铝合金阳极化出现木纹状膜层原因分析

以超硬铝合金棒材加工的加强接头零件，在阳极化处理后发现阳极化膜层呈木纹状形貌，为确定其产生的原因及对产品造成的影响，综合运用力学性能、化学分析及金相组织分析手段进行分析试验，并得出铝合金纵向强化效应是产生此问题的主要原因。     

PCVD法工模具表面强化设备的研制

介绍了ＰＣＶＤ表面强化设备的发展概况及一种新研制一切的工业生产型ＰＣＶＤ工模具表面强化设备。用该设备可以制备ＴｉＮ系薄膜和ＴｉＳｉＮ，ＴｉＡｌＮ等元系薄膜；     

航空发动机虚拟自学习控制方法研究

随着人工智能技术的发展，智能航空发动机逐渐成为当今航空领域研究的热点。传统的航空发动机控制对发动机模型的依赖性过强，而基于发动机气热动力学公式的机理建模会引入较大的建模误差，给控制器设计带来困难。对此，提出一种基于强化学习的航空发动机控制虚拟自学习方法，首先利用航空发动机的试验数据通过LSTM 神经网络建立虚拟学习环境，然后采用深度强化学习TD3 算法，在虚拟环境中训练智能控制器，最后采用JT9D 发动机模型验证智能控制器的性能。结果表明：相比于传统PID 控制，智能控制器产生的超调量更小，调节时间更短。     

ZL104热处理工艺探讨

探讨了ＺＬ１０４Ｔ６热处理工艺对组织性能的影响。经试验发现固溶保温时间不能仅以Ｍｇ２Ｓｉ是否溶解为依据，还应考虑Ｍｇ在基体中的扩散均匀性，并在确定保温时间时予以注意，不然即使规范都在通常标准范围内也会使ＺＬ１０４热处理后性能达下到标准规定的要求。试验认为ＺＬ１０４淬火完全时效处理最佳规范为固溶５３５±５℃保温４—６ｈ，时效１７５±５℃保温６～８ｈ。     

固体火箭发动机喷管喉部沉积过程的传热分析

推进剂含金属填加剂的固体火箭发动机在工作过程中有时会发生喷管喉部沉积现象,可能对发动机性能带来严重的影响。本文根据有关实验现象,建立了喉部沉积过程的传热模型。假设喷管喉部结构由沉积层、耐熔喉衬、绝热衬套及外壳等导热性能不同的材料组成的,其中沉积层的厚度是随时间变化的,是多层壁变边界的不稳定传热问题。根据喉部沉积的传热模型建立了偏微分方程组,采用有限差分完全隐式格式用电算机进行数值分析计算。计算分析结果给出了喉部截面温度场及其变化规律,并从理论上预示有关因素对喉部沉积的影响,与实验规律一致。     

喉衬传热的差分近似计算

固体火箭发动机喷管喉衬传热计算要求确定燃气传给喷管壁的热流量井计算喉衬壁中的热传导。对碳基喉衬,不考虑其微量烧蚀及附面层内化学反应效应时,对流换热系数常用巴兹快速估算公式;轴对称喉衬壁中温度分布及其随时间的变化,可以采用把喉衬划分为相互之间热传递忽略不计的众多空心圆管的方法、求解壁中的瞬态热传导。方程的定解条件是初始温度分布、喉衬内外表面的对流换热及不同料层的界面接触方程。 本文给出了求取数值解的显式差分方法及其程序框图。计算结果同地面试车状态下温度测量相当接近,能为工程计算接受。本法尚可用于热物性随温度变化的情况,只是稍微作些补充运算;对单室双推力发动机也同样适用。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。     

60m3卧式液氮贮罐预冷过程试验

为进一步了解大型卧罐预冷过程，搭建了60 m3卧式液氮贮罐预冷试验台，对小流量下贮罐预冷过程的降温和罐体应变特性开展了研究。结果表明：预冷过程罐内气体温度首先整体迅速降低，然后缓慢下降，且呈现分层现象；预冷初期液氮在罐底难以积累；靠近底部的罐壁降温过程分为三个阶段，首先与低温氮气进行自然对流传热，温度缓慢下降，液位增长到相应高度后与液氮进行沸腾换热从而温度迅速下降，最后稳定在液氮温度；对于最终液位以上的罐壁，一直维持着平稳的降温速率；贮罐轴向应变全为负值，随着预冷过程进行轴向应变随之增大，与液氮接触的局部罐壁轴向应变会迅速增加。该项试验的成功进行有力地补充了国内大型卧罐预冷试验数据的空白，为低温贮罐可靠性及寿命预测等相关研究提供数据支撑。