三维四向编织复合材料的叠层板理论分析

基于经典层合板理论和叠层板模型，建立了一种分析三维四向编织复合材料力学性能的方法。在叠层板模型中，代表性体积单元的厚度为编织复合材料的整体厚度，宽度为一个编织花节宽度，长度为一个编织花节长度，并简化为具有不同材料主方向的单向层板的叠合结构。不同层板间的交叉重叠按各层板性能的体积平均进行简化，同时假设代表性体积单元具有均匀的中面应变和曲率。此外，模型中考虑了编织纱线的排列方式以及表面纱线的影响。理论分析结果与实验值吻合较好。     

大学素质教育若干问题探析

大学生的素质教育有其特殊性。从素质教育的内涵和目标、素质教育与个性教育的关系、大学生素质教育的管理模式等三方面探讨了如何全面实施大学生素质教育问题。     

气、液组合膜流对壁面冷却效果的理论及试验研究

本文针对液膜及气膜组合流动的特点,提出了组合薄膜流动的“四层式流场物理模型”.根据所做简化、假设,对液膜区流场结构及冷却效果进行了理论计算,并通过分析方法,对其紧接的气膜段流动及冷却效果进行了理论预估.试验的结果表明:液膜段的理论计算与试验数据基本相符.并从试验中发现了液膜蒸干后气膜段冷却的一些特点.这对研究液体冷却时液膜及气膜组合流动的冷却效果提出了可行的途径.     

多变量系统参数辨识的相关分析法

 <正> 近20年来,线性系统的辨识和参数估计的研究工作得到了迅速发展。系统辨识的方法主要有:最小二乘法、广义最小二乘法、推广最小二乘法、多级最小二乘法、辅助变量法、随机逼近法、极大似然法以及相关分析法等。在这些方法中,相关分析法是一种公认最有效的算法。1974年,Iserman、Saridis和Sinha等人通过若干数值算例证实     

基于结构奇异值理论的压电柔性结构振动鲁棒控制

基于结构奇异值μ理论,针对含压电作动器和传感器的柔性结构,提出了不确定性振动控制系统的一般分析框架和鲁棒控制器设计方法.考虑了结构的模态参数不确定性和高阶未建模动态,通过引入适当的虚拟输入、输出和相应的加权函数分离出系统的不确定部分,建立适合于鲁棒μ控制器设计的增广系统,用D_K迭代算法求解控制器,以使闭环系统同时满足鲁棒稳定性和鲁棒性能要求.以含一个压电作动器和传感器的悬臂梁为例设计了鲁棒控制器,仿真结果表明对结构振动具有很好的抑制效果.     

涡扇发动机起动和加速规律的研究及应用

研究了涡扇发动机起动和加速的一般规律及其设计方法;针对某型涡扇发动机存在的起动和加速方面的问题,进行了大量的试验研究和理论分析,提出了改进设计的方案,经验证,采用改进方案,大大提高了该型发动机空中加速性和地面起动性能.     

扩展分支分析方法在飞行动力学中的应用

将分支分析和突变理论方法扩展后,应用于飞机全包线范围内平衡特性的连续计算和稳定性分析,提出了以扩展分支分析方法为基础的反馈参数连续调参的控制律设计方法。研究结果表明,扩展分支分析方法不仅能获得飞行性能指标,而且可确定非线性飞行动力学系统的稳定特性,是综合进行性能计算、品质分析及控制律设计的一种有效方法。     

异形腔体压电声衬声学性能

为提高压电声衬对低频噪声的抑制范围,对声衬腔体进行结构优化。利用平面波理论构建了两种曲线管道的声学物理模型,并分别建立了两种模型的传递矩阵,以此作为异形腔体亥姆霍兹共振器传递损失计算的理论依据,并通过仿真验证其正确性。结合压电振子的形变对声衬进行有限元仿真分析,结果表明:在压电振子施加500V驱动电压时,两种声衬频率偏移量分别为115Hz和120Hz。与圆柱形腔体声衬进行对比结果表明:在相同腔体厚度范围内,由曲率越大的曲线所生成的腔体,在相同驱动电压条件下,频率变化率越高,这为今后对声衬腔体结构优化提供一种有效的依据。      

叶片飞脱下转子动力学响应实验

为了研究大涵道比涡扇发动机叶片飞脱时动力学响应,更好地进行发动机安全性设计,根据相似理论设计了包含叶片飞脱装置的突加不平衡实验系统并进行了实验验证。研究结果表明:设计的突加不平衡实验系统,与某型验证机相似度高,代表性强,能够有效可控地进行突加不平衡实验,重复性好,机理清晰且飞脱不平衡量大,能够真实地模拟发动机叶片飞脱响应。通过实验发现,当大突加不平衡发生时,频谱出现超次谐波并且冲击系数由于挤压油膜阻尼器限幅作用并不呈现线性关系,因而在后续研究中还应注意限幅导致的碰摩问题。      

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。