高空羽流撞击效应试验研究

试验研究了低密度环境下小发动机喷管高空羽流对平板模型的撞击效应.试验在高超声速低密度风洞中进行,试验气体选为氮气.对3个不同几何形状的小发动机喷管的共40个试验状态进行了测量,测出了平板模型上的表面压力分布,并对试验结果进行了初步分析.文章为研究数值模拟高空羽流撞击效应提供了试验证据.     

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。     

用于光波纳米推力器的颗粒供应技术和光聚积技术研究

为提高光波纳米推力器在轨应用的可行性,针对与其匹配的颗粒供应技术和光聚积技术进行研究。提出整个推进系统的设计思路,通过建立理论计算和数值计算模型,分析颗粒供应技术和光聚积技术的各项核心结构参数的设计方法。计算结果表明:颗粒供应装置的正负电极内径之比(W/D)会影响正负电荷产生的总量之比,在W/D=300/322附近时,正负电荷比例接近1:1。静电诱导电压为9 V,当中和通道长度大于37.5mm时,正负颗粒可以视为完全中和。光聚积设计思路可令聚积球对光能的利用率在32.8%左右。两种相关技术的装置与推力器在结构上能够对接、在性能上可以匹配,从理论上表明了两种支撑技术的可行性。     

高速铣削铝合金7055铣削力和铣削温度的仿真研究

采用有限元分析软件AdvantEdge模拟了航空铝合金7055高速铣削过程,获得了单个刀齿高速加工中铣削力变化曲线,预测了不同切削时间下工件及刀具上的温度分布,获得了刀具前刀面和后刀面的温度分布曲线;建立了高速铣削参数对铝合金7055铣削力和铣削温度的影响曲线,可辅助优化切削加工参数,有助于减小切削过程中刀具的磨损,改善刀具切削状态,提高刀具使用寿命.     

翼型测力天平的研制

为研究翼型结冰状态下的载荷变化规律,对翼型进行测力实验.研制一台三分量翼型测力天平.天平设计的突出难点为设计载荷极不匹配,阻力测量载荷很小.设计时,针对翼型载荷的特点,采用片梁组合方式测量阻力,四柱梁测量法向力及俯仰力矩,并采用有限元方法对结构进行了验证计算.主要介绍天平的设计、校准及应用情况.     

捆绑火箭POGO振动动力学模型的研究

确定了捆绑火箭POGO振动动力学模型中蓄压器的最佳安装位置,简化了液体捆绑火箭动力学模型。基于AMESim软件搭建捆绑火箭动力学仿真模型,分析了蓄压器的安装位置对捆绑火箭POGO振动系统的系统阻尼比的影响,以及贮箱、直管、泵和推力室产生的作用力对系统阻尼比的影响。结果表明:蓄压器安装在芯级氧路和助推氧路的系统阻尼比提升最大,POGO振动的抑制效果最好;推力室产生的作用力对系统阻尼比的影响占主导地位,故仅需考虑推力室产生的作用力,以简化捆绑火箭POGO振动动力学模型。该研究可应用于POGO振动的仿真过程。     

民机机翼千斤顶顶升装置分析

千斤顶顶升情况是民用飞机在进行维修、更换零部件时必须考虑的一个状态。对民机顶升的相关适航条款进行了理解;对B737及A320的机翼顶升装置进行了总结对比,通过传力分析,比较了其优缺点。两种机型的传力方式稍有不同：B737机翼顶升载荷的垂直分量由加强肋承担主要传递到前梁,水平分量通过挤压由下壁板承担;A320机翼顶升载荷...     

基于声发射的碳纤维复合材料孔出口分层损伤识别

针对CFRP钻削制孔加工过程中的孔出口分层缺陷监测问题,本文基于声发射检测技术开展了CFRP钻削孔出口分层损伤识别研究。通过破坏性分层试验提取与分层损伤相关的声发射及轴向力信号的时、频特征,以此作为判断钻削分层损伤的信号依据,并开展钻削试验,结合实际损伤形貌对CFRP层合板的孔出口分层损伤进行识别。研究表明：当产生钻削出口分层损伤时,瞬时钻削轴向力会高于临界轴向力;声发射信号的时域幅值将出现突变,频域信号的中、高频段信号强度也会有明显增加。通过显著的信号时、频特征可对钻削孔出口分层损伤进行有效识别,为实现在线监测、控制CFRP层合板钻削分层损伤的研究提供了思路。     

一种星-箭连接动态界面力的深度学习反演方法

针对于星-箭连接动态界面力无法通过力传感器直接测量,且典型时域动载反演方法难以准确计算界面力的时域变化等难点,提出了基于长短时记忆(LSTM)神经网络的星-箭界面力深度学习反演方法。首先通过卫星地面测试试验得到数据依据,以卫星主体结构的加速度测量数据为输入层,以星-箭界面力测量数据为输出层,利用LSTM神经网络建立输入和输出间的反演映射关系模型,实现卫星在发射过程中较高精度的界面力反演。进而,设计并开展了某典型卫星结构的正弦扫频和随机振动实验,测试LSTM界面力反演方法的可行性。结果分析可知,所提出的基于LSTM深度学习反演方法能够精确地获得动态界面力时程数据,两项性能指标均优于目前典型的载荷反演方法。