一种TiAl合金高温低循环疲劳性能及失效机理

通过对TiAl合金进行总应变范围控制的高温(750℃)低循环疲劳实验,研究双态(Duplex,DP)和全片层(Fully Lamellar,FL)组织形态对TiAl合金低循环疲劳性能和寿命的影响,并采用总应变幅-寿命方程对两类组态TiAl合金低循环疲劳寿命进行预测。结果表明:在相同温度和应变条件下,DP组态TiAl合金稳态迟滞回线对应的平均应力明显低于FL组态TiAl合金稳态迟滞回线对应的平均应力;采用总应变幅-疲劳寿命方程能够准确预测两种组态TiAl合金在750℃下的疲劳寿命,预测寿命基本位于试验寿命的±2倍分散带以内;另外,DP组态TiAl合金的疲劳源区位于试样的近心部,而FL组态TiAl合金的疲劳源区位于试样的次表面,两类组态TiAl合金的高温疲劳失效机理存在明显差异。     

短距起飞/垂直降落发动机建模技术研究

参考常规双轴涡扇发动机数学模型,建立了适用于短距起飞/垂直降落(STOVL)飞机的变循环发动机部件级数学模型;通过特性外推,建立了轴驱动升力风扇数学模型;采用神经网络映射涵道总压损失的方法,建立了滚转喷管和外涵模型.根据STOVL发动机结构和部件变化特点,建立了稳态和动态共同工作方程.参照国外文献仿真数据进行设计点计算,并按照Bevilaqua提出方法开展了由常规涡轮风扇模式到悬停涡轮轴模式的过渡态仿真.仿真结果表明:建立的数学模型在悬停状态设计点和高空巡航点与国外文献数据相比误差均小于1.5%,推力达到悬停状态要求,符合STOVL发动机的设计特点,验证了该建模方法的有效性.      

基于进发匹配的自适应循环发动机总体性能设计初步研究

建立了自适应循环发动机与进气道的流量匹配数学模型,提出了一种可行的自适应循环发动机总体性能设计方法,并以此为基础对采用FLADE(Fan on Blade)的自适应循环发动机的设计参数选取和性能优化开展了研究。结果表明,自适应循环发动机性能设计,需综合考虑超声速进气道高空大飞行马赫数设计点和发动机地面静止起飞设计点的进发流量匹配需求;发动机设计点FLADE涵道比取值,应随着进气道设计马赫数及该飞行状态下冷却用气需求量的增加而增大。     

基于RBF带学习能力高精度非线性FDD设计

在轨航天器故障检测与诊断问题需要面对模型的非线性,而且要求尽量提高其检测的精度,为此设计了基于径向基函数（RBF）神经网络的动量轮非线性故障检测与诊断（FDD）方案。首先应用RBF补偿建模误差,提高检测精度,并选择李雅普诺夫函数证明其收敛性;然后应用非线性观测器来产生故障残差,给出了阈值以及故障检测的时间;应用RBF网络对故障信号进行重构,并据此设计了带学习能力的FDD策略。再次建立了详细的动量轮模型,通过不同条件下的仿真研究分别验证残差的阈值特性、时间特性以及RBF的重构能力,仿真结果表明了算法的有效性。     

基于相关分析和组合神经网络的退化预测

产品剩余寿命预测是加速退化试验和故障预测与健康管理两大热点领域中的关键技术之一.为了解决复杂退化的预测问题,提出了一种新型预测方法,对退化轨迹能够实现较长距离的预测.此方法首先对复杂退化数据进行小波变换,通过Durbin-Watson方法和偏相关图分析各级分解序列的自相关性,最后根据序列的特点,组合BP(Back Propagation)和小波神经网络对退化轨迹进行预测.为了验证所提组合神经网络方法的有效性,采用小波神经网络的预测结果进行对比分析.实际退化数据的预测结果表明,所提方法比单独采用小波神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度.     

基于空域划分的超视距空战态势威胁评估

编队超视距空战(BVR,Beyond Visual Range)已成为现代空战的主要模式.在空战优势区域与劣势区域判断的基础上对整个空域进行划分,并给出4种特定空域态势.从空中态势和编队作战能力两方面对空战态势进行分析.使用主成分分析法选取输入变量分析编队作战能力,降低评估过程中收集数据的复杂度.应用遗传神经网络对影响BVR各因素进行效能评估,将遗传算法(GA,Genetic Algorithms)与多层前馈(BP,Back Propagation)网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题.结果表明:该模型能在综合分析空战各指标后给出红蓝双发的态势评估指标,该模型可有效减少评估中的人为因素,使评估结果更为客观可信.     

基于神经网络的维修保障流程影响度分析方法

针对维修保障能力的主要影响因素分析及其影响度的量化问题,以维修保障业务流程作为分析对象,通过建立业务流程参数与装备使用能力的关系函数,建立影响因素和影响度的分析方法,并给出影响程度、关键要素、关键影响要素以及综合影响度定义.以流程数量、效率和稳定性作为分析指标,利用MATLAB软件基于神经网络实现对关系函数的逼近求解,为装备制造企业提供确定关键流程和主要影响因素的系统实现.以某航空装备制造企业维修保障业务流程为例给出具体应用,与专家评价方法相比该方法可获得更为客观的分析结果.      

永磁球形电机的神经网络自适应控制算法

介绍了具有三维位置检测功能的三自由度永磁球形电机工作原理及其运动控制方法.结合球电机结构特性,基于XYZ 欧拉角和拉格朗日方程建立了球电机运动学及动力学模型.为了解决动力学模型建模误差、摩擦力和外界干扰等对球电机工作性能的影响,设计了神经网络逼近模型,并将其应用于球电机的控制之中.仿真结果表明这种控制方法与传统方法相比可以有效提高球电机的抗干扰能力,在建模误差比较大的情况下仍可以保证球电机的运动精度,其结果可以为进一步的球电机精密运动控制理论研究和实验方案设计提供借鉴和参考.      

基于BP神经网络的飞行绩效评价模型

为实现飞行绩效的客观评价,利用眼动数据,建立了拓扑结构为6-14-3型的BP(Back Propagation)神经网络模型.已有的实验数据和随机插值法得到的数据作为建模的数据来源,数据分为训练集和测试集并归一化.基于Matlab的神经网络工具箱,利用经验公式和实验比较法确定了BP网络模型的隐含层节点数;对BP算法的各种改进算法进行了优化选择;将训练集数据和测试集数据先后输入网络模型进行学习训练和仿真测试;对3个技术水平的飞行员的飞行绩效进行了预测和评价.研究表明,眼动数据的BP神经网络模型可以较为准确地评价飞行绩效,评价方法可以为飞行训练提供参考.     

循环湿热环境下碳纤维复合材料的界面性能

针对CCF300/5428复合材料在循环湿热环境下的吸湿-脱湿行为和层间剪切性能进行了研究,并结合扫描电镜观察了循环湿热处理的不同阶段纤维/基体界面结合状态.研究结果表明:经过反复吸湿后,水分的初始扩散速率和饱和吸湿率增加;脱湿后水对复合材料层间剪切性能的影响大部分可以消除;复合材料吸湿后室温环境下性能下降较少,但在高温高湿环境下,复合材料的性能会显著降低.