渐变边界与几种无反射边界的初步比较

简要介绍了通量渐变消失（gradually diminished flux,GDF）、完全匹配层（perfectly matched laye,PML）和牛顿阻尼边界条件,利用典型算例将这三种无反射边界进行了初步比较。     

内部结构对微通道平行流蒸发器性能的影响

试验研究了不同风量下微通道平行流蒸发器内部结构的变化对其流动和传热性能的影响。结果表明:去除出口前的分流板后,蒸发器在实验风量下的制冷能力比原蒸发器提高了9.59%～10.56%,而阻力损失减小了12.5%左右,其性能显著提高。在此基础上,继续增大两流程连接处的流通面积后,蒸发器内的压力降几乎无变化,但制冷能力明显减小,蒸发器性能下降。增大集流管内部的流通面积时,由于流通面积的位置不同,对蒸发器性能的影响也不同,在保证制冷剂流量分配均匀性不降低的前提下,增大流通面积可以减小蒸发器内的流动阻力,提高制冷能力。     

基于模态测试数据的阻尼矩阵与陀螺矩阵的修正

提出了一种基于不完备复模态测量数据修正阻尼陀螺系统有限元模型的有效数值方法。在假定分析质量矩阵与刚度矩阵是精确的情况下,通过求解一个约束最优化问题,得到了满足特征方程的加权Frobenius范数意义下的最优修正矩阵。     

用于篦齿封严装置的减振阻尼环设计理论

运用弹性力学和接触力学的有关理论研究了用于篦齿封严装置减振的阻尼环设计方法.采用动柔度法求解了安装有阻尼环的篦齿封严装置的动力响应.分析了阻尼环尺寸和接触压力等参数对篦齿封严装置动力响应的影响规律:在篦齿封严装置和阻尼环的组合结构中,存在最佳的阻尼环结构参数,此时阻尼环减振效果最佳;对组合结构不同的周波型振动,阻尼环的减振效果不同.      

时变支承刚度对分流传动系统振动特性的影响

基于集中质量法,考虑时变啮合刚度、综合传递误差和齿侧间隙等因素的影响,建立了圆柱齿轮分流传动系统的弯扭耦合动力学模型和方程。采用变步长Runge-Kutta法,对动力学方程进行了数值求解;通过引入滚动轴承的支承刚度计算模型,分析了时变支承刚度和非时变支承刚度对系统振动特性的影响。仿真结果表明：当按照时变支承刚度模型计算时,轴承的支承刚度会产生4%左右的波动,输出轴上的横向振动位移幅值增大了约5%;支承刚度的时变性使得系统的非线性增强,稳定性变差;支承刚度的时变特性对分扭级动载系数影响较大,对并车级动载系数影响较小。     

支架的主动约束层阻尼处理

利用主动控制和约束层阻尼处理优势互补,构成既有主动控制高效智能、又有约束层阻尼处理稳定可靠特点的主动约束层阻尼振动控制系统。采用一阶剪切理论,利用有限元方法,研究了航天结构中常用构件支架的振动控制,为改进支架的动态特性提供可靠的理论指导。     

ZA27Ce合金组织形态对阻尼性能的影响

对铸态ZA2 7Ce合金进行固溶处理 ,获得单一均匀的固溶体后 ,分别进行 96℃ ,180℃和 2 5 0℃人工时效。采用悬挂弯曲共振法测量阻尼性能Q-1值 (阻尼本领 ) ,结果是 ,96℃人工时效后阻尼性能好于 180℃以及 2 5 0℃人工时效后的阻尼性能。利用SEM研究时效后微观组织 ,结果发现 ,96℃人工时效获得粒状组织 ,180℃以及2 5 0℃人工时效获得层片状组织。利用等轴晶界面滑动内耗机理分析认为 ,ZA2 7Ce合金粒状组织的阻尼性能好于层片状组织的阻尼性能     

带摩擦阻尼的叶片响应求解方法

 提出了一种可用于带摩擦阻尼的复杂结构的动力特性的计算方法——动柔度法。给出了计算公式及流程。并用此法对一带摩擦阻尼器的模型叶片进行了稳态响应的计算。通过理论计算并与实验对比表明,动柔度法是一种可用于复杂结构响应计算的高效的算法。由于叶片与阻尼器之间有复杂的运动关系,在用于带阻尼器的叶片的响应计算及阻尼器优化设计时,此法将更显优越。     

附加粘弹性阻尼齿轮结构的阻尼计算

本文结合模态应变能理论与20节点有限元方法,提出了一种附加粘弹性阻尼结构损耗因子的计算模型和方法。以某实际齿轮附加阻尼结构为例,进行阻尼计算,研究了如何提高阻尼处理的效率,并得到相应实验的验证。该方法克服了已有粘弹性阻尼结构计算方法只能对简单理想结构建模的局限性,能够简便有效地应用于实际粘弹性阻尼结构的阻尼预测和优化。这对阻尼的工程应用具有较大的理论和应用价值。      

弹性环式挤压油膜阻尼器油膜力特性研究

计算分析了弹性环式挤压油膜阻尼器（Elastic Ring Squeeze Film Damper缩写为ERSFD）的油膜力特性,从求解ERSFD油膜力控制方程出发,计算分析了油膜刚度和油膜阻尼特性,并与SFD的油膜刚度和油膜阻尼特性进行了分析比较,结果表明ERSFD油膜力特性与SFD相比得到了较好改善,还从理论上计算分析了影响ERSFD油膜力特性的主要因素。