基于检测结果的涡轮叶片精铸型腔反变形优化设计

针对空心涡轮叶片精铸过程中的试错法和数值仿真法难以敏捷反应铸件的真实变形情况,提出一种基于检测结果的精铸零件反变形综合补偿方法.通过对精铸叶片试模样件进行三坐标检测及统计分析,得到叶身截面收缩、扭转和弯曲变形情况,并建立其综合补偿反变形模具型腔优化算法,实现精铸型腔的反变形优化设计.以精铸叶片试模样件叶尖处截面为例,其叶身段型面误差、前缘最大误差、后缘最大误差相对于未补偿前分别减少了50%,68%和31%.实例验证表明:其研究成果能有效提高空心涡轮叶片的精铸成型精度,达到精确控形的目的.      

多重纳米结构轻质高强铝基复合材料的制备和组织性能

为了研究多重纳米结构对块体材料强化和变形能力的影响机制,采用粉末冶金法制备了多重纳米结构的B4C颗粒增强铝基复合材料,并对复合材料的强化和形变破坏机制进行了定量和定性的讨论。由100%球磨复合粉末制备的块体复合材料的室温压缩强度为670MPa;当加入10vol%气雾化态的Al2024粉末后,复合材料的室温压缩强度升高到1.115GPa;之后随着气雾化态Al2024粉末含量的增加,复合材料的强度逐渐下降,但是没有产生明显的塑性变形;当气雾化态Al2024粉末的含量增加到50vol%时,复合材料的压缩强度下降到580MPa,断裂前变形率达到了10%。扫描电镜(SEM)和透射电镜(TEM)的分析结果显示,亚微米级的B4C颗粒、位错以及纳米晶基体分别通过Orowan强化、位错强化和细晶强化机制对复合材料进行强化;粗晶Al2024区域与复合结构区域的比例显著影响复合材料的形变及破坏机制。     

TC4-DT钛合金磨削表面特性及其摩擦磨损性能

钛合金是一种典型难磨削加工材料,磨削表面易出现烧伤、裂纹等热损伤。本文开展了TC4-DT钛合金磨削实验,通过扫描电镜（SEM）、能谱（EDS）、X射线衍射（XRD）、显微硬度仪、金相显微镜及球-盘摩擦磨损实验仪研究了其表面特性及摩擦磨损性能。结果表明：低速磨削表面质量好,摩擦磨损性能较基体略提高;当砂轮线速度为80 m/s时,磨削表面质量良好,摩擦系数为0.38,较基体降低40%;而砂轮线速度为100 m/s时,磨削表面出现严重烧伤、网状裂纹。因此选择合理的高速磨削工艺可避免烧伤、裂纹等热损伤缺陷,并可有效改善表面摩擦磨损性能;磨削表面干摩擦磨损机制为磨粒磨损、粘着磨损和剥层磨损。     

定长补偿电火花铣削加工中锥形电极的形成及稳定性

电火花铣削可以利用简单电极加工复杂工件,对铣削过程中电极损耗进行补偿是保证工件加工精度的重要措施。使用圆柱电极进行定长补偿铣削加工,加工过程中电极端面会形成一个圆锥形。为保证补偿精度,对电极圆锥形端面的形成及稳定性进行了研究。通过对定长补偿下工件被加工情况的研究,阐述了圆锥形电极形成的具体过程;并且论证了在加工进入稳定阶段以后,圆锥端面角度会基本保持在一个恒定值,研究了初始加工深度和补偿长度对锥形过渡阶段的影响;在电极直径、电参数一定情况下,验证了加工模型中锥形角度与目标加工深度的函数关系,实验结果与模型计算结果相差2.1%;最后给出了加工实例,并获得较好的加工效果。     

稀疏孔径ISAR机动目标成像与相位补偿方法

现代逆合成孔径雷达(ISAR)可实现多模式下对多目标的交替测量工作,但波束切换使得任一目标的方位孔径具有稀疏性,同时目标的机动性也使得目标的方位维信号具有高次调制特性,这均导致以连续采样信号模型为基础的传统ISAR运动补偿和成像方法难以直接应用。本文提出一种新的稀疏孔径(SA)ISAR机动目标相位补偿和成像方法。该方法首先建立了稀疏孔径ISAR机动目标的信号模型,然后通过求解2范数最大化的优化函数,实现对相位误差的精确估计,并且通过迭代处理提高了相位误差的估计精度。相位误差补偿后,根据压缩感知理论,构造了机动目标情况下的Chirp-Fourier字典,通过对稀疏优化问题的求解,能够较精确地从稀疏孔径信号中重构出机动目标的全孔径(FA)信号。仿真和实测数据处理结果证明了本文方法的有效性。     

面向硅压阻式压力传感器温度补偿的组合方法

提出一种面向硅压阻式压力传感器温度补偿的组合方法,采用拟合法建立不同温度下压力传感器变换函数,采用基于变换函数系数的线性插值法获得温度补偿后传感器变换函数,设计了压力传感器信号处理模块,开展了基于组合补偿方法的压力信号补偿过程仿真,结果表明经温度补偿后,压力测量精度在0.1%以内,温度补偿过程耗时约10 μs,补偿算法占用片上资源少,能够满足压气机出口压力测量要求。      

基于蒙特卡罗方法的冷原子干涉仪物理仿真

由于现有的噪声分析方法无法很好地评估在复杂环境下冷原子干涉仪的输出特性,本文提出了一种新的冷原子干涉仪仿真方法,可以模拟大动态条件下各项噪声及其之间的耦合对冷原子干涉仪的影响。利用单粒子波包演化的处理方式对冷原子干涉仪进行全过程物理建模,并采取蒙特卡罗方法对大量确定初态的原子进行全过程统计,最终得到冷原子干涉仪在多种噪声同时存在的情况下的响应。该方法主要优势体现在能够对噪声耦合情形进行高精度仿真,并且可以根据实际数据对干涉仪输出进行实时处理,以提升冷原子干涉仪的性能指标。     

典型民机复合材料损伤分析及敲击检测

只有充分研究民机典型复合材料损伤机理,才能在复合材料的应用中最大限度地减少和避免其损伤,并且为复合材料的损伤修理奠定基础.通过对民机典型复合材料损伤的研究,分别从材料、设计、结构、制造与使用等方面入手,通过细观破坏机制阐述了层合复合材料的损伤.对部件的检测进行理论分析,找到易损伤位置,采用微观破坏机制运用敲击检测法对胶接复合材料就行了损伤检测,验证了二者的结合可提高检测效率及准确率.     

基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测

提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。