超声速横向喷流侧向控制的数值模拟

为研究来流攻角和喷流位置对横向喷流侧向控制力的影响,通过数值方法模拟了超声速条件下的横向喷流干扰流场,计算得到的壁面沿程压力分布与实验结果吻合良好.采用喷流力放大因子和实际作用位置表征喷流侧向控制力的实际作用效果,引入法向干扰力沿程增加系数来分析弹体表面的压力特征区域对侧向控制力的影响.计算结果表明:在喷流干扰下,侧向控制力大小不等于喷流设计推力,并带有绕喷流中心位置的低头力矩;低压尾迹区是影响侧向力实际作用效果的决定因素;攻角的增大和喷流位置的后移,分别有助于削弱低压尾迹区的干扰强度和作用范围,从而增强侧向控制力的实际作用效果.      

飞机发动机叶片缺陷的差激励涡流传感器检测

针对某型号飞机发动机涡轮叶片上预制的微裂纹缺陷进行了检测研究.基于涡流检测技术设计并研制了一种尺寸小、灵敏度高的差激励探头,应用有限元分析软件开展了叶片微裂纹缺陷仿真分析.为了实现叶片的自动高效检测,设计并采用数控多自由度扫查台来控制采集过程,实现了对叶片表面裂纹缺陷的快速扫查检测.采集信号经过信号调理电路,A/D转换后输入计算机,完成信号的保存、处理和输出.通过对比实验结果与仿真结果发现,研制的差激励式涡流传感器可以有效地实现对叶片类零件表面微裂纹位置的判定,对涡轮叶片类零件微缺陷早期诊断评估具有一定的现实和借鉴意义.      

光学坐标测量机的搭建与实现CSCD

为了高速高精高效地完成中小型复杂型面零件的测量,基于激光位移传感器和三坐标测量机等搭建了非接触式的光学坐标测量机,从而将测量机和光学测头的优点结合起来以应对空间自由曲面的测量任务。通过测头标定技术获得测量光束所在直线的单位方向向量,进而将激光测头的一维距离值转化为测量光斑的三维坐标值,然后通过坐标系转换将此坐标值转化到统一的测量机坐标系下,进而完成被测曲面三维点云的创建。最后,对一个直径已知的球在10个不同方位进行测量,通过点云数据拟合球面方程得到其直径作为测量结果,所得各次测量结果的误差均小于0.05mm,充分说明所搭建的测量系统的有效性。     

碳纳米管薄膜传感器及其应变传感特性

碳纳米管薄膜可作为应变传感器用于结构损伤的健康监测。采用机械搅拌、超声处理和高速离心等分散工艺将多壁碳纳米管单分散后,通过真空吸滤法制备碳纳米管薄膜。对碳纳米管薄膜传感器进行了深入的研究,设计了一种高灵敏度的碳纳管薄膜应变传感器,与结构基体一体成型。弯曲应变传感实验表明碳纳米管薄膜传感器在不同的应变范围、不同的循环次数、不同的温度范围等条件下都具有良好的应变传感特性。结果表明碳纳米管薄膜传感器灵敏度较高,灵敏度系数为188.31(0~22 500 με),且具有较好的应变传感可逆性和可重复性。      

激光位移传感器高速数据采集与处理系统设计

介绍了基于FPGA和单片机的激光位移传感器高速数据采集与处理系统的工作原理与软硬件设计,该系统采用FPGA作为核心控制器,主要完成A/D转换时钟控制、CCD像点位置提取、数据缓冲异步FIFO三部分功能。单片机负责键控、显示以及系统协调。这种基于FPGA和单片机的同步采集、实时读取采集数据的方案,可以提高系统采集和传输的速度。该硬件电路结构简单、成本低廉、可靠性高、功耗较低,满足了实际应用中的要求。     

深空探测光学导航敏感器在轨几何定标方法

光学导航敏感器是光学自主导航的一个核心器件,它所获得的导航目标源的光线指向的精度将直接影响自主导航的精度。设计了一个分步式的光学导航敏感器在轨几何定标方法,该方法先求解外定标参数,然后在外定标所确定的广义相机坐标系下求解内定标参数,从而完成对内外定标参数的标定。为了在星上计算资源与能力有限的环境下,利用更多的参考星图实现对定标参数的高精度估计,利用逐行法化最小二乘方法估计定标参数。实验表明,通过高精度的在轨几何定标,可以有效提高光学导航敏感器的指向量测精度,使其满足光学自主导航的需求。     

热防护材料高温异型传感器校准技术研究

高温异型传感器广泛应用在热防护材料研究领域,因其测温部分比通用温度传感器尺寸短,现有的校准装置无法满足该类传感器的校准需求。针对高温异型传感器无法校准的问题,提出了一种应用专用高温恒温炉、基于比较法的校准方法,研制了高温异型传感器校准装置,实现了该类温度传感器的量值溯源,并进行了不确定度分析。     

无源无线声表面波压力传感器校准技术研究

声表面波压力传感器是一种新型传感器,它的一大优势是具有无源无线信号传递特性,可以突破传统传感器线缆连接的限制,近年来受到国内外研究机构普遍重视。本文探讨了SAW压力传感器的校准技术,对某种商业传感器进行校准,使用最小二乘法分析校准结果,并进行不确定度评估。校准结果显示该传感器在误差、线性、重复性等方面可满足一定精度要求,通过进一步发展,有望在航天领域得到实际应用。     

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。     

ERT/UTT双模态传感器尺寸优化仿真

针对电阻/超声双模态层析成像传感器配置优化问题,提出管道同一截面内配置电极与超声探头,实现对管道内同一被测对象同一时间的检测。采用数值仿真方法,考察电学敏感场与超声敏感场在管道内分布情况,优化双敏感场的互补信息获取范围,获得被测场域内同一被测对象的多敏感信息。为降低被测截面内电极对超声敏感场的影响,定义双敏感场的最优灵敏度与均匀度,利用数值仿真方法对电极与超声探头的安装结构与尺寸进行优化,最终获得16电极与16超声探头间隔放置的最优空间结构与相对尺寸。