典型复合材料结构固化变形仿真预测与控制验证

针对典型复合材料结构固化成型过程中变形难以控制的问题,本文对典型复合材料结构的固化变形进行仿真预测,从固化工艺和模具补偿两方面对固化变形加以控制和验证。固化工艺方面以各设计点变形数据为基础确定了最优固化工艺曲线,模具补偿方面提出了一种构件有限元模型自适应调整的方法,综合考虑固化工艺参数与模具型面补偿采用了一种基于全局补偿量的协同控制方法。结果表明,通过仿真模拟L形构件的固化变形误差为12.4%,借助响应面优化算法得到的L形构件最优固化工艺曲线其固化变形预测值与各试验设计点最大变形的最小值偏差不超过3.3%;T形加筋壁板有限元模型经自适应调整后,对于下表面与目标型面之间的偏差距离,数值模拟值与试验测量值的最大相对误差为17.20%。通过全局补偿量的协同控制方法对半筒形壁板的模具进行补偿,其固化变形最大值相比于传统单一模具型面补偿控制方法降低了接近90%。     

基于模糊预测的飞机故障预测系统研究

使用Delphi语言开发了一个飞机故障模糊预测系统,建立了飞机故障模糊预测模型。介绍了系统的总体结构和各模块功能,阐述了飞机故障预测系统知识库的推理过程。     

星载复杂组件随机振动试验载荷设计方法改进

针对现有的复杂组件随机振动试验载荷设计方法在某些加载方向常给出远大于实际数值的载荷预示,而难以满足组件研制单位的载荷裁剪需求的问题,文章提出了一种改进的载荷设计方法,将随机激励功率谱密度描述为关于组件质量的系数含待定参数的分式函数,并利用总均方根加速度实测值确定待定参数。对比了改进方法与两种现有方法对典型组件随机振动载荷的预示精度。结果表明,改进方法可以显著降低预示误差,从而为星载复杂组件结构与机构优化设计提供合理的约束条件。     

基于互信息的输入变量选择算法综述

空间环境是空间态势感知的重要组成部分,在空间科学领域,受限于对日地系统物理规律的全面认知,现有的基于物理机制的空间环境预测模型目前还难以实用化,通常采用的多是基于数据的经验类模型。基于互信息的输入变量选择算法为空间环境要素预测模型的输入确定了思路。由于能充分考虑不同输入、输入与输出之间的潜在关系,基于互信息的输入变量选择算法近年来在回归及分类问题上得到了广泛的应用和发展。本文以输入变量选择算法的3个关键环节,即评价标准、搜索策略和停止准则为线索,从不同角度对基于互信息的过滤式变量选择算法进行了系统的分析与梳理,重点对不同变量评价标准依赖的假设条件进行了数学上的推导和说明。最后总结了其发展规律,可为后续研究尤其是建立空间环境预测模型提供借鉴。     

复合材料人形杆压扁过程数值模拟分析

为了避免超弹性杆因应力集中而产生疲劳裂纹,延长其使用寿命,借助于ABAQUS软件,采用S4R壳单元和粘结单元,建立了人形杆复合材料压扁有限元模型。利用显示动力学法对人形杆压扁过程进行了非线性数值模拟分析,分析单一材料、两种材料铺层方式和不同铺层角度时人形杆各层应力特点,进而选取出应力最小的铺层方法。该研究对可展开机构中人形截面超弹性杆复合材料最佳铺层方式的合理选取具有重要意义。     

Structural mass prediction in conceptual design of blended-wing-body aircraft

The Blended-Wing-Body (BWB) is an unconventional configuration of aircraft and considered as a potential configuration for future commercial aircraft. One of the difficulties in conceptual design of a BWB aircraft is structural mass prediction due to its unique structural feature. This paper presents a structural mass prediction method for conceptual design of BWB aircraft using a structure analysis and optimization method combined with empirical calibrations. The total BWB structural mass is divided into the ideal load-carrying structural mass, non-ideal mass, and secondary structural mass. Structural finite element analysis and optimization are used to predict the ideal primary structural mass, while the non-ideal mass and secondary structural mass are estimated by empirical methods. A BWB commercial aircraft is used to demonstrate the procedure of the BWB structural mass prediction method. The predicted mass of structural components of the BWB aircraft is presented, and the ratios of the structural component mass to the Maximum TakeOff Mass (MTOM) are discussed. It is found that the ratio of the fuselage mass to the MTOM for the BWB aircraft is much higher than that for a conventional commercial aircraft, and the ratio of the wing mass to the MTOM for the BWB aircraft is slightly lower than that for a conventional aircraft.     

基于SVM方法的APU故障预测方法

针对辅助动力装置(Auxiliary power unit,APU)故障预测时,仅基于快速存取记录器(Quick access recorder,QAR)数据存在实时性欠缺或精度不足的问题,提出了基于实时报文数据的APU故障预测方法。首先,对报文所采集的数据进行预处理,将每次航班的报文数据规整为一条数据集;其次,从参数阈值、维修记录及APU序列号变化情况等角度对数据集进行标注工作;随后,针对特征选择算法具有较差解释性的缺点,提出通过相关性分析选取能够表征APU运行性能的参数;最后,建立基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的多参数故障预测模型并优化。经验证,该模型提高了预测正确率,为APU视情维修策略的制定提供参考。     

基于HyperFLOW平台的客机标模CHN-T1气动性能预测及可信度研究

近年来,针对实际飞行器外形的CFD气动性能预测及可信度研究逐步得到重视,国内也召开了第一届航空CFD可信度研讨会(AeCW-1)。本文首先基于自主研发的CFD软件平台HyperFLOW对NACA0012翼型低速绕流进行了网格收敛性研究,验证了软件对简单湍流问题的模拟能力且具备良好的网格收敛性。其次,针对AeCW-1提供的客机标模CHN-T1,选用其中的两个算例:(1)定升力系数的网格收敛性研究;(2)考虑模型支撑和模型静气动弹性变形的抖振特性研究,研究了计算结果的网格收敛性及模型支撑、静气动弹性变形和湍流模型等对气动特性预测精度的影响。结果表明:观测精度阶和网格收敛性指数显示数值结果具有良好的网格收敛性和可信度;是否考虑模型支撑对力矩的预测精度影响较大,引入尾撑和弹性变形后,数值结果与实验结果吻合较好;对于CHN-T1标模,采用QCR关系式对原始SA模型进行修正对标模力矩特性有一定影响。     

基于表面缺陷特征的疲劳寿命预测方法

在含表面缺陷试样的疲劳数据的基础上,提出了表面缺陷对疲劳寿命影响的尺寸参数,将其引入Walker寿命方程,建立了可以考虑表面缺陷尺寸特征的疲劳寿命预测方程。将该方程的寿命预测结果同考虑应力梯度的寿命预测方法的计算结果进行对比,两者在±3倍以内,验证了方法是准确可靠的。进而,将该方程应用于粉末高温合金涡轮盘的疲劳寿命预测中,获得了不同尺寸的表面缺陷对涡轮盘寿命的影响规律,其工程意义在于:依据涡轮盘危险位置的应力特征,能够给出存在缺陷时的疲劳寿命,可作为使用过程中的重要参考数据,一旦出现漏检的表面缺陷,也能够保证涡轮盘的安全工作。      

大数据背景下农产品滞销的指标体系构建及风险等级评定——基于DEMATEL与灰色预测模型的研究

通过分析我国2012年至2017年发生的120个农产品滞销事件,从农产品供应链的生产、销售和运输三个关键环节和农产品滞销的主观、客观和不确定三大类九小类实质原因两个维度,建立了农产品滞销因素的供应链——实质原因(SC-RC)判别与定位矩阵,寻找农产品滞销的主要因素,并使用DEMATEL方法定位其中最关键的因素,再通过AHP-模糊综合评价法构造了预测农产品滞销风险等级的量化指标和计算公式,利用灰色预测模型预测了2019年陕西酥梨滞销风险的等级,从而验证该评价方法的科学性。