广义结构结合部参数辨识公式及算法

提出了一个利用实测传递函数辨识结构结合部参数的一般公式,给出了相应的辨识算法。由于该方法对动态测试尤特殊要求,故扩大了适用范围,方便了工程应用。在辨识算法上,避免了对实测传递函数矩阵的反复直接求逆运算,降低了辨识参数对测试误差的灵敏度,提高了辨识精度。实例验证该方法具有良好的辨识精度。     

一种设计型专家系统模型及其实现

针对工程设计的复杂性、规模,提出了一种通用的设计型专家系统模型,讨论了该模型的特点;并结合飞机结构中压延零件成型方案的确定及其模具设计,论述了该模型专家系统的实现方法。     

智能复合材料结构在未来飞机上的应用

智能复合材料结构是将传感器阵列、接收器件、发射器件埋嵌在复合材料中,将结构与电子系统功能溶合的一种新结构。美国计划在21世纪初研制出全智能结构飞机。本文仅说明智能复合材料结构在飞机上的应用前景,并从损伤评估、应变测量、改变应力、抑制振动以及天线元件等方面介绍当前的研究成果。     

国土卫星像片在水库诱发地震研究中的应用

应用我国1985年10月发射的国土资源调查卫星资料研究河北省潘家口水库及其邻近地区的地质构造特征。结合近年来这一地区的地震活动、地壳应力实测资料,应用“密度平衡椭球体理论”探讨水库诱发地震问题。从而指出该区将可能发生不大于5级的地震,并提请有关部门重视这一问题。     

飞机结构健康监测与管理技术研究进展和展望

飞机结构是飞机平台的基础,是确保飞机安全、长寿命使用的最重要的承力架构.随着航空技术的不断发展,飞机设计思想不断演变发展,对飞机机体结构性能也不断提出更高的要求.严酷的使用环境和严格的功能/性能综合要求,使得结构完整性面临重大挑战.飞机结构健康监测与管理技术具有实时性、在线性等优势,是保证结构安全性、降低维护费用的重要...     

多模式超高斯馈源的设计与分析

针对各类探测器高性能馈源喇叭的需求,对多模式超高斯馈源的理论进行研究,特别是对低旁瓣进行分析。采用波纹喇叭及多节喇叭技术对馈源进行设计,并用全波分析法进行仿真验证。讨论利用级联矩阵理论对多节结构进行优化分析的基本流程。基于仿真结果,综合比较了基于这2种设计技术的馈源喇叭性能的优劣。结果表明:多节结构相对传统的波纹喇叭具有结构简单、旁瓣电平无明显恶化的优势;其劣势在于由于引入多模结构,带宽仍有待提高。采用级联矩阵的优化方法可将结构与模式理论结合,是一种物理概念更加清晰的方法。该研究对于高性能超高斯喇叭的设计和加工有一定的参考价值。     

支撑翼布局客机总体参数对结构重量的影响

针对支撑翼布局客机在总体设计阶段对结构重量分析评估的需求,建立结构重量与支撑翼总体参数之间的定量描述关系。利用有限元分析求解工程梁模型的方法建立考虑静强度和颤振约束的支撑翼结构分析模型,采用全速势方程加边界层修正的方法建立气动载荷计算模型,在此基础上建立支撑翼总体参数与主承力结构尺寸的优化流程,实现支撑翼结构概念设计优化及重量分析。以支撑翼客机为对象的算例研究表明,应用这一优化流程能够分析总体参数对结构重量的影响规律,并实现定量描述,可以为支撑翼布局客机概念方案设计提供技术支持和数据参考。     

角接触球轴承生热预测方法与灵敏度分析

通过拉丁超立方实验设计法获取角接触球轴承NSK-7015C的结构参数样本数据,采用Newton-Raphson法求解轴承变形几何协调方程、滚动体平衡方程和内圈平衡方程所构成的非线性方程组。应用Kriging和Monte Carlo相结合的方法(AK-MCS)构建样本数据与轴承生热的函数关系,在此基础之上使用全局灵敏度计算方法计算轴承结构参数对轴承生热的影响。研究结果表明:在相同轴承结构参数下,采用AK-MCS法预测的轴承生热与轴承拟静力学分析模型求得的结果差值均小于0.003 W,说明AK-MCS算法的预测结果具有较高的准确性;轴承生热对轴承滚动体直径变化反应最灵敏,轴承内、外圈沟道直径影响次之,轴承内、外圈沟道曲率半径影响最小,该研究能够为轴承结构参数的设计优化和加工精度的选择提供理论依据。      

牵引发电机汇流环绝缘结构优化研究

针对牵引发电机汇流环产品标准化和通用化设计,列举了5种型号的交流传动内燃机车配套汇流环绝缘结构,提出了汇流环绝缘结构优化的设计方案。检测、试验和有限元分析结果表明,优化结构满足额定电压低于1 346 V的牵引发电机使用要求。这为以后设计不同要求的汇流环绝缘结构提供了参考依据。     

Online condition diagnosis for a two-stage gearbox machinery of an aerospace utilization system using an ensemble multi-fault features indexing approach

China manned space station is designed to operate for over ten years. Long-term and sustainable research on space science and technology will be conducted during its operation. The application payloads must meet the ‘‘long life and high reliability" mission requirement. Gearbox machinery is one of the essential devices in an aerospace utilization system, failure of which may lead to downtime loss even during some disastrous catastrophes. A fault diagnosis of gearbox has attracted attentions for its significance in preventing catastrophic accidents and guaranteeing sufficient maintenance. A novel fault diagnosis method based on the Ensemble Multi-Fault Features Indexing(EMFFI) approach is proposed for the condition monitoring of gearboxes. Different from traditional methods of signal analysis in the one-dimensional space, this study employs a supervised learning method to determine the faults of a gearbox in a two-dimensional space using the classification model established by training the features extracted automatically from diagnostic vibration signals captured. The proposed method mainly includes the following steps. First, the vibration signals are transformed into a bi-spectrum contour map utilizing bi-spectrum technology,which provides a basis for the following image-based feature extraction. Then, Speeded-Up Robustness Feature(SURF) is applied to automatically extract the image feature points of the bi-spectrum contour map using a multi-fault features indexing theory, and the feature dimension is reduced by Linear Discriminant Analysis(LDA). Finally, Random Forest(RF) is introduced to identify the fault types of the gearbox. The test results verify that the proposed method based on the multi-fault features indexing approach achieves the target of high diagnostic accuracy and can serve as a highly effective technique to discover faults in a gearbox machinery such as a two-stage one.