单晶切口试样低周疲劳特性研究

基于镍基单晶高温合金DD3切口试样低周疲劳对比试验,得出了相同温度和应力比条件下,切口疲劳寿命受应力集中系数和加载的综合影响,不能仅凭部件某一位置的应力集中程度或受力情况而判断其疲劳寿命.把试验加载条件、材料参数及约束等写入ABAQUS的子程序FATIGUE001中,对切口低周疲劳特性进行了数值模拟,结果表明:切口尖端存在应力松弛,松弛程度受加载及应力集中程度的影响,应力松弛会在一定程度上减弱疲劳裂纹扩展速率,延长疲劳寿命;同时,在切口尖端发生了明显的棘轮效应,因此当塑性变形增加到一定程度切口就会有裂纹启裂直至试样最后断裂.     

含连续／离散变量结构优化中的神经网络与变尺度模拟退火方法

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题，本文介绍了一种改进的变尺度模拟退火方法并与人工神经网络能量函数模型相结合，用于求解含连续／离散设计变量的工程结构优化问题，较好地解决了模拟退火技术用于工程结构优化时选取具有全局性的初始点困难及迭代次数较多的弱点。算例表明，该方法可以使模拟退火算法从局部最优的陷阱中跳出，最后求出整体最优解。     

考虑时变环境的基于设备退化的剩余寿命估计

进行剩余寿命估计时,需要考虑设备运行环境的作用。退化率模型是刻画外部环境对设备退化影响的一种重要模型,退化率模型分为两种:第一种是设备退化率只由外部环境状态决定,第二种是设备退化率是运行时间和外部环境的函数。本文总结了基于退化率模型的剩余寿命估计方法;指出了当外部环境用马尔科夫跳变过程描述时,利用第一种退化率模型进行剩余寿命估计中存在的问题,并举例说明;最后给出了用蒙特卡洛仿真计算基于第二种退化率模型的剩余寿命估计的方法,结果合理。     

采用不同建表方法的火焰面模型在燃烧室中的应用研究

为加深对航空发动机燃烧室中湍流燃烧过程的理解,采用不同建表方法的火焰面模型对航空发动机模型燃烧室内的湍流燃烧过程进行数值模拟,包括层流火焰面数据库的构建和反应进度变量的PDF类型两个方面。其中,层流火焰面数据库的构造方法包括基于扩散火焰的FPV和基于预混火焰的FGM模型,反应进度变量的PDF类型包括δ和β分布。LISA和KHRT模型分别用于模拟液膜和液滴的破碎过程,非平衡Langmuir-Knudsen模型用于模拟液滴的蒸发过程。LISA模型得到的液膜破碎距离约为4.6mm,液滴直径在文氏管出口下游迅速减小到10μm左右,并在头部出口下游附近完全蒸发。通过与相干反斯托克斯喇曼散射(CARS)和可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)测量温度的对比,验证了FPV和FGM模型的精度,并表明在流动变化较大的位置FPV模型具有更高的精度,而其他位置FGM模型具有更高的精度,采用β分布作为反应进度变量PDF的模型,可以有效提高温度的预测进度,而且主燃区内的误差基本都在5%以内。此外采用β分布作为反应进度变量PDF的FGM模型,可以更好地描述未燃混合物被回流燃气点火的过程,而且反应进度变量的PDF类型比层流火焰面数据库构建方法的影响更为显著。     

不确定理论下竞争失效系统的可靠性分析

针对有新研发产品,故障数据较少的复杂系统,提出了不确定环境下自然退化和外部冲击相互独立的竞争失效模型。考虑了系统同时遭受自然退化和外部冲击,连续的自然退化用一个不确定过程刻画,冲击到达的时间间隔和每次冲击对系统造成的损坏量分别用2个不同的不确定变量来刻画。运用不确定理论,分别在极端冲击模型、累积冲击模型、δ冲击模型下,研究了系统的确信可靠度,结果表明:在有新研发的产品、故障数据较少的复杂系统,用不确定理论的方法来描述模型更合适,并通过数值分析显示了模型的有效性。      

推进剂松弛模量主曲线及W.L.F.方程参数的拟合处理

依照最小二乘法原理，提出了由试验数据拟合出推进剂松弛模量主曲线及W．L．F．方程中参数的方法，建立了统一的松弛模量主曲线拟合模型。讨论了QJ2487-93《复合固体推进剂单向拉伸应力松弛模量及主曲线测定方法》标准中所提出的方法，对有关方法进行了对比。文中提出的方法有待于在进一步应用中检验。     

应力松弛成形模具型面构造技术

现代飞机的外形复杂,曲率半径变化不一,使得应力松弛成形模具型面构造复杂,而应力松弛引起的塑性变形现象的存在更是加大了模具型面构造技术的难度,为了使成形回弹后的整体壁板符合设计要求,需要对回弹进行有效的补偿,通常是将回弹量预先补偿到模具上,再次成形来判断模具型面的构造是否合理。本文介绍几种应力松弛成形模具型面构造方法,并分析各自的特点。     

考虑侧窗约束的模型预测静态规划末制导方法

针对红外导引头侧窗探测模式下,非对称视场约束造成末制导阶段目标易丢失的问题,提出一种考虑侧窗约束的模型预测静态规划末制导方法。首先,基于体视线坐标系建立三维相对运动模型,得到不依赖于“小攻角”假设的准确模型。在处理无过程约束问题的模型预测静态规划方法基础上,引入松弛变量与虚拟控制量,设计出考虑侧窗视场约束的末制导算法。为了进一步降低末制导算法对初始猜测轨迹的依赖性,提高适应性与计算效率,提出逐步增加约束条件的计算策略。仿真结果表明,该方法在末制导过程中满足侧窗约束,相比于凸优化方法,优化变量减少,计算速度更快;相比于基于障碍李雅普诺夫函数的末制导律,能够满足侧窗约束,同时能适应不同的初始条件。     

多变量全局寻优与智能优化在星座组网中的应用

顶层任务规划通常与星座组网紧密结合,小卫星分散灵活的特性尤其适用于星群规模化在轨运行。针对热点区域覆盖和全球覆盖的不同任务需求,提出了对构型多变量进行全局寻优和利用智能优化技术进行星座构型优化的方法,两种优化方法可分别获得小规模星群最优效能与超大型星群的较优效能。优化方法不受轨道类型和任务目标分布的约束,具有良好的鲁棒性。     

基于Kriging代理模型的失效机会测度算法

结构输入变量中同时存在随机输入变量和模糊输入变量情况下,失效机会测度可以很好地衡量结构的安全程度。但是,现有的混合模拟法计算失效可信度是一个双层循环过程,需要调用大量的功能函数。尤其对于大型复杂结构来说,混合模拟法的计算量是难以接受的。因此,本文将混合模拟法和自适应Kriging代理模型相结合,发展了一种失效机会测度的高效算法。通过U学习函数来自适应地选择训练样本点,进而可以自适应地构建功能函数的Kriging代理模型。在备选样本池中自适应训练至收敛的Kriging代理模型可以以要求的精度区分备选样本池中每个样本点的状态是失效还是安全的。因此,可以用收敛的Kriging代理模型代替真实的功能函数,进而通过混合模拟计算失效机会测度,这极大地降低了功能函数调用次数。最后,本文通过两个算例来验证本文发展算法的精确性和高效性。