各向异性单晶叶片强度寿命研究—第I部分:晶体滑移本构模型及应用

单晶叶片技术是提高航空发动机及地面燃气轮机性能、寿命及可靠性的关键技术之一，但单晶材料机械、力学性能的各向异性特性制约了其发展和应用，对其工程应用及应用的理论基础提出了挑战。课题组开展了各向异性单晶叶片强度分析和寿命预测方面的一些研究工作。包括：建立并验证了弹塑性、蠕变滑移本构模型及蠕变持久寿命预测方法；进行了不同晶体取向DD3单晶在不同温度、不同速率或不同温度、不同应力水平下的拉伸试验及蠕变试验，这些实验数据及由其反映的单晶中、高温各向异性特性对单晶材料的应用具有重要意义。此外还进行了某种单晶叶片的实验研究。作为上述研究的应用，对某发动机单晶涡轮叶片进行了强度分析和寿命预测。本文这一部分介绍本构模型及应用，实验研究将在第II部分介绍。     

采用内积原理建立航空发动机神经网络辨识模型

根据样本空间的内积特性,提出一种无需迭代学习内积神经网络。以某型航空发动机的机载记录数据为例,对发动机进行了建模,结果表明该方法具有自学习速度快、抗干扰能力强、准确性高的特点。     

计算矢量喷管流场的有限元法

本文通过采用扫描有限元法及多步龙格－库塔时间推进格式求解非定常平均Ｎ－Ｓ方程来模拟二元矢量喷管的内部跨速流场,成功地计算了二维有激波的跨声速喷管内部流场及仰 仰角３０°的三维矢量喷管内部流场。     

SDM 标模大攻角动导数试验

介绍了ＣＡＲＤＣ高速所１．２ｍ风洞大攻角的动导数试验装置与测量系统以及在１．２ｍ风洞中对标准动态模型（ＳＤＭ标模）所作的一系列风洞试验结果。试验结果与国外文献数据具有较好的一致性。试验结果随马赫数和攻角的变化表现出明显的非线性,而减缩频率的影响并不显著。天平与测试系统的重复性精度较高。     

双级延伸喷管动特性数学模型的建立

讨论了双级延伸喷管的动特性,确定了贮气瓶内压强、放气时间与延伸喷管运动参数之间的关系,建立了通用的数学模型,为供气系统和延伸喷管各部件的设计提供了理论依据。     

基于交互多模估计策略的故障检诊方法

针对多模自适应（ＭＭＡＥ）故障检诊（ＦＤＤ）方法的局限性,提出了一种基于交互多模（ＩＭＭ）估计策略的动态系统中多重故障的检诊方法。交互多模估计是针对包含有结构以及参数的系统的一种效率较好的自适应估计技术,它提供了故障检测、诊断和状态估计的集中框架。通过对在传感器和作动器中含有多个故障飞机的仿真。结果表明,所提供的方法比其它方法能够更快、更可靠地检测和隔离出多重故障。     

某型涡喷发动机使用寿命的评定方法

给出了可修系统使用寿命的定义, 根据涡喷发动机的试车数据, 提出了应用ＡＭ－ＳＡＡ－ＢＩＳＥ模型评定使用寿命的步骤与方法, 并用数值例说明了这些方法。     

利用微气囊扰动进行流动控制的数值模拟研究

探讨一种可以用来模拟“三角翼上分布微气囊，从而控制流动获得滚转力矩”的数值方法。为微型飞机的气动设计提供一种工具。研究的内容包括：考虑微气囊的三角翼网格生成、流场NS方程计算、微气囊不同布局对流动的扰动等。     

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。     

大迎角非定常气动力建模与模型比较

应用系统识理论,以６００ 三角翼纵向俯仰运动为例,在频率域内建立了基于Ｆｏｕｒｉｅｒ变换法的非定常气动力数学模型及非线性代数模型,在时间域内建立了基于Ｆｏｕｒｉｅｒ反变换法及数据库法的阶跃函数模型。用大振幅非定常实验数据进行模型参数辨识。本文主要对Ｆｏｕｒｉｅｒ变换模型初值的选取进行讨论,并对所建立的几种数学模型进行比较。结果表明,基于Ｆｏｕｒｉｅｒ变换法的数学模型,有明确的表达式,拟合结果较好;非线性代数模型表达式简单,便于应用,但对于不同实验模型,表达式不同;基于Ｆｏｕｒｉｅｒ 反变换法的阶跃函数模型,表达式复杂,而且当时间趋于零时,计算误差较大;基于数据库法的阶跃函数模型没有明确表达式,但其精度较高,可以用于对其他模型结果的比较。