2m超声速风洞总体结构设计

“高速化”、“精确化”是未来飞行器一个极为重要的发展方向,是提高飞行器效能的有效手段,而先进飞行器的研制强烈依赖于地面模拟试验设备——风洞.目前我国现有的超声速风洞设备尺寸和试验模拟能力还有很大不足,主要体现在真实模拟、模拟能力、精确测量等方面.在这种背景下,开展了2m超声速风洞的建设,笔者针对风洞的特点主要介绍结构总体设计概况.该风洞为下吹一引射式暂冲型超声速风洞,采用全钢结构,主要涉及风洞总体布局、模型更换方式、支座布局、风洞洞体各部段间连接、密封和定位、风洞洞体的强度和刚度、洞体水压试验等问题.     

基于压缩感知的多级风扇周向声模态重构

基于风扇单音噪声周向声模态在叶片通过频率下稀疏的特性,研究压缩感知方法在多级风扇周向主导声模态识别和幅值重构中的应用。开展多级风扇试验器的声场测量试验,利用压缩感知方法对管道周向声模态进行准确识别与分解。建立声模态重构的压缩感知模型,实现少数传声器对主导声模态的阶数识别和幅值精确重构,同时研究传声器数量和布局策略对重构精度的影响。试验结果表明:对于确定声场,当压缩感知常量C大于3.6时,随机布局的传声器有90%以上的概率可以以较高精度重构主导声模态幅值;建立压缩感知模型观测矩阵时应避免传声器的均匀和近似均匀布局,均匀布局的感知模型难以精准重构声模态。      

固体火箭发动机复合材料壳体裙连接区结构数值分析

对某固体火箭发动机纤维缠绕复合材料壳体轴压载荷作用下裙与筒段连接区(裙连接区)进行了有限元结构分析。依照壳体的结构特征和受力特性建立了裙连接区3D简化分析模型,通过对某芳纶纤维壳体仿真结果和实验数据的对比分析,验证了模型简化的合理性和有限元结果的正确性;最后对某炭纤维缠绕复合材料壳体裙连接区进行了数值分析和壳体连接区结构方案改进。结果表明,增加补强层厚度和提高补强层纤维模量可有效降低应变极值,改善结构应力分布,经改进的结构设计方案承载能力可提高20%。     

NASA高空气球的研究及其进展

高空气球是一种可以实现平流层飞行的无动力浮空器。文章重点从气球的结构、蒙皮材料、热特性研究及试飞试验等方面介绍了NASA高空气球的研究及其进展,为中国高空气球的研究发展提供参考。     

涡轮盘/榫整体结构优化设计方法

考虑到榫联接和轮盘子午面在结构设计时的相互影响,针对典型的枞树型榫联接,提出了通用的榫联结构/轮盘子午面分步优化设计、总体协调的涡轮盘/榫整体结构优化设计方法.基于ANSYS优化平台及参数化建模技术,筛选了优化设计变量,以涡轮盘/榫整体结构总质量最小为优化目标,以涡轮盘/榫联结构关键应力为约束,建立了涡轮盘/榫整体结构优化设计的数学模型.通过对某型发动机涡轮盘和榫联结构设计方案进行结构优化设计,在满足所有几何约束及强度要求的条件下,二齿及三齿盘/榫结构优化后总质量都有明显降低,说明涡轮盘/榫整体结构优化设计方法的合理性;且二齿盘/榫结构的总质量较三齿盘/榫结构明显减小,榫槽底部最大第一主应力也明显降低.任意榫齿数可选的通用涡轮盘/榫整体结构优化设计方法及平台可适用于不同涡轮的结构设计,具有较强的工程实用性.      

基于张量子空间的信号参数估计算法

针对低信噪比条件下多通道信号特征参数估计问题,提出了两种基于张量子空间的信号参数估计算法,分别是基于矩阵堆叠的张量分解算法和基于张量矩阵因子的联合算法。通过研究参数化信号模型、信号子空间旋转不变性和张量范德蒙分解原理,分析了多通道数据的三维张量数据模型的构建;矩阵堆叠的张量分解算法验证了张量高阶奇异值分解是矩阵奇异值分解的推广,矩阵因子联合算法进一步提高了低信噪比条件下的信号参数估计精度。仿真以信号频率和初相位的估计精度为衡量指标,验证了低信噪比的条件下,张量子空间信号参数估计算法要优于传统的矩阵子空间信号参数估计算法。
     

谱载荷下三维构件疲劳分析的损伤力学方法

建立了工程中常见的三维构件的一个损伤力学守恒积分,并利用此积分的守恒性与小范围损伤的条件,推导出计及损伤耦合效应时集中的应力与应变所应满足的方程.根据以损伤驱动力表示的损伤演化方程,推导了在谱载荷作用下,疲劳裂纹萌生寿命预估的解析表达式,建立了以等效应力表示的非分离变量型损伤演化方程,并在短周期加载条件下得到积分形式的疲劳寿命闭合解.对某飞机起落架为代表的三维构件在谱载荷作用下的疲劳寿命进行了预报.      

航空液压泵磨损状况预测

磨损是航空液压泵典型的渐进性故障之一,因磨损量难以测量,对磨损状况进行准确的预测比较困难.针对上述问题,提出了基于多尺度数据的支持向量机预测方法,该方法将支持向量机用于时间序列预测的基本理论和数据多尺度分解、相空间重构方法结合,能更有效地挖掘时间序列的内在联系及变化规律.采用回油流量作为反映航空液压泵磨损状况的敏感信号,将其分解为趋势项和随机项,采用多尺度支持向量机作等维信息一步预测和多步预测,利用网格方法对预测模型参数寻优.对比传统支持向量机算法分析其预测精度,结果表明:多尺度支持向量机模型预测精度更高,适于中长期预测.      

阵列宽带Lamb波在结构损伤检测中的应用

阵列信号处理中的空间谱估计可以对信号源进行辨别和定位,于是通过采集在结构上布置的阵列传感器Lamb波信号用来检测损伤发生的位置。通常,大多数空间谱估计方法均以窄带信号为假定,在很多基于Lamb波的结构损伤检测中,为了减小频散特性的影响,大多数研究以Lamb波为窄带信号进行分析,但无限窄的激励信号是物理不可实现的。因此,其在多数情况下Lamb波信号并不符合窄带信号假定,更应被认为是一种宽带信号来进行处理。进而利用空间谱估计中宽带信号非相干子空间处理方法（Incoherent Signal Subspace Method,ISM）中阵列接收的宽带Lamb波信号进行处理,检测出结构发生单一损伤时的损伤位置。随后,当结构损伤与边界反射波有叠加时会引起损伤信号相干,采用宽带信号相干子空间方法（Coherent Signal Subspace Method,CSM）对损伤位置进行检测,得到了较好的结果。     

一种空间目标翻滚周期估计的新方法

针对传统自相关和频谱周期估计方法常会出现虚假周期,提出一种基于非参数检验经验模态分解的周期估计方法。首先对空间翻滚目标的RCS序列进行形态学闭运算提取趋势特征,然后对闭运算后的RCS序列进行经验模态分解,对分解得到的每个本征模态函数(IMF)进行谱分析得到其IMF周期,最后基于非参数检验理论,对每个IMF周期进行分组求秩检验得到目标的翻滚周期。仿真和实测试验结果表明,该方法不仅能够克服虚假周期的影响,而且能够明显改善对翻滚周期的估计精度。