喷丸强化对AISI420不锈钢固体粒子冲蚀行为的影响

研究了喷丸强化(SP)对AISI 420马氏体不锈钢抗同体粒子冲蚀(SPE)行为的影响.探讨了喷丸引起的表面残余压应力,表面粗糙度增大和表面加工硬化等三因素对SPE抗力的作用机制.结果表明:SP处理对AISI 420不锈钢在30°攻角下的SPE抗力无明显影响,但却降低了该钢在90°攻角下的SPE抗力.SP处理后进行表面抛光,则使该钢在两种攻角下的SPE抗力均得以提高.SP三因素对SPE抗力的作用机制主要有:表面粗糙化增大了试样表面对冲蚀粒子的有效暴露面积,因而降低了不锈钢在两种攻角下的SPE抗力;表面残余压应力能够有效抑制疲劳裂纹萌生和早期扩展,因而能有效提高AISI 420不锈钢的SPE抗力,特别是对90°垂直冲击条件下SPE抗力的提高作用更为明显;表面加工硬化提高了材料表面的微犁削抗力,因而对提高AISI 420钢在30°攻角下的SPE抗力有贡献,但是表面加工硬化层的抗多冲疲劳性能差,却不利于AISI 420钢在90°攻角下抗SPE性能的改善.     

纳米二氧化钛对纳米纤维增强透光复合材料性能的影响

对纳米二氧化钛粒子改性聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)透光复合材料的性能进行研究.通过将二氧化钛纳米粒子分别加在同轴共纺复合纳米纤维的壳/芯结构中,分析了相同含量二氧化钛粒子在不同结构中的分布状况以及对纳米纤维增强透光复合材料透光性和紫外光吸收性的影响.研究结果表明:分布在芯层中的纳米二氧化钛粒子对纳米纤维增强透光复合材料的透光性能影响较小,且能在200～400nm-1的紫外光区域产生明显的吸收峰.     

冰雹的数值模拟方法初探

冰雹的撞击对于飞机的整个结构存在着巨大的威胁,偶尔的一次遭遇冰雹袭击也是对飞机结构性能的严峻考验。由于实验测试需要投入大量的人力财力,因此,建立冰雹的数学模型显得尤为重要。目前所建立的数值模型主要有三种：有限元（FE）模型,任意拉格朗日一欧拉（ALE）模型和光滑粒子流体动力学（SPH）模型。首先论证了这些数值模型与实验测试结果吻合的情况,接着模拟了冰雹撞击飞机发动机进气道的过程,最后通过对这三种冰雹模型的比较,得出了SPH模型是分析冰雹撞击飞机问题的最有效、最好的模型的结论。     

脉冲等离子体推力器羽流特性数值研究

以脉冲等离子体推力器羽流为研究对象,建立三维物理模型,简化并离散电子动量方程,运用单元粒子-直接模拟蒙特卡罗混合法模拟非稳态羽流流动.假定脉冲周期内推进剂粒子按正弦规律进入流场,分析流场中电势、电子、离子和原子数密度分布随着时间变化情况,并通过与已有实验数据的对比验证仿真模型.研究表明:模型能在垂直和平行于推力器极板的两个平面内预测等离子体羽流流场参数.该研究方法、结果对更深入研究脉冲等离子体推力器(PPT)羽流具有参考价值.      

基于改进粒子群算法的串列叶型优化设计

为了提高串列叶型优化设计的质量,设计了一套基于改进粒子群算法的串列叶型自动优化系统。研究了原始粒子群算法,提出了一种粒子群算法的改进方法。结果发现,改进粒子群算法的收敛速度和收敛精度明显优于原始粒子群算法和遗传算法。以50°大弯角串列叶型为研究对象,使用程序对串列叶型参数化。以叶型参数和串列叶型相对位置的参数作为优化变量,结合BP神经网络和改进粒子群算法对串列叶型进行优化设计。优化结果表明,优化后的叶型在设计攻角时的总压损失系数降低了22%,静压比升高了0.6%,在负攻角时,优化后的叶型的流动性能得到了明显改善。适当减小串列叶型前后缘的半径可以减小叶型的损失,合理的缝隙结构可以有效减小前排叶型压力面和后排叶型吸力面附面层的分离损失。     

正十二烷和甲基环己烷在超燃燃烧室中的点火和稳焰特性研究

主要研究了液态单组份碳氢燃料在超燃燃烧室中的点火和稳焰性能,所用燃料为正十二烷和甲基环己烷,研究结果可以为超燃冲压发动机的燃料制备提供部分依据。试验在以蓄热式加热器为核心的直连式试验台上进行,超燃燃烧室进口总温在1040~1100K范围内,进口马赫数2.03,进口空气流量2.0kg/s左右,点火器为燃气发生器,采用串联凹腔作为火焰稳定装置,在第一个凹腔前常温燃料垂直喷射到燃烧室中。研究结果表明:与正十二烷相比,甲基环己烷在来流总温较低的超声速流中更容易被点燃和实现稳火,但总体来讲,当燃烧室进口总温低于1100K时,常温液态燃料的点火和稳焰性能较差。理论分析了两种燃料的蒸发特性,计算结果表明在来流参数相同时,甲基环己烷的蒸发特性优于正十二烷。利用一维分析方法结合试验测量的壁面静压、燃烧室入口马赫数和空气流量,得到了正十二烷和甲基环己烷不同工况时的总温分布和出口燃烧效率。     

表面处理对17-4PH不锈钢抗固体粒子冲蚀性能的影响

为对比研究表面处理对17-4PH不锈钢抗固体粒子冲蚀性能的影响,在17-4PH不锈钢表面进行了多弧离子镀陶瓷/金属多层膜制备、激光表面合金化(LSA)处理和超音速火焰喷涂(HVOF)硬质合金层处理,利用划痕仪、自组装的不锈钢抗固体粒子冲蚀(SPE)装置、多冲疲劳试验机对上述三种表面处理试样的小攻角和大攻角SPE失效行为和机理进行了研究。结果表明,微切削是17-4PH不锈钢及其表面改性试样小攻角下固体粒子冲蚀破坏的主要失效机制,多冲型疲劳破坏是17-4PH不锈钢及其表面改性试样大攻角下固体粒子冲蚀的主要失效机制。HVOF WC-17Co涂层可显著提高17-4PH不锈钢30°小攻角和90°大攻角下SPE抗力。激光表面合金化层能够改善17-4PH不锈钢抗30°小攻角和90°大攻角下SPE性能,但SPE性能改善效果弱于HVOF喷涂涂层。TiAl N/Ti多层膜不能显著提高17-4PH不锈钢抗30°小攻角和90°大攻角的SPE性能。     

基于Kriging模型的轴承结构参数优化设计方法

轴承的生热率与轴承的使用寿命密切相关,为了减小轴承的生热率,以滚动轴承拟静力学分析和滚道控制理论为基础,求得轴承运转过程中的相关参数,进而得到轴承生热率.将轴承最小生热率为目标函数,通过Kriging模型和粒子群优化算法相结合的方式进行了轴承结构参数优化.对NSK 7016A5轴承的研究结果表明:轴承结构参数优化后,轴承整体和轴承内外圈生热率均变小.Kriging模型和粒子群优化算法相结合的轴承结构参数优化方法取得了良好的设计效果,并且提高了轴承的设计效率.      

基于CPSO的UAV编队集结路径规划

针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。