虚拟材料技术与材料虚拟实验

提出重新认识材料微观组织结构的思路与必要性,重点介绍已开发的"数字材料"技术与"数值材料"技术以及相关的计算机软件,为今后这一研究领域的技术发展指出了努力的方向.     

DD6合金1100℃低周疲劳行为

研究了1100℃下镍基单晶高温合金DD6不同应变比(R=-1,0.05)下的低周疲劳行为。结果表明:材料的循环软化/硬化行为不仅与材料本身的微观结构有关,还与加载状态有关;平均应变为正时,非对称循环应变控制会产生平均应力松弛现象,且随着应变幅的增大,平均应力松弛速率增大;R=-1时,材料表现出拉压不对称性;采用三种不同的模型对不同应变比下的寿命进行表征,预测精度基本落在±2倍的分散带内。     

超声波相控阵技术获得新突破

GE超声波相控阵技术可容纳4个相控阵探头,驱动含有768对晶片的探头,设计独特,技术领先,优势明显,已被广泛地应用于航空航天等领域,极大地提高了检测效率,航空发动机检验时间缩短一半以上     

基于金星探测机械展开式进入飞行器技术述评

传统的金星进入飞行器存在弹道系数高、热流密度高、过载大等缺点,对热防护系统和设备的要求比较严苛。针对金星探测的任务需求,美国提出了一种基于机械展开式结构的金星进入飞行器,该飞行器发射时处于折叠状态,进入时展开形成较大的气动面,可以显著地降低弹道系数、热流密度、过载等。文章介绍了该飞行器的结构组成和展开过程,对机械展开式进入飞行器的研究现状进行了介绍,重点对比了机械展开式进入飞行器与传统形式的不同,通过对构型、工作流程、效果的对比,可以看出机械展开式进入飞行器在金星探测上具有很大的优越性,最后对其优势进行了总结,并提出了未来需要研究的问题。     

刀具磨损对TC11铣削表面粗糙度与残余应力的影响

为了研究TC11钛合金铣削加工过程中刀具磨损对加工表面质量的影响规律,设计了刀具磨损与铣削表面粗糙度、表面残余应力的试验。结果表明:TC11钛合金铣削加工过程中的刀具磨损可以分为:初期磨损、正常磨损、剧烈磨损三个阶段。当刀具处于"初期磨损"时,TC11铣削表面粗糙度随切削时间逐渐减小,铣削表面残余应力也呈减小趋势;当刀具处于"正常磨损"阶段时,铣削表面粗糙度和铣削表面残余应力都呈增加趋势,但增加的速度平稳;当刀具进入"剧烈磨损"阶段时,铣削表面粗糙度迅速增大,表面残余应力也较前两个阶段显著增加。另外,试验过程中的TC11铣削表面残余应力均表现为压应力。     

跟踪微分器在变流量燃气发生器上的应用研究

变流量固冲发动机(VFDR)工作时,常采用PID控制器控制燃气发生器内燃气压强。对于阶跃或方波形式的压力指令,往往由于误差信号的突变使执行机构瞬时输出的控制力过大,产生较大的燃气压强超调与燃气流量负调,严重影响了控制系统的性能。为解决上述问题,在常规的PID控制器基础上,引入跟踪微分器(TD)给压力指令信号合理地安排一个快速无超调的过渡过程并提取微分信号。然后令燃气压强跟踪这个安排的过渡过程,使压强达到期望值。通过对变流量燃气发生器的非线性模型进行仿真试验,结果表明:相比于PID控制器,无论压力指令在高或低压强范围内,所提出的控制器均具有更高的稳态精度和快速性,压强的超调量不超过3.7%,响应时间在1s以内。此外,该控制器在抑制燃气流量的负调量上展现了巨大的优势,可将最大负调量减小2.7～3.25倍,显著地提升了VFDR的性能。     

稳定状态下锥形伞结构分析

通过合理简化和假设确定轴对称锥形降落伞模型，建立了充满稳定状态下锥形伞受力平衡微分方程，然后根据空间几何关系和弹性力学，补充约束方程，通过数值方法求解方程，最终得到伞绳和伞衣的形状和应力。编成非线性迭代程序对锥形伞进行验证。算例表明，该模型可以用于锥形伞结构的初步分析和设计。     

利用超声相控阵观测焊接熔池

简述了超声波相控阵成像技术的基本原理和主要特点,介绍了利用超声相控阵观测焊接熔池动态现象的情况.     

整体壁板损伤容限特性与修理技术研究

用有限元和断裂力学方法分析大型飞机机身整体壁板的破损安全特性。以一个十四桁条的铝合金整体加筋板为例,计算了裂纹从中部蒙皮向两侧均匀扩展并跨过筋条的应力强度因子,并和相同构型的铆接壁板进行了结构对比。应用ANSYS对整体壁板及损伤后双面修补壁板进行有限元分析。研究不同厚度补片对损伤壁板、修补长桁、内外补片受力的影响。选取典型位置研究局部刚度加大对整体壁板传力特性的影响。     

复合材料界面对其断裂过程影响的有限元研究

采用了有限元方法研究了裂纹在陶瓷基复合材料中扩展和偏转过程,探讨了界面对陶瓷基复合材料失效模式的影响.采用的界面模型考虑界面的分离势和基体与纤维间的摩擦.结果表明,在界面结合强度一定的条件下,随着基体弹性模量的不断增大,材料的断裂功也随之增大,材料的韧性和抗热震性能也就随之提高.