某型涡喷发动机的可靠性增长分析

针对某型涡喷发动机的一组含零故障的多台不同步截尾故障数据。给出了趋势检验、AMSAA模型的拟合优度检验及模型参数的极大似然估计方法。分析表明，该型发动机有显著的可靠性增长，且可用AMSAA模型拟合其故障数据，在考虑零故障后，其参数及MTBF的极大似然估计（MLE）更为可信。     

自适应直角切割网格民机增升装置绕流数值模拟

提出并介绍了基于直角切割网格的分区面搭接技术,采用变长宽比网格方法,成功地进行了存在外形间断(剪刀叉)的民机增升装置的网格生成和绕流Euler方程数值模拟.根据外形的特点,运用"根"网格分区算法,降低了整个网格的生成难度;通过基于外形的自适应网格加密技术,详细地描述了外形上的大量缝道和凹槽,提高了网格质量;在分区交界面上,利用重叠面积切割和面搭接算法实现了两侧网格间的流场信息传递,并保证了通量守恒;采用中心有限体积方法,结合双时间推进算法,完成流场的Euler方程数值模拟,计算结果与实验数据吻合良好,说明所述方法的正确性.     

三维Euler方程的自适应非结构网络计算

介绍一种三维自适应非结构网格的Euler方程求解技术。采用有限体积中心差分的格点格式对Euler方程进行空间离散,多步龙格-库塔时间推进,并采用当地时间步长、焓阻尼修正等加速收敛。采用Delaunay三角剖分技术生成三维流场的四面体网格。网格自适应技术中的网格局部加密也采用Delaunay三角剖分技术。最后用ONERAM6机翼的跨音速绕流计算说明本文方法的有效性。     

应用声发射技术实时监测某型机防扭支架疲劳试验裂纹

随着声发射技术的发展,声发射技术在工程无损检测上的运用日益广泛。本文对声发射技术的应用现状、基本理论及在直升机某型机防扭支架疲劳试验裂纹监测中的应用进行了介绍。希望通过应用声发射技术,能及时捕捉疲劳裂纹形成和扩展的过程,给判定疲劳试验件是否破坏带来更准确、客观的依据,从而能为直升机动部件和结构件的准确定寿提供一种科学的辅助手段。     

三维直角叉树切割网格Euler方程自适应算法

基于叉树数据结构，实现了一种用于三维直角叉树切割网格的自适应算法，包括对几何外,形以及对流场计算的自适应网格加密技术。在初始网格的生成过程中，根据相邻网格的物面法向向量间的差值，进行针对外形的自适应网格加密；在流场计算中，根据相邻网格间选定物理量梯度的变化，进行针对流场的自适应网格加密。详细地描述了三维直角叉树切割网格的生成过程，以及以任意网格的切割细分算法。在自适应过程中，分别采用了八叉树和全叉树的数据结构，八叉树是基本的数据结构，而全叉树的采用，使网格具有了各向异性的特征，从而大大的减少了自适应网格的数量。采用中心有限体积法，求解Euler方程，并运用上术方法，完成了对外形和流场的逢适应网格加密算法，获得了较好的数值计算结果，证明了自适应算法的正确性，体现了直角叉树切割网格自适应技术的有效性和实用性。     

喷管冷吹风实验的推力架设计

本文介绍了柔性推力架和刚性推力架在喷管风洞实验中的表现.讨论了: 为什么风洞实验中使用柔性推力架达不到推力测量的精度要求?为什么试车台上用柔性推力架又是可行的.通过分析,找到了问题的根源在于风洞实验中用的是气体介质,而试车台上用的介质是液体推进剂.     

变推力液体火箭发机系统仿真软件的研究

闸明了变推力液体火箭发动机系统仿真软件设计的指导思想,介绍了软件的结构,着重叙述了典型部件的运算模块。最后,简单地介绍丁在实现该软件时的一些技术处理。     

环向圈连带冠叶片的动态分析

 本文将动态子结构方法中链式加载技术与群论算法相结合,提出环向固连带冠叶片动力特性分析的一种新方法。文中列出了分析步骤与具体公式,并有实例的计算结果。该方方法适用于研究具有带冠叶片的单级转子中,“冠”的整体效应。     

固体微推力器设计与数值分析

设计了两种基于微光机电技术的固体微推力器结构,其中一种结构具有不连续的非正常拉瓦尔喷管。采用数值计算方法对不同的设计进行了内弹道、燃气流动过程和热损失的数值分析。结果表明:不连续的非正常拉瓦尔喷管同样能够将推进剂燃气加速到超声速,其比冲性能与正常拉瓦尔喷管相当;微光机电技术常用的硅材料会造成推力器比冲性能较大量级的下降,而绝热性能良好的玻璃或陶瓷材料可以有效提高微推力器的比冲性能。     

空载固体发动机计算与试验模态相关性分析

为了预测空载状态固体火箭发动机动态特性,对其进行了模态试验,并应用MSC.Marc进行了模态计算,然后对比两者的结果,进行了相关性分析和评估。计算得到了发动机250Hz以内的一阶弯曲模态和五阶呼吸模态。试验测得了发动机的三阶呼吸模态和一阶弯曲模态。比较试验测试模态和与之对应的计算模态:固有频率相对误差均在5%以内;振型相关图上的点大都分布在斜率为1(或 1)的直线周围;MAC(模态置信判据)值在0 9左右。说明计算与试验模态有较好的相关性,有限元计算模型比较准确的反映了实际情况。