含分层损伤复合材料层合板压缩剩余强度计算

本文针对含分层损伤复合材料层合板,基于三维复合材料累积损伤分析方法,应用了非线性有限元技术,考虑了子层屈曲对层合板剩余强度的影响,提出了一种含初始分层损伤的复合材料层合板压缩剩余强度计算方法。在ANSYS软件平台上利用APDL语言编写相应的计算程序,对五块含不同初始分层损伤的复合材料层合板进行了压缩剩余强度计算和结果分析,计算结果与试验结果相比较,吻合良好。     

基于Markov过程的视情维修模型最优化设计

随着故障诊断和故障预测技术的进步,视情维修作为一种最新发展的维修策略之一,得到了越来越广泛的应用.根据合理假设,应用Markov过程,建立了退化系统的视情维修模型,以期望系统使用可用度为目标,提出了寻找模型最佳参数的方法.     

基于失效物理的动量轮贝叶斯可靠性评估

作为卫星姿态控制系统关键部件的动量轮,其可靠性关系到卫星发射的成败。但是由于有小子样、高可靠性和长寿命等特点,受技术、费用和时间等条件的限制,无法获得大样本失效寿命数据,因此利用传统的大样本寿命数据统计推断方法进行可靠性建模、分析与评估存在困难。为此,从失效物理分析的角度出发建立性能退化模型,用贝叶斯方法融合性能退化模型和寿命模型得到产品的可靠性评估模型,并基于该模型充分利用失效物理试验中的性能数据和少量的寿命数据来进行可靠性评估。实例分析表明,该方法与伪寿命方法相比更加符合工程实际,评估精度更高。     

基于分数阶傅立叶变换的湍流退化图像相位恢复算法研究

为克服气动光学效应对目标成像的影响,针对湍流导致的图像退化问题,将分数阶傅立叶变换引入到相位恢复算法中,由分数阶傅立叶域的幅值得到目标的自相关,进而转化为解相关问题的求解恢复目标图像。为改进解相关算法,采用最小二乘共轭梯度法解高斯-牛顿方程,有效提高了算法的收敛速度和正确的收敛概率。仿真试验结果表明该算法对湍流退化具有较好复原能力。     

复合材料层压厚板接头失效分析研究

随着复合材料在航空工程中的广泛应用,需要对复合材料结构的强度问题进行探究,而国内对复合材料层压厚板接头的失效模拟与分析方法研究较少。为此,以复合材料厚板接头为研究对象,基于三维渐进失效分析方法,选取合理的本构关系、失效准则、材料退化模式,并利用Fortran语言编写Umat子程序完成渐进失效方法的应用实现。通过对比复合材料层压厚板接头静强度试验和计算结果,表明本文所采用的三维渐进失效分析方法计算得到的应变-载荷数据与试验结果基本相符,即本文方法能够较好地模拟层压厚板接头的拉伸破坏过程,且可实现变参迭代计算,可为复合材料厚板接头结构的优化设计提供参考。     

某风机叶片的弯扭耦合颤振问题分析与验证

研究了某风机宽弦转子叶片系统本身的耦合颤振问题,针对该风机转子叶片,理论分析表明原始型叶片存在典型的一阶弯曲与一阶扭转耦合颤振问题.改进型叶片则从转子叶片结构上采取了措施,调整了宽弦转子叶片的一阶弯曲与一阶扭转频率,有效地避免了转子叶片的耦合颤振问题.可靠性累积试车对转子叶片的耦合颤振问题进行了验证,原始型转子叶片80h后因耦合颤振导致转子叶片发生了高周疲劳断裂问题,改进型转子叶片顺利通过了200h的试车考核.      

航空发动机性能退化缓解控制技术

开展了航空发动机性能退化缓解控制技术的相关研究.性能退化缓解控制通过内环控制转速,外环控制推力,实现了对航空发动机的控制.该控制方式既有传统控制方式的优点,又能像直接推力控制那样实现对推力的直接控制,达到提高发动机控制自主性的目的.为了验证性能退化缓解控制的有效性,以某型双轴混排涡扇发动机为对象进行了控制系统设计及仿真验证.仿真结果表明了性能退化缓解控制技术的有效性和可行性.      

基于复合材料分层损伤模型的层压板静强度分析

对层压板进行强度分析时同时考虑面内失效和分层损伤可以得到更加合理的强度预测值。基于复合材料层压板分层机理分别采用Hashin准则和分层因子进行面内损伤和分层损伤的计算,并结合材料性能退化发展了一种能够考虑分层损伤的层压板累积损伤模型。该模型能够模拟层压板面内和分层损伤产生、发展直至最终破坏的完整过程。通过对两种典型复合材料层压板单钉连接接头的失效分析,表明计算结果与传统三维有限元计算结果相比精度较高,并能有效预测各层间分层损伤的扩展情况。     

基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估

针对航空发动机性能退化的形式及规律,提出一种基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估方法。针对采集的航空发动机6个状态监测参数,采用降噪自编码器,利用贪婪逐层训练算法,挖掘各参数对发动机性能的深层影响,提取出更有利于评估的数据特征,进行性能退化评估。将提出的算法与BP(back propagation)神经网络以及支持向量机得到的结果进行测试比较,测试表明:提出的方法准确率有所提高,达到93.5%,具有较强的鲁棒性,在信噪比为10dB时准确率达到84.5%,并且能够防止航空发动机状态监测中小样本过拟合的问题。     

基于H∞算法的飞机机翼结冰气动参数辨识

针对国内大型飞机结冰防护需求,开展针对大型结冰研究样机的H_∞算法参数辨识结冰探测研究。首先通过参数调节选取一组合适的H_∞算法参数,利用考虑测量噪声的结冰研究样机飞行仿真数据验证H_∞算法的辨识能力,由结果对比发现辨识算法能够跟踪飞机气动导数随结冰累积过程的变化趋势,辨识精度较高,其最大归一化平方根（RMS）误差仅为真值的11%;分析了H_∞算法对81种不同结冰累积过程的辨识能力,通过结果分析发现结冰累积时间较长且结冰速度较慢的情况辨识效果较差,结冰累积时间在100~300 s之间辨识精度较高;最后利用蒙特卡罗仿真分析了不同测量噪声大小对H_∞算法辨识精度和跟踪延时的影响,给出了3个纵向气动导数在随机误差影响下的辨识误差和跟踪延时的统计结果,发现在给定噪声标准差变化范围内,升力和俯仰力矩关于迎角的导数能够得到较为准确的辨识结果,二者的归一化平方根误差均值仅为各自真值的1.8%和4%,其预报延时均值最大仅为3 s和9.5 s。