分区自加热复合材料模具设计与应用

直接使用复合材料制成的模具可大幅度减少模具–构件热膨胀系数不匹配导致的构件固化变形。复合材料模具自加热技术是实现构件高质、高效固化的重要发展方向,然而现有模具自加热方法难以避免地引入大量加热元件和线缆,在反复热循环后易导致模具结构失效,寿命缩短。针对上述问题,提出了一种基于电各向异性层合结构的复合材料模具分区自加热技术,通过向碳纤维层合板层间插入电导率调制层形成单向导电的碳纤维层合结构,直接对其局部通电形成若干可独立控温的条带状加热区域,最终在不引入任何加热元件、线缆的前提下,实现模具温度场的分区控制。相较传统自加热模具,分区自加热复合材料模具面内温度均匀性提高了92.1%,固化C型构件的回弹变形量减小了27.0%。分区自加热复合材料模具在满足与构件的热膨胀系数匹配的同时,实现了温度场的分区控制,为构件的高质高效固化提供了新思路。     

B4C改性SiC/SiC复合材料自愈合机理研究

采用预浸料–熔渗工艺制备了B₄C改性SiC/SiC复合材料(SiC/SiC–B₄C复合材料),研究了SiC–B₄C改性基体在700℃、1000℃、1200℃、1350℃下氧化50 h的本征氧化行为及自愈合规律,有效观察到了基体的自愈合行为,同时考察了SiC/SiC–B₄C复合材料的抗氧化性能,通过材料重量变化和强度保持率衡量其在氧化环境中的损伤程度,揭示了氧化行为。研究结果表明,氧化初期B₄C开始发生氧化反应,此时的液态自愈合相主要成分为B₂O₃。随着温度的升高,氧化生成的SiO₂将与B₂O₃结合生成硅硼玻璃相,当温度进一步升高至1350℃时,由于硅硼玻璃分解加剧,导致自愈合效果减弱。此外,高温导致的硅硼玻璃黏度下降也将有利于氧化介质扩散。SiC/SiC–B₄C复合材料在1200℃氧化50 h后仍保持较好的力学性能,说明B₄C...     

基于深度学习的自冲铆接偏铆缺陷检测算法研究

自冲铆接技术适合铝钢等异种材料连接,接头性能可靠,在航空工业中有着广阔的应用场景,但目前针对自冲铆接缺陷无损检测的相关研究较少。提出了基于深度学习的自冲铆接偏铆缺陷检测算法,首先通过剪切力学性能试验得出偏铆自冲铆接件相较于正常铆接件力学性能下降了5.6%;然后通过自冲铆接偏铆件外部形貌特征将偏铆程度由外部特征定义在0～10的区间;最后探究了单步检测同双步检测间的检测效果差异,提出了YOLOv5s(You Only Look Once v5s)加ResNet18的检测方案,并通过Grad-CAM(Gradient-Weighted Class Activation Mapping)对不同检测方案的效果差异进行了可视化的解释。测试表明,提出的YOLOv5s加ResNet18的检测方案在所采集的数据测试集中可以达到100%正确率,高于仅用YOLOv5s取得的95.18%正确率,远高于仅用ResNet18取得的84.1%正确率。     

中介命题扩张系统MP^＊推理规则集的简化

中介系统是以中介原则为基础，以中介逻辑演算为工具的一种新的数学理论系统。狭义的中介系统仅指中介逻辑ML，它由中介命题系统MP及其扩张系统MP^*、中介谓词演算系统MF及其扩张系统MF^*，以及带等词的中介谓词演算系统ME^*组成。本文讨论中介命题扩张系统MP^*推理规则集SA的简化。对于一个形式系统的推理规则而言，在保证其相容性、完备性和独立性的前提下，形式系统的推理规则集越简洁，使用越方便。本文对规则集SA进行了简化，方法是：如果SA中某条规则可由SA中其余规则推导出来，并且推导过程所用形式定理的证明未用到此规则，则此规则可被简化而不影响SA的效力。作者简化了SA中8条规则并且证明简化后的规则集与原规则集SA等价。     

铝锂合金同异质自冲铆接头静力学性能研究

以1420铝锂合金(AL1420)为载体制备其同质及其与H62铜合金(H62)、Q215镀锌钢(Q215)和TA1工业纯钛(TA1)异质单搭自冲铆接头。通过静力学试验分析各种接头的静失效载荷及能量吸收性能;就其失效模式分析推断其宏观失效机理。结果表明:TA1-AL1420接头静失效载荷最高,Q215-AL1420接头能量吸收性能最强;除TA1-AL1420接头外,其余各组接头失效位移呈现出的大小规律与能量吸收值的高低规律一致。当上下板材屈服强度相差不大时,接头的失效模式均为下板与铆钉分离;相差较大时,主要以屈服强度较低板断裂失效。     

基于ESO的高超声速飞行器解耦控制

针对高超声速飞行器三通道具有强耦合的问题,提出一种基于扩张状态观测器的全通道解耦控制方法。该方法不需要根据耦合项特点设计耦合补偿模型,而是通过设计扩张状态观测器,将高超声速飞行器耦合项视为扰动,利用扩张状态观测器具有实时跟踪估计扰动的能力,将耦合项扰动估计出来。通过补偿控制来消除耦合的影响,从而完成解耦控制。进一步,通过LQR控制方法完成姿态控制系统的闭环反馈控制律设计,最终实现一种工程上实用的高超声速飞行器解耦控制方法,并通过数学仿真验证了该控制方法的正确性和有效性。     

基于AFI混合聚类算法的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号标记数据量小、故障模式多样的现状,提出了一种基于AFI混合聚类算法的半监督式轴承振动信号故障诊断方法。利用小波包分解方法提取了信号的能量特征谱,并通过主成分分析方法增强了信号的特征;参考迭代自组织数据分析的“分裂”和“合并”的思想,为人工鱼群算法中的个体鱼增加了“分裂进化”和“合并进化”行为;采用模糊C均值方法定义了隶属度矩阵和目标函数,并利用改进的人工鱼群算法,迭代搜寻了目标函数的全局最优解,得到了各故障模式的聚类中心;通过计算测试数据的最近邻聚类中心,实现了故障模式识别。结果表明,该方法无需指定聚类簇数,能在标记数据量小的情况下完成训练,较同类方法表现出了更优的故障模式识别性能。     

基于LADRC的无人机高精度定高控制

针对复杂气流扰动对无人机（UAV）航迹高度控制的影响,对存在复杂气流扰动下的定高控制策略、控制结构和控制器参数优化展开研究,实现高精度高度控制。基于线性自抗扰控制（LADRC）确定总体控制架构,设计扩张状态观测器（ESO）观测估计纵向高度通道和速度通道中存在的总扰动,在控制中引入扰动补偿,减小扰动对系统输出造成的影响。对UAV在飞行过程中存在的大气紊流扰动或离散突风等风干扰分析其功率谱密度,构造考虑风扰动对高度影响、时域响应特性和稳定裕度的综合目标函数,通过粒子群优化算法得到具有高精度、高抗干扰性能的控制器参数,优化中考虑风干扰的功率谱密度分布,减小了控制器参数设计的保守性。通过与常规比例-积分-微分（PID）控制器控制效果进行对比,说明基于线性自抗扰控制器的纵向高度控制的优异性能。      

基于支持向量机的航空发动机滑油监控分析

提出了一种基于支持向量机的航空发动机滑油金属含量预测方法。详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础,并给出了运用支持向量回归进行多步预测的一般公式,提出了用最终预报误差(FPE)准则优化选取嵌入维数。与传统的AR预测模型相比,支持向量机由于采用了新型的结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力。经过数值仿真得出自回归(AR)模型仅适合于短期预测;支持向量机预测推广能力强、具有较强的鲁棒性和容错性,对较长区间预测仍具有较好的效果。最后,将其应用于某型发动机滑油的铁金属含量预测,取得了较好的效果。      

目标机动条件下的定点伴飞控制方法研究

对目标机动条件下的定点伴飞控制进行了研究。根据相对运动关系,建立适于伴飞模式的相对运动方程,将目标机动大小作为未知量加入相对运动方程,构建不确定系统。用LQR和Lyapunov法结合的方式设计相应定点伴飞控制律。理论证明了在目标机动时该控制律仍能实现系统的渐近稳定。仿真结果验证了该控制律的有效性。