构件低周疲劳损伤的金属磁记忆检测试验研究

对18CrNi4A钢缺口试件在三级应力水平下进行了低周疲劳试验和磁记忆信号检测,研究应力集中、疲劳损伤及疲劳应力对磁信号的影响规律。结果表明,利用磁信号Hp(y)曲线突变特征和磁信号梯度K曲线异变峰特征可表征试件损伤位置;采用H′p(y)=Hp(y)N-Hp(y)0的磁信号处理方式,磁信号H′p(y)曲线过零点与试件断裂位置重合,处理后的磁信号过零法可更有效的表征试件损伤位置;磁信号梯度Kmax值随疲劳损伤程度的增加而逐渐增加,反映了构件疲劳损伤程度,可表征试件疲劳损伤程度;磁信号与疲劳应力水平存在强烈的相关性,应力水平越大,磁信号值也越大。     

广州中信广场台风特性与结构响应的相关性分析

基于台风“达维”登陆时广州中信广场风场及结构响应的现场实测数据,对于风场特性和结构加速度响应状况进行了计算分析,计算分析结果表明,城市上空强风“达维”的湍流度比较大,在台风“达维”作用下结构的横风向响应与顺风向响应接近;同时在不同的时距条件下对风场特性与结构加速度响应的相关性进行了分析,由分析可知取3min为基本时距时风速与结构响应的相关性系数值较高,说明在确定结构的风荷载和计算结构风致响应时取基本时距为3min更为合理。     

混合神经网络和混沌理论的股票价格预测研究

针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。     

磁悬浮反作用飞轮速率模式控制系统设计

针对磁悬浮反作用飞轮干扰力矩对输出力矩精度的影响,提出了一种速率模式数字控制方法,实现了正向加速、正向减速、反向加速、反向减速的四象限高精度稳定的转速跟踪控制,减速时,高速段利用飞轮储存的动能进行能耗制动,低速时进行反接制动,从而实现磁悬浮反作用飞轮速率模式控制.     

异种金属材料磁脉冲焊接技术

通过对磁脉冲焊接技术结合机理的阐述,采用5A03Al-5A06Al、1050Al-AZ31Mg异种金属材料进行焊接试验.对所得的焊接接头进行气密性试验和剥离试验,检测其结合质量;结合光学显微镜,对比分析Al-Al、Al-Mg焊接接头的微观形貌特点;并采用SEM/EDS分析界面附近的元素分布;最后通过硬度试验,检测接头界...     

高精度光纤IMU的磁屏蔽方法及实验研究

惯性测量单元(IMU)是位置姿态系统(POS)的核心部分,IMU的精度很大程度上决定着POS精度.由于高精度光纤陀螺(FOG)的光纤线圈对磁场敏感,基于高精度FOG的IMU精度会受磁场影响而降低.本文研究了FOG磁敏感性机理,通过实验得出高精度光纤IMU对磁场敏感的结论.采用电磁场有限元分析软件Ansoft Maxwe...     

基于小波分析与支持向量机的时间序列预测

时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于＂原始时间序列是无噪的＂这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。     

基于时间精确自由尾迹方法的旋翼非定常 气动特性分析

 给出了一种显式修正的二阶向后差分格式(PC2B)的时间精确自由尾迹算法,用于分析旋翼非定常气动特性。由于旋翼自由尾迹控制方程具有非线性特征,求解过程中易产生数值不稳定性问题,因此本文推导了修正PC2B算法的修正方程,分析了该算法的求解精度和数值稳定性,并通过数值试验对其稳定性和计算效率加以验证及分析。基于该算法,首先对悬停和总距突增时旋翼非定常气动特性进行了计算,通过与试验结果的对比验证了模型的有效性;其次研究了总距操纵时旋翼非定常气动特性的变化规律。研究结果表明,旋翼自由尾迹几何形状的瞬态变化是造成总距操纵条件下旋翼非定常气动特性波动的主要原因。     

轮盘低周疲劳概率寿命预估模型

为了研究影响轮盘结构寿命预估精度的主要因素,提高模型预测精度,通过对三种材料应变概率寿命模型参数的异方差回归,对某航空发动机风扇盘榫槽部位疲劳寿命分布进行了数值模拟,得到了风扇盘榫槽部位的概率寿命。经与试验结果对比表明,考虑材料疲劳寿命异方差特性比按同方差处理更为合理。等效应变模型对疲劳寿命严重高估,第一主应变模型预测值与试验结果吻合较好。最大剪应变模型预测值介于以上两个模型之间,用峰值拉伸应力代替平均拉伸应力进行修正后最大剪应变模型预测值与试验值吻合良好。     

利用粒子群支持向量机预测轴流压气机机匣壁面压力

建立了基于粒子群优化的轴流压气机机匣压力支持向量机预测模型.利用支持向量机的强大非线性映射能力,实现了对某型轴流压气机机匣压力时间序列的非线性预测,并运用粒子群优化算法对支持向量机的重要参数进行了优化,增强了预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高了预测的精度和稳定性.而针对发动机台架试验数据的预测结果证明了方法...