水工质微波加热推力器的击穿点火与离解损失估算

对水工质微波等离子推力器(MPT),用微波击穿气体放电产生等离子体的条件,数值估算了其点火的可行性;通过化学动力学计算证明了水工质MPT中离解损失的存在,并初步估算了理解损失的大小。结果表明,在1 kW的输入功率下水工质MPT的点火启动并不特别困难,从点火到稳定工作,能量吸收从场致电离、碰撞电离转变为热电离、碰撞电离和场致电离;水在MPT工作过程中会发生离解,离解损失在各类能量损失中所占的比重较大。     

热等静压处理对定向凝固NiAl/Cr(Mo,Hf)合金沉淀相和高温拉伸性能的影响

 研究了经热等静压处理后定向凝固 Ni Al/Cr(Mo,Hf)合金中的沉淀相和高温拉伸性能的变化。通过透射电镜和扫描电镜观察发现 :热等静压处理后,Ni Al和 Cr(Mo)相的形貌变化不大,聚集在 Ni Al/Cr(Mo)相界上的 Heusler减少并在 Ni Al,Cr(Mo)相中重新分布。从界面能的角度解释了 Heusler相主要沉淀在Ni Al/Cr(Mo)相界上的原因。热等静压处理后合金中不存在 G相。高温瞬时拉伸实验表明此合金具有优异的高温拉伸强度。     

玻璃纤维芯铅丝(网)/橡胶动态性能影响因素研究

设计并制备了以不同橡胶为基体、具有不同界面结合强度的玻璃纤维芯铅丝(网)增强橡胶复合材料(GF/Pb/R),通过比较它们的动态压缩模量和阻尼损耗因子,研究了复合方式、橡胶基体性能和界面结合强度对于GF/Pb/R动态性能的影响。     

GJB 4239《装备环境工程通用要求》及其应用分析(三)

介绍了GJB 4239环境试验与评价的9个工作项目的目的和用途,工作项目的实施需要的基本条件,分析了当前型号研制中各项目开展情况和存在的问题,进行了总结.     

T-S模糊系统的部分状态反馈H∞控制

基于部分状态信息的控制器是一类特殊的静态输出反馈控制器, 一般难以利用线性矩阵不等式工具求解. 本文研究T-S模糊系统的部分状态反馈镇定及部分状态反馈H∞控制问题. 首先, 通过矩阵变换, 将T-S模糊系统的部分状态反馈镇定问题转换成求解一组线性矩阵不等式(LMIs); 然后, 以此为基础得到基于LMI的部分状态反馈H∞控制器设计方法; 最后, 通数值例子验证所给方法的有效性.     

航空头盔典型件冲击保护性能实验研究

利用分离式Hopkinson压杆研究了几种航空头盔典型件的冲击保护性能,测量了各构件的能量吸收率.讨论了冲击过程和能量吸收过程,进一步分析了头盔外壳材料力学性能及泡沫衬垫密度对头盔能量吸收率的影响规律.实验表明,在一定范围内外壳力学性能和泡沫衬垫密度对于能量吸收起着重要作用.为设计新一代航空头盔提供了可靠的实验依据.     

基于视觉与边界元法的复杂曲面砂带磨削接触状态快速获取

机器人砂带磨削具有高的加工表面质量与效率,但是在加工复杂曲面部件时,难以确定的局部接触状态导致加工过程的精度难以保证,限制了其在高端产业的应用。目前的局部接触状态计算方法难以满足加工中对计算效率的要求。因此,本研究首先对比分析了FEM与BEM在计算接触状态方面的结果,提出采用机器视觉识别砂带上的磨削痕迹得到磨削区宽度,并将其作为BEM的边界条件,最终实现了局部接触状态的快速获取。该方法能够在1 s内计算得到18 mm×18 mm区域大小,精度0.2 mm点云轮廓的接触状态,与FEM计算结果对比,最大误差不超过5.6%。     

基于视觉传感的投影标示技术研究进展

数字化制造技术在航空制造领域不断深化,但在部分装配环节,工人仍是从事生产活动的主体。航空工业产品结构复杂、零部件繁多、装配工作量大,对从事装配工作的工人提出较高技术要求。投影标示技术是提高人工装配环节数字化程度与生产效率的重要技术途径之一。首先,从投影标示技术的实现原理出发,阐述该技术在辅助装配领域的适用性。其次,重点阐述其依赖的系统标定、视觉传感和投影映射3个主要技术内容。然后,介绍投影标示技术在飞机制造领域的应用情况并展望未来发展趋势。最后,在梳理国内研究现状的基础上总结面临的技术挑战。     

电子束选区熔化过程中吹粉机理及因素分析综述

电子束选区熔化（SEBM）过程中,粉末颗粒在电子束作用下带负电引起库仑相互作用,易造成粉末散射,发生吹粉现象。此现象会导致电子枪放电、束流不稳定、粉末不均匀铺展等问题,继而造成工艺不稳定而加工停止。为扩大SEBM工艺适用范围,以电子束与粉末相互作用为基础,从粉末特性和工艺参数两方面分析了吹粉的形成机理及影响因素,根据降低粉末间静电力的方式总结了预防吹粉的措施,最后阐述了吹粉问题在SEBM基础研究方面的发展方向,以期为SEBM长期工作稳定性、可靠性的提高及质量提升提供参考。     

一种改进点线特征融合的双目视觉惯性定位算法

在复杂产品装配过程中,对增强现实设备定位是实现虚拟引导信息与装配现场实时融合的核心。传统基于标签或预先构建离线装配基体模型的定位方式,存在装配任务与视觉定位兼容性低,单一视觉定位鲁棒性和稳定性差的问题。利用多传感器融合的视觉惯性导航方式进行定位,可提高定位的精度和鲁棒性,有效提高复杂产品装配质量和效率。本文提出了一种基于点线特征融合的双目视觉惯性定位算法,对双目相机和惯性测量单元（Inertial measurement unit,IMU）进行联合标定,并通过ORB和LSD线端融合的点线特征提取匹配,采取视觉和IMU紧耦合的方式,建立基于点线特征的视觉惯性融合的位姿误差融合模型。对比VINS-Fusion、PL-VIO和本文改进IPLVIO算法,结果表明IPL-VIO算法在结构化场景下的绝对位移和旋转误差比原算法误差更小,同时结构化场景信息更加丰富,能够应用在弱纹理的AR装配现场中,为增强现实辅助装配平台提供稳定可靠的位姿数据。