多分量力的测试与校准技术介绍

介绍了与多分量力测试和校准技术相关的基本概念以及发展现状,分析了多种多分量力传感器和多分量测力仪的基本原理和结构特点,同时介绍了目前多分量力测量仪器的校准工作中可参考执行的标准文件及其编写思路。文中还说明了多种多分量力校准装置的结构特点和应用情况。     

酒杯也要“对号入座”

大家部知道"好马配好鞍",其实好酒更需配好杯。酒杯的形状可以决定葡萄酒的流向以及酒香的散发强度。当把酒杯推近嘴唇时寸,味蕾开始全面警戒;当酒的流向被引导至适当的味觉感应区时,也产生了各种不同的味觉;当舌头开始与葡萄酒接触时,立即会有三种讯息被释放出来,那就是温度、质感及酒的风味……     

多舱段航天器振动基频分配速算方法

多舱段航天器在研制阶段初期面临着如何分配各舱段基频以及确认基频分配方案是否满足运载火箭方要求的问题,但在这个阶段各舱段的设计尚未定型,建立航天器三维有限元模型缺少必要的输入且时间成本较高,无法满足设计迭代和优化的需求。文章采用多段杆模型模拟航天器的纵向振动特性,采用多段梁模型模拟航天器的横向振动特性,基于基频等效原则建立航天器舱段设计参数与梁杆模型参数的数学关系,分别推导多段杆和多段梁的振动频率方程,提出多舱段航天器振动基频分配速算方法。通过某月球探测器三维有限元模型模态分析数据和力学试验数据验证了该方法的有效性。所提出的方法可用于验证基频分配方案的正确性,并为开展设计优化提供了途径。     

某型教练机嵌入式训练系统顶层设计技术研究

本文通过对该型教练机现有航空电子系统构型、驾驶员操作程序、接口控制文件深入研究,结合未来功能扩展需求,给出了合理的系统构型分析、功能分配、数据流规划、原相关系统软件改动分析,在此基础上还设计出了嵌入式训练系统技术方案.依据方案研制的嵌入式训练系统原理样机通过系统动态试验、航电系统地面综合试验和飞机地面通电试验,证明系统...     

基于UG的多轴加工策略研究

介绍了多轴加工技术以及多轴编程中的关键参数——驱动方法、投影矢量、刀轴矢量,包括其定义、功能、作用及分类等;同时介绍了UG软件“可变轮廓铣”和“MILL MULTI BLADE”两个多轴加工策略,包括其功用、参数、设置技巧等.     

基于SP-ABC算法的数控铣削参数优化

针对铣削加工中成本最低的优化问题,采用一种改进的人工蜂群(SP-ABC)算法对铣削参数进行优化.在基本ABC算法的基础上,嵌入粒子群(PSO)算法,以提高算法的局部寻优能力.此外,不同于传统的单工序优化,建立的优化目标模型,在考虑实际生产过程中的各种约束条件下,可同时对粗、精两个阶段多道工序同步进行优化.计算机仿真结果表明,相较其他的基本算法,该算法能够找到更优的铣削参数组合,从而实现铣削加工过程的成本最低化.     

基于非结构网格的不可压N-S方程多矩有限体积法

提出了一种基于三角形及四面体非结构网格的有限体积法(FVM),用以鲁棒且精确地求解不可压粘性流动问题.与传统的FVM方法仅将体积分平均值(VIA)作为计算变量的做法不同,本文提出的方法将VIA及点值(PV)同时作为计算变量并在每个迭代步进行计算更新.VIA以通量形式进行计算以确保数值守恒,PV可以通过控制方程的不同形式进行求解更新,无需守恒,因此可以采用非常高效的方法进行求解.将PV作为增加的变量使得紧致网格模板得以实现更高阶精度的重构,而且由此获得的数值模型对于非结构网格变得更鲁棒.本文针对二维/三维的三角形/四面体非结构网格提出了数值格式,给出了几个基准测试算例,验证了本文提出的数值方法在采用非结构网格求解不可压粘性流动问题时的精确性和鲁棒性.     

Al/Ni含能多层膜在Al2O3陶瓷/不锈钢焊接中的应用

采用磁控溅射设备,生长AuSn合金做焊料层、Al/Ni含能多层膜做热量提供层,实现了不锈钢和Al_2O_3间的异质材料自蔓延高温扩散焊。利用SEM、XRD和DSC等测试手段表征AuSn合金和Al/Ni含能多层膜的微观形貌、相成分和放热量;用万能试验机测试焊接接头的力学性能。结果表明,AuSn合金的质量比基本达到80∶20,而多层膜的层状结构清晰,反应热达到1 239 J/g。焊接实验结果表明,仅使用AuSn焊料时,剪切强度仅为46 MPa,在增加Al/Ni含能多层膜后,其剪切强度可达90 MPa,强度提高了约一倍。焊接接头的界面显微形貌和相结构研究表明,剪切强度的增强主要是Al/Ni多层膜提供了额外能量使得界面处的反应剧烈,陶瓷金属化层与中间层的反应加剧,形成了新的反应生成物。     

小样本条件下多应力加速寿命试验预测方法

鉴于导弹中的电子设备价格昂贵、可用于试验的样本量少,在开展加速试验以及寿命预测的实际工作中通常为小样本的背景。文章研究探索小样本条件下多应力加速试验寿命预测方法,分别建立通用对数线性模型、 BAS-BP神经网络模型、灰色–支持向量回归模型,结合多应力加速试验数据在各应力条件下的样本容量分别为 56组、20组、10组、5组的情况下,比较 3种模型的预测效果,分析各模型的适用场合和时机,探索小样本条件下模型的选优问题,为小样本条件下多应力加速试验寿命预测提供有益的借鉴。