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31.
目的将某型作动筒的寿命由6000±150起落延长至12 000±150起落。方法采用喷丸强化技术对作动筒的主要承力零件进行喷丸强化处理,提高零件的抗疲劳和抗应力腐蚀性能。通过疲劳寿命试验验证对比喷丸强化处理前后典型零件和作动筒的寿命指标是否达到了预期目标。结果喷丸强化处理前的3件前耳环螺栓试验循环次数均未超过1.8×10~6即断裂,喷丸强化后达到3.6×10~6时仍未断裂。喷丸强化处理后的4件主耳环螺栓与喷丸强化处理前对比,断裂时的试验循环次数均有不同程度的提高,均值寿命比值大于2.36。喷丸强化处理前后的主前作动筒疲劳寿命试验达到预期的循环次数时,均没有出现断裂或者损坏。结论喷丸强化处理能有明显提高作动筒的抗疲劳和抗应力腐蚀性,强化处理后的零件疲劳寿命能够超过处理前的2倍,可以采用喷丸强化技术延长作动筒的使用寿命。 相似文献
32.
目的研究碳纤维增强复合材料贮存条件下的性能变化趋势和寿命评估。方法对碳纤维增强复合材料开展四个不同温度条件下的热氧老化试验,按试验周期定期取样开展冲击性能测试,对试验数据采用寿命预估方法进行处理,对材料性能进行预估。结果通过数据计算分别得到我国热带海洋、干热沙漠等典型气候条件下的碳纤维增强复合材料贮存寿命分别为17.21~35.89年。结论碳纤维增强复合材料具有较好的贮存性能,在较为严酷的热带海洋气候和给定的失效判据条件下,寿命预计为17.21年。试验和数据处理方法可以较好地预计材料的性能变化趋势和开展寿命评估。 相似文献
33.
目的提高环境振动试验的可靠性。方法以某典型钛合金蜂窝夹芯壁板试验件为例,提出一种模拟试验件动力学边界条件的试验方法,在试验件周围引入弹性连接件,再通过刚性转接工装与振动台台面连接,以试验件在试验安装状态下的共振频率及振型节线位置为优化目标,以弹性连接件的外形尺寸及厚度为优化变量,对弹性连接件进行优化设计,从而模拟试验件真实的动力学边界条件。结果弹性连接件的优化设计使得试验件在试验安装状态下前两阶共振频率与试验要求相差小于8%,而且振型节线位置与试验要求基本重合,达到了模拟试验件真实动力学边界条件的设计目标。结论对于壁板类试验件,在传统刚性夹具的基础上引入弹性连接件的试验方法,可以较好地模拟试验件真实动力学边界条件,提高环境振动试验的可靠性,并且这种方法对试验费用及试验周期影响较小,具有良好的工程应用前景。 相似文献
34.
印制电路板海洋环境试验与实验室环境试验相关性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
目的研究机载电子设备印制电路板西沙海洋大气环境与实验室环境试验的相关性。方法在西沙海域环境下开展两种印制电路板的棚下暴露试验,暴晒试验时间为3年,同时在实验室开展盐雾试验,分别通过测试绝缘电阻、品质因数研究两种试验环境的相关性。结果将以绝缘电阻、品质因数为基准相关性评价结果进行平均,得出印制电路板实验室加速试验和自然暴露试验存在着强相关。两种样品的加速系数分别是3.5,5.15。结论建立了印制电路板在西沙海洋环境试验和实验室盐雾环境试验的相关性,可为后续西沙环境试验的加速处理提供依据。 相似文献
35.
环境升温过程对常温固化环氧树脂热力学性能的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
目的提高常温固化环氧树脂体系的高温使用性能。方法采用常温固化剂T31、中温固化剂IPDA以及高温固化剂DDM作为混合固化剂,对E-44型和AG-80型混合环氧树脂体系进行常温固化反应,并分析环境升温过程对固化物热力学性能的影响。通过DMA分析、热变形测量、固化度测试,分别评价室温固化环氧树脂在环境升温过程前后的玻璃化转变温度、热变形量及体系内部的固化反应程度变化,并通过吸水率测试和弯曲强度测试对玻璃纤维布增强常温固化环氧树脂基复合材料的耐湿热性能以及高温条件下的力学性能进行分析。结果环氧树脂常温固化物的tg为85.21℃,经1.5℃/min的平均升温速率加热至90℃之后,该环境升温过程使固化物的固化度增大至92%以上,tg增长为132.06℃的同时热变形温度增大。其复合材料耐湿热性能提高,且100℃时弯曲强度的保持率为65%,对于加热至120℃的环境升温过程,固化物的固化度接近96%,tg增长为144.45℃的同时热变形温度进一步提高,其复合材料耐湿热性能改善程度更加明显,且130℃时弯曲强度保持率仍接近60%。结论常温、中温、高温混合固化剂的合理复配有助于环氧树脂体系在环境升温变化的诱导条件下发生梯度式固化反应,使体系内部的交联固化程度迅速升至较高水平,可以有效提高其玻璃化转变温度,显著改善常温固化环氧树脂体系在高温条件下的热力学性能。 相似文献
36.
大气环境质量综合评价加权灰色关联模型的建立与应用 总被引:1,自引:2,他引:1
利用灰色理论建立大气环境质量综合评价加权灰色关联模型 ,运用污染贡献率确定权重系数。与其它评价模型相比 ,加权灰色关联模型还具有排序功能 ,实例表明该模型是简便有效的 相似文献
37.
Analysis of pollutant levels in central Hong Kong applying neural network method with particle swarm optimization 总被引:6,自引:0,他引:6
Air pollution has emerged as an imminent issue in modernsociety. Prediction of pollutant levels is an importantresearch topic in atmospheric environment today. For fulfillingsuch prediction, the use of neural network (NN), and inparticular the multi-layer perceptrons, has presented to be acost-effective technique superior to traditional statisticalmethods. But their training, usually with back-propagation (BP)algorithm or other gradient algorithms, is often with certaindrawbacks, such as: 1) very slow convergence, and 2) easilygetting stuck in a local minimum. In this paper, a newlydeveloped method, particle swarm optimization (PSO) model, isadopted to train perceptrons, to predict pollutant levels, andas a result, a PSO-based neural network approach is presented. The approach is demonstrated to be feasible and effective bypredicting some real air-quality problems. 相似文献
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39.
利用EXCEL强大的数据处理功能,可以方便地对精密度—偏性分析质控数据进行处理,具有较高的推广价值。 相似文献
40.