基于离散曲率计算的三角网格模型优化调整

采用面积夹角加权的三角网格模型顶点法矢及三角片质心权值对Taubin的三角网格模型离散曲率计算方法进行了改进,在此基础上提出了一种新的三角网格模型优化调整方法。用该方法调整三角网格模型,在模型上曲率变化较平缓的平坦区域及曲率变化较剧烈的特征区域都能取得较好的调整效果。     

变循环发动机过渡态性能直接模拟方法

为了实现多变量可调的变循环发动机（VCE）过渡态性能模拟和控制规律设计,在稳态逆算法和过渡态性能隐式格式计算方法的基础上开发了变循环发动机过渡态直接模拟方法。在稳态逆算法模型中加入容积效应和转子动力学方程,实现了同时给定加速率、涡轮前温度和压缩部件工作点的条件下直接模拟计算过渡态过程中变几何参数和燃油流量的调节规律,验证了方法的精度和可行性,并将该方法用于变循环发动机转模态性能模拟和控制规律设计。计算结果表明,过渡态直接模拟方法的误差在0.58%以内,超声速巡航状态下由单外涵模态转换到双外涵模态的时间约为1 s,海平面静止状态下双外涵转单外涵的时间约为3 s,且推力、转速、涡轮前温度、喘振裕度等参数过渡平稳。该方法可简化转模态控制规律设计流程,并提高设计精度。     

舵机反操纵负载台设计

反操纵气动力加载设备,技术关键在于加载强度大,对称性与线性度要求高,加载元件小巧.通过引用机器人的平衡技术,解决了上述技术关键.设计出了我国第一台模拟舵机反操纵加载的试验台.      

车身逆向设计中点云多视拼合技术

针对整车车身点云空间尺寸较大,数据量庞大,还原精度要求高等特点,提出基于骨架点的点云拼合算法,算法的基本思想是构造整车模型的骨架点和分块点云的mark点,由全等三角形法则搜索骨架点与mark点的映射关系,应用加速迭代的改进ICP(Iterative Closest Point)算法拼合整车点云.某厂轻卡整车点云的拼合实例证明,该算法拼合精度高,运算速度快,是拼合整车点云行之有效的方法.      

基于检测结果的涡轮叶片精铸型腔反变形优化设计

针对空心涡轮叶片精铸过程中的试错法和数值仿真法难以敏捷反应铸件的真实变形情况,提出一种基于检测结果的精铸零件反变形综合补偿方法.通过对精铸叶片试模样件进行三坐标检测及统计分析,得到叶身截面收缩、扭转和弯曲变形情况,并建立其综合补偿反变形模具型腔优化算法,实现精铸型腔的反变形优化设计.以精铸叶片试模样件叶尖处截面为例,其叶身段型面误差、前缘最大误差、后缘最大误差相对于未补偿前分别减少了50%,68%和31%.实例验证表明:其研究成果能有效提高空心涡轮叶片的精铸成型精度,达到精确控形的目的.      

一种超高强度不锈钢超细化组织TEM研究

用透射电镜(TEM)研究了一种试验超高强度高韧性不锈钢Fe 14Cr 12Co 5Mo Me超细化组织。研究得出,淬火时M体板条被小M体片簇[011]切截再细化;回火时形成的逆转变奥氏体 (Ar)切截M体板条束和板条使其再细化,Ar体与M体基体取向符合K S关系[011-]A //[111]M, (11-1-)A //(11-0)M。切截形成的超细化M体板条和Ar体向M体相变塑性是试验钢强 韧化的重要机理。     

着陆襟翼打开状态下抓斗式反推装置 三维流动数值模拟

基于求解三维Reynolds-averaged Navier-Stokes方程,数值模拟了着陆襟翼打开状态下抓斗式反推装置工作时流场分布特性.网格采用非结构化四面体与六面体混合分区生成技术,湍流模型选用Spalart-Allmaras模型.结果表明,在计算滑跑速度范围内,反向排气流不会被进气道重新吸入;高温反向排气流会冲击到飞机吊挂及部分机翼,需引起注意;随着滑跑速度的降低,反向排气流侧向影响范围急剧增大,若机翼后掠角较大,则反向排气流容易被相邻发动机再次吸入,引起进气畸变;当滑跑速度降低到34m/s时,反向流开始吹向地面,可能会卷起地面颗粒物并且被进气道吸入;随着滑跑速度的降低,反推力减小.      

高前进比旋翼气动特性分析方法研究

提出一种前进比高达0.8的旋翼气动特性分析方法,该方法针对高前进比旋翼前行桨叶压缩性、后行桨叶失速效应严重以及桨叶偏流作用和反流区大的特点,建立了旋翼气动力模型以及与之相适应的旋翼诱导速度时变非均布模型与桨叶非定常挥舞运动模型,然后根据高前进比旋翼气动力、旋翼诱导速度和桨叶挥舞运动三者之间的内在耦合关系提出了高前进比旋翼气动特性的动态响应计算方法,最后以H-34旋翼为例计算了该旋翼高前进比状态的气动特性,并将计算结果与风洞试验数据进行对比验证,结果合理。     

WL10型近红外反射式光电传感器的研制

依据光学电子学的相关原理，针对烟草行业自动生产过程中对传感器的需要，研制了ＷＬ１０型近红外反射光电传感器，并成功地应用于烟草行业的生产线上。     

Gray bootstrap method for estimating frequency-varying random vibration signals with small samples

During environment testing, the estimation of random vibration signals （RVS） is an important technique for the airborne platform safety and reliability. However, the available meth- ods including extreme value envelope method （EVEM）, statistical tolerances method （STM） and improved statistical tolerance method （ISTM） require large samples and typical probability distri- bution. Moreover, the frequency-varying characteristic of RVS is usually not taken into account. Gray bootstrap method （GBM） is proposed to solve the problem of estimating frequency-varying RVS with small samples. Firstly, the estimated indexes are obtained including the estimated inter- val, the estimated uncertainty, the estimated value, the estimated error and estimated reliability. In addition, GBM is applied to estimating the single flight testing of certain aircraft. At last, in order to evaluate the estimated performance, GBM is compared with bootstrap method （BM） and gray method （GM） in testing analysis. The result shows that GBM has superiority for estimating dynamic signals with small samples and estimated reliability is proved to be 100% at the given confidence level.