数控电解加工整体叶轮的关键技术

以平行直纹型面的数控展成电解加工为例，对数控电解加工整体叶轮的主要关键技术，包括成形规律、展成运动、数控编程、阴极设计制造、机库及多轴联动数控系统、典型叶轮加工工艺逐一进行了介绍。     

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。     

端壁翼刀控制压气机叶栅二次流的数值研究

对CDA常规直叶栅和4种端壁翼刀方案下叶栅内三维粘性流场进行了数值研究。分析表明,端壁不同位置上的翼刀不同程度上都阻断了近端壁区域压力面至吸力面的二次流动,翼刀上方偏向吸力面侧有反向"翼刀涡"产生,通道涡的强度被削弱;距压力面30%节距位置为安装端壁翼刀的最佳位置,可使损失降低7%～9%。计算结果和实验结果吻合较好。      

AZ91镁合金搅拌摩擦加工后的组织与性能

采用400rpm-100mm/min,800rpm-100mm/min,800rpm-200mm/min三种工艺参数对铸态AZ91镁合金进行搅拌摩擦加工(FSP)处理,并对合金加工前后的显微组织和拉伸性能及微观断裂机制进行分析。结果表明,经800rpm-100mm/min工艺FSP处理后,合金的显微组织明显细化,延伸率和抗拉强度显著提高,综合拉伸性能最好,且拉伸断口主要表现为韧性断裂的特征。这主要是由于在FSP过程中合金发生动态再结晶,使合金晶粒显著细化及粗大β相的溶解和破碎所致。     

一种相变热图的图像处理方法

相变热图技术中,为了得到风洞试验模型表面的热流分布,必须对相变热图序列进行相变线提取.首先通过特殊的时-空变换,将所有原始序列图像的直接分割转化为对少量合成图像的分割,在减小计算量的同时较好地解决了原始图像中由于相变区域模糊而难以分割的问题.同时,为了解决由于模型表面存在镜面反射造成的模型头部区域相变线提取不准确,引入镜面反射模型,并通过分割和参数求取过程的迭代执行计算出反射模型各参数,对合成图像进行整体性亮度补偿并最终得到良好的分割结果.最后根据提取出的相变线位置和材料相变温度,完成热流值的计算.通过比较表明本文结果更为准确合理,也验证了所提出分割方法的有效性,促进相变测温技术的广泛应用.     

基于系统混沌指数的航空发动机状态监测

从混沌理论、分形学的角度研究了航空发动机失稳工作,计算了发动机失稳过程系统混沌特征量的变化.采用小波降噪对压气机压力数据作预处理,重构了系统相空间,改进了关联积分的计算方法,在此基础上采用滑动窗口方法计算了发动机失稳过程中系统李雅普诺夫指数、关联维数的变化.计算结果显示,发动机失稳过程中系统的混沌指数有显著的改变,系统进入失稳状态李雅普诺夫指数增大0.19,而关联维数则减小0.45,表明混沌指数可用于发动机系统的状态监控,亦为发动机失稳运动的特性研究提供了新思路.      

数控切削加工领域的数字化测量技术和量具量仪

作为系统运行质量保证体系中关键信息的获取,分析和评定环节,数字化测量技术和精密量具量仪是数控切削加工技术与装备的"眼睛",装备、服务并推动着先进数字化切削技术和数控切削机床的持续向前发展.     

高速切削物理仿真技术及其应用

高速切削由于具有很高的切削速度,可以极大地提高材料切除率,从而大幅度提高生产效率,因此也称为高效切削加工.高速切削具有降低切削力、提高切削表面质量、减少传递给工件的切削热、避免颤振和积屑瘤的产生等优点.     

一种新的微细精密航空制造技术—纯水微细电解加工的工艺研究(英文)

为了寻求航空精密微细制造新技术并实现绿色制造和精密微细制造,对一种新型微细电解加工方法——纯水微细电解加工进行了研究。基于水解离机理,在新研制的试验装置上,采用不同的试验条件,进行了一系列工艺试验,探索并揭示了实现纯水微细电解加工的必要工艺条件和工艺规律,加工了圆孔和字母"PW-ECM";还研究了超声振动—纯水电解复合加工新方法,进而在不锈钢薄片上加工出三角、方形盲孔、三角通孔;试验研究结果证明了纯水微细电解加工的可行性。     

基于LC理论和概率神经网络的损伤识别

本文提出了结构健康监测中一种新颖的方法用于时变系统的损伤识别,选取FS-TARMA(函数基时变自回归移动平均)时间序列模型应用于一种随机振动信号中,这种振动信号在时变系统中用来估计TAR/TMA参数和创新方差。基于一种特征值分解技术,被估计的TAR/TMA参数和创新方差能够为损伤估计提供更多信息和数据,从而形成了一种新的理论LCs(潜在成分)。LCs被组合和分解成数值,接着输入概率神经网络中进行损伤识别。将这种新方法用于三自由度时变系统中进行评估,根据质量和弹簧刚度的降低来模拟不同级别的损伤。这种方法能够找出系统参数的时变性质和质量及刚度变化引起的损伤级别。结果表明:使用这种方法,与其他的非降维和普通的特征提取方法相比,识别的成功率有相当大的提高。