新型方钢管混凝土柱-钢梁节点的试验与非线性有限元分析(英文)

介绍了新型方钢管混凝土柱与钢梁节点在低周反复荷载作用下的试验结果,分析了内填混凝土、加劲肋长度和梁柱相对尺寸等对节点抗震性能的影响.试验结果表明:各试件实测滞回曲线比较饱满,具有良好的耗能性能.运用ANSYS8.0对各节点试件在低周反复荷载作用下的滞回性能进行非线性模拟计算,分析内填混凝土、加劲肋长度等因素对节点受力性能的影响,结果表明:内填混凝土和加劲肋长度对节点受力性能的影响较大,有限元所得的骨架曲线与实测曲线吻合较好.     

基于BP神经网络的内圆磨床主轴动态分析方法研究

通过对神经网络学习样本的选择问题的研究，本文提出了采用“多水平正交表”选取神经网络的训练样本的方法，建立了内圆磨床主轴系统的BP神经网络模型，并在试验的基础上借助于优化方法进行了模型修正和优化计算。该方法不仅计算方便、快捷，而且具有较高的计算精度。     

基于流体速度势的非线性晃动问题的ALE有限元分析

基于流体速度势，本导出了非线性晃动问题的ALE有限元格式。通过引入ALE运动学描述，使网格的运动独立于流体的运动，通过采用与贮箱固连的非惯性参考系建立控制方程，使网格只须相对贮箱更新，因此运动边界和自由液面的跟踪算法不仅非常简单，而且不会引起网格畸变．本分别采用有限元法和有限差分法进行空间和时间离散，中的算例分别模拟了贮箱受横向激励和俯仰激励时流体的非线性晃动问题，所得结果证实了本方法的有效性与可靠性。中的方法还可进一步推广用于流体—结构耦合问题．     

铁磁构件应力集中的计算机模拟和磁记忆检测

本文应用ANSYS有限元软件模拟典型构件圆孔板应力场的分布，通过有限元解与解析解对比分析，说明ANSYS软件计算的可靠性和准确性。为进一步研究典型构件的应力分布与漏磁场强度之间的关系，完善磁记忆检测的理论基础提供了一种重要的手段。     

一种新型的直角网格生成方法及应用研究

提出了一种基于背景网格的直角网格新型生成方法。背景网格是用来提供网格加密的信息．通过网格尺度与所得计算参数的比较，定量判断确定网格是否需要加密；而在求解Euler方程计算中，采用的是Jameson的有限体积法，它可以适合任意形状的网格单元，以及四步Runge—Kutta时间推进。本文对NACA0012翼型和复杂多段翼型等问题进行了数值实验。结果表明，这种网格生成方法易于推广到三维情况中去，具有网格生成时间短．收敛速度快，易于处理复杂边界的优点。     

某风洞主体结构的有限元分析

由于某风洞主体结构为典型的薄壁结构,所以在设计阶段必须考虑其静强度、静刚度、动态特性以及支座形式和布置问题。笔者阐述了风洞主体结构的网格划分方法,根据模型简化原则,通过MSC／Patran建立了有限元计算模型;同时,通过CAE软件MSC／Nastran,根据先进的模态计算方法-Lanczos法,对该风洞主体结构进行了有限元分析,获得了静力学以及模态分析结果。结果表明：该风洞主体结构满足静强度与静刚度要求,总体刚度分布合理,模态频率分布良好,但应对部分部件进行进一步优化。     

航空薄壁结构有限元建模的智能化求解模型研究

介绍了利用CAD、网络自动剖分和人工智能技术相结合进行航空薄壁结构有限元建模的问题求解框架，着重论述了建模过程中模型演变的四个不同阶段的任务，提出了适应于建模各阶段的整体式知识表达模型，并对采用黑板机制来组织知识推理和算法任务调度的过程求解模型做了描述。该问题求解框架有助于构造高效实用的复杂薄壁结构有限元建模专家系统。     

基于仲裁环的光纤通道性能分析

随着航空电子系统的发展,光纤通道技术正在逐渐取代传统的总线型通信网络。仲裁环作为一种经济的光纤通道拓扑结构,目前得到了较广泛的研究。本文利用OPNET modeler建立了光纤通道仲裁环及其节点状态机模型,并通过仿真对基于仲裁环的光纤通道性能进行了分析,为深入研究光纤通道奠定了理论基础。     

民用飞机发动机吊挂部段静力试验与静强度分析

根据民用飞机发动机吊挂部段静力试验技术需求,研制了一套用于吊挂部段静力试验的试验系统,解决了吊挂支持模拟、加载边界模拟等关键技术,完成了吊挂应急着陆、航向侧移两种危险工况试验,并结合试验台架-吊挂有限元分析模型对吊挂进行了静强度分析.试验结果表明,试验系统工作稳定可靠,吊挂在应急着陆等工况下未发生有害塑性变形,其强度、刚度满足设计要求.对比显示:试验最大应力与有限元分析相对误差均小于8％,验证了分析模型的准确性.试验结果可作为民用飞机发动机吊挂部段强度性能的评定依据,有限元建模方法可应用于吊挂部段改型设计.     

基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法(英文)

为避免翼型单点优化设计存在的非设计状态气动性能损失,改进对实际飞行环境中不确定性因素的适应能力,提出了基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法。采用4个BP神经网络作为代理模型,用于预测翼型的气动系数与几何参数,以提供高效和可靠的分析。同时联合服从正态分布的概率密度函数和遗传算法构成了优化设计方法。采用该方法,对GA(W)-2翼型,在关于马赫数和迎角的二维飞行区域内进行了随机优化设计。通过与原始翼型和单点优化设计翼型的结果对比,表明该二维随机优化方法能够在指定飞行区域内改进翼型的整体性能,提高了翼型对多个飞行参数随机变化的适应能力。