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61.
对T700/TDE-86碳纤维复合材料开展人工加速湿热老化试验,通过对比分析复合材料老化前后剖面形貌和物理化学特性,探讨了复合材料的吸湿扩散行为,研究了复合材料力学性能演变规律;并构建剩余强度计算模型,结合环境系数预测了湿热环境下复合材料的老化寿命。结果表明:复合材料吸湿率随老化时间延长而逐渐增大直至趋于平缓,符合Fick扩散定律;相对于未进行湿热老化的复合材料,经60℃、95%RH湿热环境老化后的复合材料各力学性能均有所下降,其中剪切强度最为严重,老化64 d后其强度下降率高达25%;基于剩余强度与环境系数预估的T700/TDE-86碳纤维复合材料寿命期限约为30年,为树脂基复合材料未来服役可靠性奠定了基础。 相似文献
62.
随着复合材料在先进飞行器结构中占比的逐渐增加,复合材料在服役过程中力学性能的变化对飞行器整体的安全至关重要。为了实现基于导波原位检测的飞行器复合材料整体部件疲劳评估和寿命预测,首先,从宏观和细观的角度研究复合材料疲劳损伤演化规律;在此基础上,通过分析导波波场信息,探究导波相速度、模态能量比等特征在表征复合材料疲劳方面的潜力;其次,从复合材料损伤机理出发,建立导波相速度与疲劳损伤累积的演化模型;然后,构建深度学习框架,以数据驱动的方式从导波波场中提取疲劳演化特征;最后,提出基于贝叶斯模型平均方法的疲劳演化模型,对复合材料剩余疲劳寿命进行预测。结果表明:通过提取和分析导波特征信息,可以准确地对复合材料疲劳状态进行表征,结合贝叶斯模型平均方法和置信区间准则,实现了在试件疲劳破坏之前的剩余寿命预测。 相似文献
63.
针对航天器用4211环氧树脂体系材料在地面贮存过程中无成熟寿命评估方法可借鉴以及受时间限制无法采用自然老化法获得贮存寿命的问题,采用加速老化试验的方法研究了其湿热老化性能,建立了湿热老化寿命模型,并利用该模型对4211环氧树脂体系的贮存寿命进行了预测。结果表明:温湿度对4211环氧树脂体系材料的力学性能影响较大,拉伸试样表面形貌及断口形貌在老化试验前后未发生明显变化;材料在加速湿热老化试验过程中没有生成新的官能团;以拉伸强度指标推算出4211环氧树脂体系在温度为20℃、相对湿度为60%条件下的贮存寿命为6.1年。 相似文献
64.
65.
66.
根据武汉大学激光雷达2001年3月到2002年10月的观测数据,对武汉上空(30.5°N,114.4°E)的背景Na层结构进行了研究,并与其他观测站尤其是Urbana(40°N,88°W)的观测结果进行了比较。发现武汉上空11月的Na层柱密度最大,是4月的2.5倍,质心高度的极小值出现在5月和11月,极大值在4月、9月和12月;全年平均Na层均方根宽度为4.47km.Na层各参数呈现出周期性变化规律,其中Na层均方很宽度呈现出明显的半年周期性变化规律。夜间Na层柱密度呈现总体增加的趋势,质心高度在入夜后立即迅速上升,在2000LT以后上升速度趋缓,凌晨0500LT以后出现下降;Na层均方根宽度在夜间约有1.3km的起伏变化,它入夜后迅速减小,在午夜0035LT时出现一低谷,然后随时间逐渐变宽。 相似文献
67.
68.
利用BP神经网络技术分别对2008年后磁平静期印度扇区、秘鲁扇区以及CHAMP卫星的赤道电集流(EEJ)变化进行预测,其中神经网络训练数据为对应的2000—2007年磁平静期EEJ观测数据,输入参量为天数、地方时、太阳天顶角、太阳活动指数(F10.7)、太阴时以及卫星地理经度,输出参量为EEJ.对EEJ预测结果进行了统计学分析,并且与实际观测结果进行对比.结果表明:BP神经网络对事件中EEJ的变化具有很好的预测能力,预测结果能够反映EEJ的重要分布特征;EEJ预测值与观测值之间具有很好的相关性,其中地磁台站观测值与预测值相关性系数可达85%以上.此外,将BP神经网络模型的预测结果与Yamazaki提出的经验模型结果进行对比,结果显示BP神经网络与其经验模型性能相当.研究结果表明,BP神经网络技术在平静期EEJ变化预测方面性能优异,具有良好的应用前景. 相似文献
69.
在复杂工程外形的数值模拟中,网格类型、规模和分布、湍流模型、数值格式等都会不同程度影响模拟结果。如何评估这些模拟方法对模拟结果的影响,并识别对模拟结果影响较显著的因素,对于CFD的发展方向有积极的借鉴指导意义。为了综合研究不同因素对商用运输机外形阻力预测的影响,以AIAA第六届阻力预测会议外形NASA CRM为研究对象,同时考虑了网格、湍流模型、无黏通量格式和体心梯度求解方法等因素对阻力预测的影响。分析中采用枚举法和正交试验设计两种方法,并使用了基于聚类分析的定性敏感性分析方法和基于Mckay主影响分析的定量方法,识别出对阻力预测影响较大的因素,这为数值模拟方法的发展指明了方向。 相似文献
70.
脑力负荷状态的准确识别对减少因作业人员无效脑力负荷导致的人因事故具有重要意义。针对人-机系统中作业人员脑力负荷客观评估问题开展了基于MATB-Ⅱ平台的3种不同脑力负荷水平下的航空情境实验,记录16名被试的NASA任务负荷指数(NASA-TLX)量表数据和脑电(EEG)信号,提出了一种基于脑电功率谱密度(PSD)和支持向量机(SVM)的个体脑力负荷评估方法。结果表明:随着实验设计脑力负荷水平增加,被试的主观脑力负荷得分显著提高(p<0.001),这表明该实验任务设计较好地诱发了低负荷、中负荷和高负荷情境。在此基础上,通过网格搜索法确定个体脑力负荷评估模型的统一优化参数,惩罚系数取3 000,核函数参数取0.000 1,模型测试正确率达到0.966 5±0.029 8,宏平均的受试者工作特征曲线下的面积(Macro-AUC)达到0.991 0±0.011 4。本文为作业人员脑力负荷状态的客观和准确评估提供了一种新的办法,为后期作业人员脑力负荷状态的实时判别提供模型基础。 相似文献