一种基于SNM降阶技术的整体叶盘结构失谐识别方法研究

本文以谐调叶盘有限元模型解析模态和失谐系统的实验测量模态作为基础信息,提出了一种整体叶盘结构失谐识别方法。该方法基于SNM降阶技术,大大降低了识别过程的计算花费以及对基础信息的要求;采用了子矩阵型技术使得失谐参数定义更加的自由,并使得该方法具有模型修正的功能;利用最可能向量技术处理实验测量模态振型,有效的限制了测量噪声、非线性等因素对识别过程的影响。最后以一个真实叶盘结构的数值仿真分析证明了该方法的正确及有效性。     

密集编队中飞机发动机的疲劳损伤差异

选取典型密集编队飞行任务,利用实测飞行数据,研究了在飞行动作几乎完全相同的条件下飞机发动机疲劳损伤的差异.经过二次雨流法统计循环次数和线性累积损伤理论折合到标准循环,得出了密集编队中长、僚机因位置不同而造成的发动机疲劳损伤的差异及其统计规律,发现疲劳损伤差异分布为威布尔分布,单机差异一般为2～4倍,最大可以达到9～10倍.进一步揭示了发动机疲劳载荷/损伤的分散性和单机疲劳寿命监控的必要性.      

FGH96涡轮盘低循环疲劳寿命分析技术与试验

分析FGH96涡轮盘的尺寸效应,分析了分别适合于FGH96亚尺寸盘和全尺寸盘的低循环疲劳寿命预测方法.成功设计了FGH96亚尺寸盘、全尺寸裂纹扩展盘试验件;通过低循环疲劳试验,展现了两种不同的低循环疲劳失效机理,验证了提出的低循环疲劳寿命预测方法;通过裂纹扩展试验,获得了FGH96全尺寸轮盘的裂纹扩展特性,揭示了FGH96全尺寸涡轮盘与紧凑拉伸试样裂纹扩展特性具有显著差别的客观规律;获得FGH96全尺寸涡轮盘580℃损伤容限值,明确某发动机高压涡轮盘损伤容限水平.      

基于神经网络与蒙特卡洛方法的疲劳寿命可靠性分析

通过加速腐蚀试验以及疲劳试验数据,对腐蚀损伤表征因子(腐蚀坑最大宽度、腐蚀坑最大深度、点蚀率)进行统计分析,应用神经网络和蒙特卡洛法对6A02铝合金试验件的疲劳寿命进行可靠性分析,分析结果与实验结果的相对误差在工程上可以接受。     

一种容腔效应标定技术及其在高频响动态探针中的应用

介绍一种容腔效应标定方法,以理论模型推导与实验验证相结合的方式,完成了对高频响动态探针的动态标定,并通过ARMAX(自动回归滑动平均)模型辨识得到了容腔的传递函数.结果表明该方法简单可行,能够很好地通过探针的动态响应信号来确定探针容腔的传递函数,从而确定测量信号和真实信号之间的关系,对今后考虑容腔效应的动态标定提供了参考.      

复合材料泡沫夹芯结构低速冲击损伤研究

随着复合材料夹芯结构在航空领域的广泛应用,对其抗冲击性能的研究变得越来越重要。本文对泡沫夹芯结构的低速冲击问题采用试验及数值分析的手段进行研究,比较了不同冲击能量下泡沫夹芯结构的冲击响应特点,并利用数值分析手段揭示了冲击损伤的破坏机理,同时计算得到了该夹芯结构的临界冲击能量,模拟结果与试验吻合较好,可为工程设计提供一定...     

一种改进的Lemaitre韧性断裂准则及其在旋压成形中的应用

采用Lemaitre韧性断裂准则与有限元模拟相结合来预测材料在塑性成形过程中的开裂是广泛应用的一种方法,其中的Lemaitre准则是以损伤值与塑性应变呈线性关系为基础的,而实际一些材料的损伤值与塑性应变间却是非线性的.为此,本文将原Lemaitre准则中反映损伤值与塑性应变间的线性关系修正为非线性关系,得到了改进的Le...     

冰雪灾害对3种不同林分的损害特征比较

通过调查广东北部受冰雪灾害地区的湿地松、阔叶林和杉木林3种林分,比较了不同树种组成的林分在冰雪灾害下的受害特征.研究表明:林木受害类型可分为折断、弯曲、倒伏和断头4种类型;湿地松林折断的树木最多,占88%;阔叶林折断的树木占64%;杉木林没有弯曲和倒伏的树木,基本是折断和断头的类型.胸径在9.0 cm以下的杉木多数容易发生折断,而胸径在9.0 cm以上的杉木则多数容易发生断头.杉木与湿地松受害特征不同,杉木断干高较高些,而湿地松则容易在低处折断.不同林分生物量的总损失量排序为:阔叶林>湿地松林>杉木林.     

飞机结构初步设计优化中的损伤容限优化方法研究

本文提出并研究了一种在飞机初步设计阶段考虑损伤容限要求优化设计的方法.首先,通过许用应力形式来体现并表征损伤容限设计要求,作为一类新的设计约束,用于初步设计阶段的结构优化设计.然后,通过Global/local分析,在整体优化设计中考虑局部疲劳需求;根据疲劳寿命要求,用裂纹扩展分析程序AFGROW确定了一个新的强度准则...     

基于改进PSO-SVM参数优化的发动机起动过程辨识

针对影响支持向量机辨识性能的核函数及相关参数,找出使辨识结果最佳的核函数;结合两种措施改进粒子群算法,优化相关参数,选择最佳的参数组合.对比 BP 神经网络和支持向量机对发动机起动过程的辨识结果,得到支持向量机的辨识精度和收敛时间优于 BP 神经网络,与起动数据基本一致.在训练样本存在噪声的情况下,验证了所建辨识模型具...