度分析和寿命预测方面的一些研究工作。包括：建立并验证了弹塑性、蠕变滑移本构模型及蠕变持久寿命预测方法;进行了不同晶体取向DD3单晶在不同温度、不同速率或不同温度、不同应力水平下的拉伸试验及蠕变试验,这些实验数据及由其反映的单晶中、高温各向异性特性对单晶材料的应用具有重要意义。此外还进行了某种单晶叶片的实验研究。作为上述研究的应用,对某发动机单晶涡轮叶片进行了强度分析和寿命预测。本文这一部分介绍本构模型及应用,实验研究将在第II部分介绍。     

跨声速柔壁自适应风洞及试验技术研究

简述西北工业大学自适应壁风洞研究课题组在“八五”期间开展跨声速柔壁自适应壁风洞试验技术研究的主要研究工作成果。简介该校的高速柔壁自适应壁风洞的设计及主要参数，以及在该风洞中开展的低超声速消除波反射的研究、近声速的自适应壁风洞试验技术研究和跨声速自适应壁试验段优化设计的研究。     

诱导轮对高速离心泵性能的影响分析

基于Navier-Stokes方程组和标准κ-ε湍流模型,对高速离心泵不同工况下进行了全流道数值模拟.为了验证诱导轮对高速泵性能的影响,设计两个不同的模型进行模拟,分析了泵内的压力场和速度场的变化规律,并预测出其性能曲线.分析表明,在相同流量下,诱导轮使高速泵具有更好的流动特性,可以提高泵扬程、效率.采用数值计算方法可...     

星上系统时间算法研究

针对星上缺乏系统时间会出现钟差整体漂移的问题,本文提出两种新的钟速初值预报方法建立集中处理模式下星上系统时间算法：用每颗星第1天的前两历元的钟差预测钟速初值和用每颗星每天的前两历元钟差预测钟速初值。仿真结果表明,算法合理,两种方法得到的自主系统时间与国际全球导航卫星系统服务时间(IGST)相比,60天的偏移程度均在100 ns以内,用每颗星第1天的前两历元的钟差预测钟速初值建立的系统时间稳定性更好。     

航空发动机材料寿命问题探讨

归纳了航空发动机材料的变形损伤机理,强调了变形物理机制模型在部件设计和全寿命预测管理方面的应用     

用TH神经网络方法外推数据的超分辨雷达成象

研究用Ｔａｎｋ－Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络（ＴＨＮＮ）求解ＡＲ模型参数作数据外推的超分辨雷达成象,并用微波暗室实测数据对ＴＨＮＮ方法和Ｂｕｒｇ方法作了验证,结果表明,两种方法均能在较低的信噪比条件下实现超分辨成象,且随着ＶＬＳＩ技术的发展,神经网络方法将是一种很有希望的超分辨成象方法。     

基于中性层偏移的Z型材滚弯成形回弹预测

以提高大截面Z型材四轴滚弯成形精度为目的,通过综合考虑材料属性、几何特征和成形半径等因素对回弹的影响,建立了引入中性层偏移的大截面Z型材弯曲回弹解析模型,研究了7075-O和7475-O铝合金Z型材在不同滚弯成形半径下的回弹规律,并进行滚弯成形实验验证。结果表明,与忽略中性层偏移影响的型材回弹预测经验模型相比,基于中性层偏移的回弹预测模型能够准确预测大截面Z型材的回弹量,在相同的曲率半径下,预测回弹变形的最大相对误差从11.681%减小到3.347%。     

一种预测陆基滑跃起飞性能的新方法

从固定翼飞机陆基滑跃起飞的安全性要求出发,提出了一种预测起飞性能的模型,用于预测最小起飞速度和最短滑跑距离。该模型的特点是非常简单,包含了影响陆基滑跃起飞行性能最为关键的参数。预测结果与飞行试验数据结果取得了很好的一致。作为预测模型的应用示例,讨论了关键参数对滑跃起飞性能的影响。给出的模型和示例方法对制定固定翼飞机陆基滑跃起飞试验方案有实用价值。     

固体废弃物热解产物的神经网络预测模型

本文采用3层BP神经网络建立了固体废弃物热解产物的产率和特性的预测模型。采用遗传BP算法来优化隐层节点数和学习速率η0与回归方法相比，其预测误差明显小于回归公式的预测误差。     

高精度UT1-UTC差分预报方法研究

针对卫星导航所需的高精度地球定向参数(EOP)中的UT1-UTC预报问题,提出了基于双差分LS+AR的UT1-UTC参数预报方法。对UT1-UTC观测数据进行跳秒检测、固体地球带谐潮汐项改正,然后对改正后的UT1-UTC数据进行双差分处理,增强数据平稳性;采用最小二乘拟合(LS)与自回归(AR)分析方法对差分处理后的数据进行分析与预报;对预报结果进行逆差分处理与潮汐项改正外推、跳秒恢复,获取高精度的UT1-UTC预报值。通过与国际EOP_PCC预报结果对比表明,UT1-UTC短期预报精度与EOP_PCC较优的预报精度相当,其中1天UT1-UTC预报精度优于0.03ms,优于EOP_PCC预报结果。介绍了北京航天飞行控制中心的UT1-UTC每日例行预报情况。