EI、Scopus 收录
中文核心期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

最新录用

显示方式:
基于扭摆的微冲量测量方法及实验研究
杨超, 贺建武, 章楚, 康琦, 段俐
超高微重力水平的卫星平台在空间引力波探测、地球重力场测量中发挥着重要的作用,脉冲微推力器可以帮助微重力卫星实现姿态控制。微冲量是评价脉冲微推力器性能的重要指标之一,常用的基于扭摆的微冲量测量方法有两种,方法一是根据单个冲量元瞬间作用于无阻尼扭摆后,扭摆转动最大角位移计算冲量,方法二是根据高固定频率的连续脉冲作用于有阻尼扭摆后,扭摆转动的平均角位移计算冲量。为了在地面实现对脉冲微推力器的微冲量测量,利用已有的基于扭摆的亚微牛级推力测量系统,进行了实验研究。利用静电梳齿产生的标准静电力标定已有的扭摆推力测量系统,通过电容式位移传感器测量扭摆角位移,进而得到推力与角位移的关系,以及其他扭摆系统参数;然后,根据两种冲量测量方法,再以电磁螺线圈与永磁体分别产生瞬时磁力与固定频率的磁力作用于扭摆,研究推力测量系统微冲量测量性能。实验结果表明:使用方法一时,推力测量系统冲量测量范围为0.05μN?s-220μN?s,分辨力可达到0.02μN?s;而利用方法二测量微冲量相比于方法一而言,能够扩大冲量测量范围,提高冲量分辨能力。
周期性非均匀介质中气相爆轰波演变模式研究
陈达, 宁建国, 李健
气相爆轰波在周期性非均匀介质中的起爆,稳态传播和失效机制都极为复杂,很多物理机制尚不明确,是当前爆轰物理领域研究的热点和难点。本文使用反应欧拉方程和两步化学反应模型对爆轰波在非均匀介质中的传播机理进行了数值模拟研究,非均匀性由横向周期性分布的温度扰动体现,重点分析不同波长、不同幅度的温度扰动对波阵面波系结构的影响。计算结果表明,ZND爆轰波的在温度扰动下向胞格爆轰波的转变主要受制于两个竞争性的因素:一是爆轰波内在的不稳定性,二是温度扰动的波长和幅度,前者是内因,后者是外因。温度扰动的存在抑制横波的发展,延迟了ZND爆轰波向胞格爆轰波的演化,并且内在不稳定性的增加可以减慢这种延迟现象。这说明,温度扰动可以在一定的范围内抑制胞格不稳定性的发展,但是不能够终止这一过程。温度的不连续性使得爆轰波阵面更为扭曲,使得在横波附近存在较弱的三波点结构,即温度扰动增加了爆轰波固有的不稳定性,改变了爆轰波阵面的传播机理。幅值较大的人工温度扰动抑制了爆轰波的传播和爆轰波自身的不稳定性。爆轰波阵面胞格结构的形成取决于温度扰动与其自身的不稳定性。
物理增强的流场深度学习建模与模拟方法
金晓威, 赖马树金, 李惠
流体运动理论上可用Navier-Stokes方程描述,但由于对流项带来的非线性,仅在少数情况可求得方程解析解。对于复杂工程流动问题,数值模拟难以高效精准计算高雷诺数流场,实验或现场测量难以获得流场丰富细节。近年来,人工智能技术快速发展,深度学习等数据驱动技术可利用灵活网络结构,借助高效优化算法,获得对高维、非线性问题的强大逼近能力,为研究流体力学计算方法带来新机遇。有别于传统图像识别、自然语言处理等典型人工智能任务,深度学习模型预测的流场需满足流体物理规律,如Navier-Stokes方程、典型能谱等。近期,物理增强的流场深度学习建模与模拟方法快速发展,正逐渐成为流体力学全新研究范式:根据流体物理规律选取网络输入特征或设计网络架构的方法称为物理启发的深度学习方法,直接将流体物理规律显式融入网络损失函数或网络架构的方法称为物理融合的深度学习方法。研究内容涵盖流体力学降阶模型、流动控制方程求解领域。
增材制造微结构演化及疲劳分散性计算
易敏, 常珂, 梁晨光, 周留成, 杨阳祎玮, 易新, Baixiang Xu
为了预测增材制造中工艺参数-微结构-力学性能之间的关联规律,提出了集成离散元、相场模拟、晶体塑性有限元和极值概率理论的计算方法,揭示了激光扫描速度对微结构演化、屈服应力和疲劳分散性的影响。首先,采用离散元实现了重力作用下粉床在已凝固层表面上的逐层铺设;其次,通过热-熔体-微结构耦合的非等温相场模拟,获得了熔体、气孔、晶界、晶粒取向等的时空演化以及最终形成的多晶微结构;然后,应用晶体塑性有限元计算了增材制造多晶微结构的宏观力学响应,并得到表征疲劳裂纹萌生驱动力的疲劳指示参数(FIP);最后,采用极值概率理论分析了增材制造多晶微结构的FIP极值分布规律及疲劳分散性。以316L不锈钢选区激光熔化增材制造为例的计算结果表明:增材制造微结构的宏观屈服强度随激光扫描速度的增加而降低,且呈各向异性;FIP极值符合Gumbel极值分布规律,激光扫描速度增加可降低增材制造微结构疲劳分散性,但会导致FIP极值升高,使得疲劳裂纹萌生驱动力增加,疲劳寿命降低。
倍频激励双转子振动同步机理与实验研究
邹敏, 方潘, 侯勇俊, 彭欢, 王德金
振动筛作为第一级钻井液净化设备,其筛分性能直接决定后续固控系统的生产效率。针对在筛分工程中由相同驱动频率激励的振动系统,所表现出的单一振动特性难以与筛面上的物料粒度相匹配,从而引发
磁力耦合道路能量收集设计与动力学分析
邹鸿翔, 郭丁华, 甘崇早, 唐曙光, 袁俊, 魏克湘, 张文明
通过在交通环境布置无线传感器等小型机电系统,实现交通状况监测、交通系统管控、交通设施健康状态监测等,可以使交通系统更加安全、有序、高效地运行。但是,如何为这些广泛分布的小型机电系统供能?本文提出了一种磁力耦合道路能量收集设计,用以收集车辆滚压能量并转换成电能。通过磁力耦合进行无接触能量传递,减小了装置受到的冲击并使得装置具有良好密封性,从而提升装置的鲁棒性。通过升频齿轮机构、棘轮机构将车辆滚压激励转换为高速单向旋转,并且通过换向齿轮机构能够继续收集复位弹性势能,提高了收集装置的输出功率。基于磁力耦合道路能量收集系统的工作原理建立了机电耦合动力学模型。数值仿真探究了减速带限位距离和复位弹簧刚度等关键设计参数对能量采集系统动力学和电学性能的影响。能量采集系统在车速为50 km/h时最大输出电压为76.28 V,最大功率为59.94 W。磁力耦合道路能量收集装置可以成为未来智慧交通系统的重要组成部分,俘获交通环境能量为交通环境中小型机电系统提供可持续的绿色无碳电力。
面内变刚度薄板弯曲问题的挠度-弯矩耦合神经网络方法
黄钟民, 谢臻, 彭林欣, 张易申
本文发展了一种求解面内变刚度功能梯度薄板弯曲问题的神经网络方法。面内变刚度薄板弯曲问题的偏微分控制方程为一复杂的四阶偏微分方程,传统的基于强形式的神经网络解法在求解该偏微分方程时可能会遇到难以收敛、边界条件难以处理的情况。本文基于Kirchhoff薄板弯曲理论,提出了一种直角坐标系下任意面内变刚度薄板弯曲问题的神经网络解法。本文神经网络模型包含挠度网络与弯矩网络,分别用于预测薄板的挠度与弯矩,从而将求解四阶偏微分方程转换为求解一系列二阶偏微分方程组,通过对挠度、弯矩试函数的构造可使得神经网络计算结果严格满足边界条件。在误差的反向传播中,根据本文