飞机结构疲劳可靠度贝叶斯组合预测

在实际工程中,常常需要利用模型去描述和分析问题。然而模型亦存在不确定性,即可能存在多个描述同一现象的模型,例如多个疲劳分析的模型。针对飞机结构的疲劳可靠性问题,提出在考虑三种裂纹扩展模型下基于贝叶斯公式的疲劳可靠度组合预测方法。针对不同应力水平下飞机结构试件的裂纹扩展数据建立了三种随机裂纹扩展模型;在考虑模型参数不确定性条件下,采用贝叶斯模型平均方法对三种模型进行组合;基于组合模型分析结构的可靠度。所提方法在分析飞机结构疲劳可靠度上,采用了组合模型,能够最大限度保障结果的稳定性。此外,考虑了模型参数的不确定性,能够得到更为合理的裂纹扩展预测分布和可靠度预测值。给出的实例及分析结果表明所提方法可行。     

低阶像差校正的压电驱动变形镜测试与仿真优化

光纤激光器输出光束带有波前畸变,制约了光学系统的性能和工作效率。搭建实验系统分析了超连续谱光纤激光器系统输出光束的像差特性,不同波长的滤波片测试像差均以离焦为主。根据这一特点制备了3单元单层横向压电驱动变形镜样镜,并进行特性测试。变形镜影响函数有限元仿真和实测吻合度可达77%以上,一阶谐振频率12. 1 k Hz。以实际像差为对象进行闭环仿真,校正精度达到0. 77。另外,从校正精度及行程两个方面对变形镜进行了有限元优化仿真。结果 9单元变形镜(有效口径7. 5 mm)校正精度达到0. 9左右。镜片与压电片厚度比存在最优值约0. 3,行程可提升60%以上。     

核反应堆非能动系统物理过程敏感参数识别的迭代法

核反应堆非能动系统参数敏感性分析是系统可靠性不确定性分析的重要组成部分。相关系数在刻画系统物理过程的成功准则参数敏感性方面存在缺陷,针对此问题提出迭代法,其综合了输入参数与成功准则的相关系数、偏相关系数以及输入参数之间的相关系数三方面信息,通过实例验证方法的正确性和实用性。迭代法适合分析参数对成功准则的偏相关性,能识别出更为精确的敏感参数,为进一步提高非能动系统物理过程的可靠性提供参考依据。     

翼伞系统线目标归航方法

针对运载火箭助推器或子级无控坠落地面落点散布较大的情况,提出一种翼伞系统的线目标归航方法。建立了矩形边界下的归航计算模型,对点目标归航和线目标归航两种方法进行了收缩区域分析;对翼伞归航能力、落区散布边界特征对归航性能的影响进行对比分析,得到了相应的归航策略,并提出在较大散布区域下设置多个着陆区域的工程解决方案;建立动力学和操纵控制模型,对线目标归航过程进行了仿真。结果表明,所提方法对工程有一定的参考价值。     

水下接触爆炸下液舱前置型防雷舱的动响应分析

为探讨防雷舱结构设计,采用有限元方法对同一防雷舱结构的典型模式和液舱前置模式进行数值仿真计算,通过对典型模式与实验结果的对比,验证了数值计算方法的有效性。着重分析了液舱前置对防雷舱结构动响应过程、失效模式及防护效能的影响,并分析了其形成机制。从结构破坏过程、载荷特性、吸能特性三个方面对比了两种模式的差异,探讨了两种模式防雷舱结构的防护机理,为舰船水下舷侧防护结构的工程设计提供了参考。     

评估航空重力系统误差及向下延拓的逆泊松半参数方法

常用航空重力系统误差事后处理方法需外部重力数据,但很多地区无外部重力数据。研究发现,半参数模型可在无外部数据时估计系统误差。先用自然样条函数为系统误差建模,后用补偿最小二乘法和光滑参数求解,最后用广义交叉核实法(不需要先验信息)选取光滑参数。将半参数模型用于向下延拓逆泊松积分,建立逆泊松半参数混合模型,既可无外部重力时估计系统误差,又可向下延拓。实验结果表明:无外部重力时逆泊松积分和最小二乘配置法受系统误差影响最大,向下延拓精度最差;正则化算法可减弱系统误差影响,向下延拓精度较好;逆泊松半参数混合模型可估计系统误差,向下延拓精度最好。     

纤维缠绕复合材料实芯球形结构单元耐撞性多目标优化

为了提高纤维缠绕复合材料实芯球形结构单元的耐撞能量耗散性能,在初始结构单元耐撞性分析的基础上,建立以结构单元中心承载圆柱体高径比、球形芯材短轴长轴比以及纤维缠绕复合材料表层壁厚比和缠绕角度为结构优化设计参数,以比吸能效率和冲击峰值载荷为评价指标的多目标优化模型。采用分级递进优化方法将多目标优化模型分解为两级单目标优化子模型,并通过有限元软件Abaqus得到不同子模型的碰撞响应。结合径向基函数构造近似函数模型,并采用第二代非劣排序遗传算法对结构优化设计参数进行两级递进求解,得到耐撞性能最优的结构单元。进一步开展的试验验证和破坏模式分析表明,优化设计后结构单元的耐撞吸能水平得到大幅提高,从而验证了该多目标优化分析模型的有效性。     

基于杂草算法的超磁致伸缩作动器耦合模型识别

考虑磁滞损耗、动态应力等因素的超磁致伸缩作动器磁滞模型可有效揭示电-磁-机-热多场耦合效应,但准确识别其非线性模型往往存在较大困难。智能杂草算法具有激烈的竞争机制和较强的搜索能力,可用于解决作动器多目标物理参数辨识问题。传统算法的种子数量以线性方式产生且分布方差与适应度缺乏联系,极大地影响了算法收敛速度和模型识别精度。为此,提出一种非线性繁殖和分布的混合改进杂草算法,并将其应用于超磁致伸缩作动器模型识别。实验表明:改进算法具有较强的噪声抑制能力,能精确辨识含有噪声扰动的作动器磁滞非线性模型物理参数;模型预测值和实验数据误差较小,所识别参数可使磁滞非线性模型较为全面地描述作动器多场耦合机理和动态特性。     

疲劳裂纹闭合的非线性超声在线测量

建立了外部载荷作用下用非线性振动-声场调制指数表征裂纹尺寸的数学模型。根据对外载荷与塑性致闭应力共同作用下裂纹面的开闭响应的分析,提出了裂纹张开和闭合应力的在线测量方法。在一块含中心穿透裂纹的铝合金薄板试件上进行了裂纹闭合参数的测量实验,实验结果表明,使用振动-声场调制技术在线测量裂纹闭合参数是可行且有效的,且该方法还能用于分析小裂纹的特殊开闭行为。     

基于区块链的地学大数据管理

随着地理观测技术、计算机网络和地理信息系统、社会调查统计的迅速发展,具有空间位置的自然环境数据正在急剧增长,上升到大数据级别。而传统的数据库已经无法满足现有地学大数据的规模和增长速度。在资源访问方面,人们更加担心数据安全与隐私保护问题。由于数据交易的双方和交易中介都是互不信任的,这显然不利于数据的共享与流通,将阻碍地学大数据产业的发展。常用地学数据管理系统主要由单一机构进行维护管理,在多方用户参与的情形下,由于无法信任数据库中的数据,每一方用户都需要一个专用数据库,这样不同数据库之间数据的差异将产生繁琐的争议。区块链的到来却给这一问题的解决带来了希望,区块链技术实现了不完全可信网络环境中的可信数据管理,具有去中心化、防篡改、不可抵赖、完整性等特性,从而为解决目前依靠中心或第三方机构存在的高成本低效率和信息安全问题提供了切实的方法。本文从区块链的共识机制、智能合约、身份验证、数据溯源等方面进行阐述,并重点分析区块链如何解决流通和共享数据的问题,让地学大数据真正得以广泛应用。