3D-C/SiC复合材料拉-拉疲劳模量和电阻的变化

在室温最大应力为250MPa，应力比R＝0．1和频率为60Hz条件下，对3D－C／SiC复合材料进行了拉－拉疲劳试验。用共振法和电阻增量仪分别测试了杨氏模量及电阻的变化。结果表明：随循环次数增加，杨氏模量呈显著下降，缓慢下降和突然下降的变化规律。杨氏模量的下降大部分发生在疲劳循环的前600次。缓慢降低阶段约占疲劳寿命的94％以上，此阶段杨氏模量变化率与循环次数的对数近似呈线性关系，电阻变化率除首次循环降低外，随着循环次数增加一直在增加。增加规律大致可分为缓慢增加，台阶式增加和急剧增加三个阶段。材料的电阻变化率基本反映了纤维的损伤程度和破坏形式，可作为表征复合材料纤维损伤的有效参量。     

人工神经网络在航空发动机中的应用

人工神经网络是一个十分热门的交叉学科,在许多行业都得到了应用。介绍了其在系统建模、模型辨识、控制及其在航空发动机上的应用情况和最新发展,并对各种应用状况进行了归纳和分析。同时对最新神经网络模型作了介绍,并对将来神经网络在航空发动机上的应用作了预测。     

基于RBF神经网络的数字模式识别方法

在介绍径向基函数神经网络基本原理的基础上,讨论了基于 RBF 的数字模式识别的设计及其原则,包括识别数字网络模型结构、最近聚类学习算法等问题。     

基于分形的BP网络水下目标识别

主要讨论目标回波的分形特征和基于分形的识别方法,并用实际潜艇的回波数据进行了分形特征识别研究。在分析回波信号的时间域波形的基础上,应用随机分形理论,给出基于分形 Brown 运动的回波信号分形特征矢量提取的理论和方法;提取了回波信号的分形特征矢量;进而给出了基于 BP 网络的分类计算方法。计算结果表明,提出的提取水声回波信号目标特征矢量的方法与分类方法切实可行。     

基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法

介绍了一种基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法。将从包络信号的时域和频域信息中提取的反映滚动轴承故障的特征信息作为BP神经网络的输入,用BP算法对该网络进行训练。利用BP神经网络的智能性来实现滚动轴承故障的智能诊断。     

不同载荷方式下MDYB-3有机玻璃的变形与破坏行为

 为了理解和评价MDYB-3定向有机玻璃的力学行为,采用CSS44100电子万能试验机,分离式Hopkinson技术和MTS液压伺服试验机分别进行了5种不同类型的力学试验。这些试验包括力学各向异性试验、穿孔试验、应变率从0.001 s^-1到 2 000 s^-1和初始温度从218 K 到 373 K的单轴拉、压试验、等幅应力控制下不同应力集中系数的双边缺口试样疲劳试验。同时采用光学显微镜对变形试样的破坏和断裂进行了观察和分析。结果表明：①MDYB-3定向有机玻璃呈现明显的各向异性性能;②沿板面法线方向MDYB-3定向有机玻璃具有更高的硬度和强度,在穿孔或冲击条件下它以脆性分层破裂和散落为破坏形式;③MDYB-3定向有机玻璃的力学响应强烈地依赖于应变率和温度,且在拉伸和压缩加载下表现出很大的强度非对称性;④双边带有缺口试样的S-N曲线表明,最大应力幅值较低时,MDYB-3定向有机玻璃的疲劳寿命对缺口不敏感。在循环载荷下裂纹起源与微层特性及层间强度有关,它起源于层间可处在缺口中段部位,最后文中对变形与破坏机理也进行了分析和讨论。     

民用飞机复合材料结构维修大纲的制定

复合材料正逐渐成为当今民用飞机的主要结构材料,大大降低飞机的结构重量,提高了飞机性能。本文介绍了运用MSG-3分析方法制定飞机复合材料结构维修大纲的过程,其中主要阐述了复合材料环境损伤（ED）评级过程中所考虑的因素以及民用飞机复合材料结构检查方式和方法的确定。     

无动力滑翔弹最优抛射初始条件研究

从研究无动力滑翔弹的可攻击区大小及相应的6-D飞行轨迹角度出发,基于无动力滑翔弹运动学与动力学和中/末制导律的数学模型,通过不同初始投放条件的组合(投放高度、投放速度、投放角度),计算了大量的可攻击区及相应的6-D飞行轨迹,比较了不同组合情况下的可攻击区大小及相应的6-D飞行轨迹,得出了一组无动力滑翔弹最优初始投放条件数据.     

N5B飞机机身钢构架焊接架数字化设计与制造技术

详细阐述了在N5B飞机机身钢构架焊接架的设计与制造中运用数字化技术的先进性。     

3He原子磁强计技术

~3He原子磁强计利用~3He核自旋的拉莫尔进动测量磁场,具有高精度、小体积等特点,可以满足未来网络化磁异常探测对高性能磁强计的需求。围绕~3He原子磁强计的技术特点,重点介绍了该磁强计的基本工作原理及其硬件组成,分析了其理论灵敏度,给出了该磁强计的国内外研究情况,最后对该磁强计技术的未来发展进行了展望。