"湿热"老化对复合材料胶补金属结构 力学特性的影响

通过玻璃纤维复合材料补片对含穿透双边裂纹的铝合金板进行单面胶接修补,测试修补试件"湿热"(加温浸泡)老化实验前后力学性能,并与未修补试件进行对比,分析老化前后修补结构的破坏模式、失效机理,评估"湿热"老化对修补结构疲劳裂纹扩展寿命和承载能力的影响。结果表明:"湿热"老化降低了复合材料补片削弱疲劳裂纹之间干涉效果的能力,老化试件从裂纹的扩展长度小于未老化试件的;距离补片越近,沿金属板厚度方向疲劳裂纹扩展速率越慢,老化后复合材料补片减缓沿金属板厚度方向疲劳裂纹扩展速率的作用下降;老化严重削弱了修补结构承载能力恢复率和疲劳裂纹扩展寿命,老化试件的承载能力恢复率下降为未老化试件的45%,疲劳裂纹扩展安全寿命下降为未老化试件的63.7%;老化降低了胶层与金属之间的粘合力,造成了复合材料补片的提前脱落,胶层的破坏模式由内聚破坏转变为界面破坏。     

基于递推平方根法的神经网络模型辨识

提出一种基于递推平方根法的神经网络模型辨识方法,对Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行了改进,既保持了二者简单易行、收敛性的优点,又能提高精度,减少计算量,适合于应用在非线性系统的辨识和自适应控制中。与常规的Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行仿真比较,体现出了这种方法的有效性,尤其是在输入及隐含节点个数较多的情况,其优点比较明显。     

一种基于有限记忆算法的干涉仪解模糊纠错方法

针对在通道相位误差较大时常规干涉仪测角解模糊算法频繁出错的问题,提出了一种基于有限记忆算法的干涉仪解模糊检测与纠错方法。利用干涉仪逐次递推测角算法解模糊的结果估计出角度和整周模糊值的初始值,在此基础上进行角度和整周模糊值的有限记忆递推,识别并纠正逐次递推测角算法中出错的解模糊测角数据,期望得到正确的解模糊结果,以保证后续角度数据的处理精度。仿真结果表明,有限记忆纠错算法能够有效地识别并纠正逐次递推解模糊测角算法中存在的模糊值出错问题,降低干涉仪解模糊的出错概率。此方法对其它体制的相位干涉仪测角解模糊纠错也具有一定指导意义。     

湿热老化对PBO纤维/环氧树脂单向复合材料弯曲性能的影响

研究了在湿热老化过程中,PBO纤维/环氧树脂单向复合材料弯曲性能的变化规律,发现PBO纤维/环氧树脂复合材料具有不同于一般的纤维增强树脂复合材料的湿热老化特点。研究发现PBO纤维/环氧树脂单向复合材料在湿热老化过程中,相比温度而言,湿度对复合材料弯曲性能的影响更为显著,复合材料在老化过程中吸水率增加的同时,弯曲性能相应降低。其主要原因在于PBO纤维的表面为化学惰性,表面形貌光滑,与环氧树脂浸润性不好,界面粘接力主要是较弱的范德华力。在湿热老化过程中,水分的吸收和渗透造成PBO纤维与环氧树脂基体之间的界面的破坏,构成了该类复合材料独特的湿热老化特性。     

石英加速度计误差模型系数的递推最小二乘辨识方法研究

为探索在线辨识的测试方法,满足实时辨识的需要,本文提出采用递推最小二乘法辨识石英加速度计模型系数,并对其在重力场测试中的应用进行了研究.介绍了递推最小二乘系数估计法原理,为便于实际应用,根据测试领域的习惯,对递推最小二乘方法进行了梳理.以加速度计分度头试验为例,将该方法应用于加速度计重力场试验的误差模型系数辨识.仿真分...     

热膨胀诱导的转子轴向窜动与摩擦振动

对非均匀温度场以及温度时变特征的影响进行量化,研究热膨胀引发的转静件间隙变化及其接触挤压,将Hertz点接触挤压模型改进为环带面接触挤压形式.在此基础上建立了考虑面摩擦作用的转子动力学模型.最后采用数值积分法对模型进行求解,并研究升温时段和恒温时段环带面摩擦力对系统的影响.分析表明热膨胀诱导的转静轴向间隙变化所引发的摩擦是转子系统典型故障之一,也是影响发动机正常运行的重要因素.      

连续变速颤振试验信号处理的递推时频分析方法

针对连续变速颤振试验信号的非平稳特点及在线分析需求,提出了一种递推时频分析方法。该方法利用自适应算法跟踪一个时变系统,从而获得具有时变系数的参数化数学模型,进而可得到信号的时变参数谱。数值仿真结果证明了该方法的可行性与优越性,低速风洞气弹模型的连续变速颤振试验验证了该方法的工程应用前景。     

系统误差条件下的多运动站无源定位性能分析

 系统误差的存在可能对无源定位的性能带来较大影响。针对多运动站得到的含有系统误差的观测量信息,推导了定位误差的克拉美-罗下限(CRLB)。首先根据具体系统误差模型推导测量误差的统计信息,然后根据系统误差导致不同时刻观测量相关的特点,将非对角矩阵的误差协方差矩阵写为分块矩阵的形式,并在此基础上推导其递推计算式,最后以系统误差情况下多运动站只测角无源定位为例进行定位性能的仿真分析。仿真结果表明系统误差的存在对定位误差CRLB影响较大,在定位中需要重点考虑。     

基于递推差分进化算法的空间机器人参数辨识

针对空间机器人抓取未知目标时的特性参数以及关节摩擦系数的辨识和在线修正问题,提出一种基于递推差分进化算法的实时参数辨识方法。首先采用静态连续摩擦模型描述机器人的关节摩擦特性,并建立两关节空间机器人的非线性动力学模型,然后基于差分进化算法和递推最大似然估计法推导出递推差分进化算法,并用于空间机器人的参数辨识,最后仿真校验了该辨识方法的有效性。仿真结果表明,该算法的辨识精度优于遗传算法和最小二乘法,辨识速度较快,能满足遥操作的要求,且对于动态信息有较好的跟随性。     

基于“当前”统计模型的卡尔曼滤波在北斗单向授时中的应用

为了提高北斗单向授时的授时精度,提出了一种基于“当前”统计模型的卡尔曼滤波单向授时方法。将“当前”统计模型应用于接收机时钟频率漂移的建模以建立状态方程,使用经过卡尔曼滤波后的钟差和钟速对本地时钟进行修正。实验结果表明,在选取合适的机动频率和最大频率漂移的情况下,相比于未滤波修正,温补晶振时钟的峰峰值最多可以减小36.7%,标准差最多可以减小42.5%;恒温晶振时钟的峰峰值最多可以减小71.8%,标准差最多可以减小67.0%。基于“当前”统计模型的卡尔曼滤波单向授时方法,可以有效地降低观测量的误差与噪声对于接收机钟差与钟速的影响,从而提高授时精度。