双转子系统临界转速的有限元分析

利用有限元软件ANSYS建立简易双转子系统的有限元模型,分别用QR阻尼法和同步响应法计算该双转子系统的临界转速以及主振型。用该软件自带的参数化设计语言（APDL）编制该双转子系统临界转速和不平衡响应的计算程序,分别求出内转子和外转子为主激励的临界转速及主振型。对比结果发现采用QR阻尼法和同步响应法计算双转子系统前三阶临界转速的误差均在1％以内,结果吻合很好。用这2种方法计算双转子系统的临界转速都能得到满足工程精度要求的结果。     

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...     

无位置传感器BLDCM反电势信号相移补偿研究

无位置传感器无刷直流电机（BLDCM）大多采用反电势过零点法检测转子位置,为消除干扰需对反电势过零信号进行滤波,而滤波电路使反电势的过零点产生与速度有关的相移.针对滤波后反电势过零点的相移问题,本文提出电机在低速段和高速段采用不同滤波器的新方法,解决了动态相移对换相过程的影响.最后给出以TMS320LF2407A为控制核心的实验平台,实验结果表明该方法的正确性和有效性.     

用于压力传感器校准的高低温试验箱设计

基于压力传感器在高低温环境下的校准需求,设计了一种专用高低温试验箱。其控制温度范围可达到-120℃[KG-*4]~[KG-*7]500℃。提出了高低温试验箱的总体方案,介绍了宽温区温度的实现方法以及高温和低温系统不兼容的解决方法和控制流程。试验验证结果显示,高低温试验箱达到了实现宽温区温度的目的,满足设计指标要求。     

(T700/环氧)/EPDM粘接界面参数的实验测试及反演分析

为确定T700/环氧复合材料与三元乙丙橡胶(EPDM)的粘接界面参数(包括断裂韧性和法向初始强度),通过双悬臂夹层梁(DCSB) I型分层扩展实验与有限元(FEM)仿真分析,确定了(T700/环氧)/EPDM粘接界面参数的初始值;以(T700/环氧)/EPDM粘接界面参数初始值为基准,经过完全交叉分组的析因设计,以及对应的有限元分析(FEA)结果,构造了FEA输出-界面参数的数据样本,采用广义回归神经网络(GRNN)反演获得的(T700/环氧)/EPDM粘接界面断裂韧性G_(Ic)=0.575 N/mm,法向初始强度σ_(max,0)=1.25 MPa。结果表明,采用GRNN反演参数计算的载荷-位移曲线和实验曲线之间峰值点的平均差值只有2.72 N,结合DCSB I型分层扩展实验、有限元仿真分析和广义回归神经网络,可确定(T700/环氧)/EPDM粘接界面参数的准确值。     

活性剂等离子弧焊焊接电弧与电弧力

 针对活性剂等离子弧焊焊接过程,对焊接电弧外形的变化,焊接电弧力与活性剂之间的关系进行了研究,并建立了活性剂等离子弧焊焊接电弧轴向压强模型。研究结果表明:活性剂等离子弧焊焊接电弧收缩,弧尾翼消失,尾焰加大,电弧穿透力增强,电弧电压升高;活性剂等离子弧焊焊接电弧的温度分布比较紧凑,温度场外形窄,温度分布范围较集中,电弧径向温度梯度较大;活性剂等离子弧焊焊接电弧力的分布半径减小,压力峰值增大。     

双周期带涂层纤维压电复合材料反平面问题分析

 研究双周期带涂层纤维压电复合材料反平面问题。利用Eshelby等效夹杂原理引入特征应变和特征电场,并结合双准周期Riemann边值问题理论,获得了问题在反平面机械载荷和面内电载荷作用时的解析解。由本文解的特殊情形可以退化为已有结果。数值算例考察了复合材料内部应力和电场随复合材料各组分电弹参数的变化规律,研究了纤维排列方式和纤维体积分数对复合材料有效电弹系数的影响。带涂层纤维正六边形排列时的有效电弹系数与广义自洽方法的预测结果非常接近。结果对新型航空材料的设计和优化具有参考价值。     

战斗机使用的无源传感器

战斗机既要能探测到敌方目标,又不为敌方所探测,除提高其隐身性能外,还可通过控制雷达的电磁辐射,使雷达具有低截获概率（LPI）,或采用不发射电磁辐射的无源传感器来避免被敌方所探测。     

不同截面机身头部吹气方式对侧向力的影响

研究了机身头部法向吹气和具有不同指向角的喷管切向吹气对于不同截面的机身前体所产生的影响.在风洞中采用测力的方法给出了不同截面形状的非细长机身的实验结果.讨论了迎角、吹气方式、喷管指向角及截面形状对机身侧力的影响.实验表明,法向吹气和喷管切向吹气都是有效的控制手段,吹气对其中圆锥截面模型的影响最大,椭圆截面模型次之,对带棱截面模型影响最小.      

A Fast Global Node Selection Algorithm for Bearings-only Target Localization

In the target tracking, the nodes aggregate their observations of the directions of arrival of the target. The network then uses an extended Kalman filter （EKF） to combine the measurements from multiple snapshots to track the target. In order to rapidly select the best subset of nodes to localize the target with the minimum mean square position error and low power consumption, this paper proposes a simple algorithm, which uses the location information of the target and the network. The lower botmd of localization error is utilized according to the distances between the target and the selected active nodes. Furthermore, the direction likelihoods of the active nodes is predicted by way of the node/target bearing distributing relationships.