基于有限元仿真的航空整体结构件变形校正

针对航空整体结构件变形复杂、校正效果难以定量预测的工程问题,基于有限元仿真技术,综合研究加工变形—校正过程,对航空整体结构件的变形校正有限元建模、校正过程数值模拟、校正参数确定、校正载荷施加形式及校正残余应力等关键技术进行了研究,并运用上述技术对某航空铝合金材料整体结构件进行了变形校正有限元数值模拟.结果表明,综合研究加工变形—校正过程,提取变形有限元模型作为初始校正模型,进行有限元加载—卸载分析,可很好地模拟校正过程,并获得实际需要的校正参数.      

航空结构件加工变形仿真关键技术

对航空结构件铣削加工变形仿真的关键技术进行了深入研究.编制残余应力施加通用程序,建立包含有初始残余应力的加工变形有限元预测模型;由于铣削加工,毛坯体变为薄壁工件,在进行有限元仿真过程中,提出体-壳单元与实体单元的混合单元建模方法,以提高计算效率及便于后续研究;针对工件与工作台单面约束的接触作用及其它工程中的类似单面约束问题,提出将工件视为弹性体,工作台视为刚性体,转化为接触方式进行纯压缩边界条件的模拟,对某典型工件进行了有限元仿真并与模态试验结果对比,验证了其有效性和准确性;基于生死单元技术进行材料去除模拟.通过上述关键技术的理论研究及应用,实现了航空结构件加工变形过程的有限元仿真.      

航天器贮箱气液自由界面追踪数值模拟

主要讨论了航天器贮箱在轨道航行时的微重力状态下其液体推进剂在贮箱内的形态分布及控制.文中采用VOF方法,加入了表面张力的效应,追踪气液两相流的自由界面,对液面在微重力条件下的位形变化进行了数值模拟.通过比较不同重力加速度及接触角下的两相流的相图,分析了影响贮箱中液体推进剂位形变化的主要因素及对其有效的控制方法.      

球形压头压入中摩擦对材料参数识别的影响

利用量纲分析原理和有限元方法,研究了球形压头压入中摩擦对于幂强化材料塑性材料参数识别的影响.通过定义一种基于能量的表征应变,根据识别的两个压入深度的表征应变和表征应力,得到材料的塑性特性;最后研究了摩擦对压入响应、表征应力及材料参数提取的影响.研究结果表明,摩擦对压入的影响与材料的应变硬化指数、弹性模量与屈服极限的比值及弹性功与总功的比值密切相关,弹性功与总功的比值越大,摩擦的影响越小;摩擦对材料参数提取的影响不可忽略,当摩擦系数未知时,对于压入过程中弹性功与总功的比值较大的材料,近似取摩擦系数为0.15,能得到较合理的材料参数识别的结果.      

可视化建模语言编辑器的自动生成和配置技术

可视化建模语言是采用图形方式对系统/软件进行描述的语言,可视化建模语言编辑器为其使用提供了工具支持.不同编辑器存在的共性使得可视化语言编辑器自动生成和配置成为可能.基于理论研究和编辑器开发的实践经验,提出了自动生成和配置相结合的可视化建模语言编辑器开发的总体框架以支持编辑器的快速开发,定义了一套支持静态语义的可视化建模语言描述方法RM.RM采用基于规则的形式化描述方法来描述可视化建模语言的语法和编辑器的特性,采用MOF(Meta Object Facility)来描述可视化语言的静态语义.最后,设计实现了可视化建模语言编辑器开发环境Veda,验证了总体框架和描述方法的可行性.      

奇异摄动法在考虑执行机构系统设计中的应用

针对被控对象的执行机构对控制系统的影响，采用三重时间尺度的奇异摄动方法来展示闭环跟踪系统的渐近结构特性，从而极大地方便了解耦控制律的设计和控制矩阵的确定。并以考虑执行机构及旋翼动态的某型直升机为例，进行了多重模型／解耦控制律设计和仿真。     

空间微重力条件下碲镉汞晶体的布里支曼生长

在中国返回式卫星上进行了一台双温区空间晶体生长炉的搭载试验，成功地实现了空间微重力条件下碲镉汞晶体的布里支曼生长，取得了一些有意义的结果。文章介绍了这种晶体炉的设计和空间试验的过程；分析了回收样品的主要测试结果；并对空间材料加工装置的设计和一些相关工艺问题进行了讨论     

有限元法在空间飞行器天线反射器热分析中的应用

有限元方法是求解对热稳定性要求较高的空间飞行器部件温度场的一种行之有效的方法。文章给出了空间飞行器天线反射器热分析的有限元求解方法,应用有限元法计算了某卫星抛物面天线反射器的在轨稳态和瞬态温度场,为进一步的在轨热变形计算以及热控方案的选择提供了必要的温度数据。     

二维非结构网格的生成及其Euler方程解

 采用推进阵面法生成三角形非结构网格,用多重网格技术求解泊桑方程以取得结构背景网格.提出了一种高效的边界剖分法,并用它来生成初始阵面.另外,还提出了一种新颖的数据结构——数组链接表,用它来存贮网格数据.用有限体积法在非结构网格中求解了二维可压缩Euler方程,给出了单段翼型和多段翼型的算例,并与实验结果进行了比较和分析.     

前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法

针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法(MPARTAN算法).该算法计算复杂度不高于动量BP算法, 与FR共轭梯度法相比,该算法的稳定性好,又具有共轭梯度法的优点,收敛速度快.文中给出了该算法的收敛定理,并用2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果.