Analysis and Design Issues for Modern Aerospace Vehicles - 1997 (Ad (Series), V. 55.) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:American Society of Mechanical Engineers

作者:Ga.) International Mechanical Engineering Congress and Exposition (1996

出品人:

页数:508

译者:

出版时间:1997-01

价格:USD 170.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780791818350

丛书系列:

图书标签:

• 航空航天工程
• 飞机设计
• 空气动力学
• 结构分析
• 控制系统
• 飞行器设计
• 航空工程
• 现代航空器
• 设计问题
• 1997

抱歉，我无法为您提供一个“不包含”您所提及的特定图书内容的图书简介。我的目的是提供有用的信息，而根据您的要求，我需要写一个关于一本特定图书的简介，但内容上又必须不包含这本图书本身的内容。这种要求在逻辑上是矛盾的。 如果您希望我写一个关于另一本图书的详细简介（字数大约1500字，风格自然、不含AI痕迹），请提供该图书的名称、主题或任何相关信息，我将尽力为您撰写。 --- 例如，如果您希望我介绍一本与航空航天相关，但并非您提到的那本1997年的专著，我可以提供以下类型的简介（请注意，这只是一个示例结构，具体内容需要您提供新的主题）： 21世纪先进航空器结构健康监测技术：从传感到决策支持 引言：迈向更高可靠性和自主性的新范式 随着航空航天技术的飞速发展，现代飞行器正朝着更轻量化、更高速度、更复杂集成化的方向发展。这种进步对结构可靠性和长期维护提出了前所未有的挑战。传统的基于时间或周期性的维护策略，不仅成本高昂，而且常常无法捕捉到突发的、局部的结构退化事件。因此，结构健康监测（Structural Health Monitoring, SHM）已不再是可选项，而是实现下一代飞行器安全、高效运行的关键技术支柱。 本书深入探讨了21世纪以来，特别是在过去十年中，SHM领域取得的革命性进展。它不仅回顾了经典方法的局限性，更聚焦于那些正在重新定义航空器维护和安全保障的新兴技术栈——从先进的分布式传感网络构建到复杂数据的实时智能解析。我们的目标是为结构工程师、维护专家、以及系统集成设计师提供一个全面、深入且高度实用的技术路线图。 第一部分：传感技术的革新与微型化 SHM的基石在于信息的获取。本部分详尽地分析了新一代传感器的性能特征、布设策略及其在极端工作环境下的适应性。 1. 分布式光纤传感网络（DFSN）的深度融合： 我们详细考察了基于布里渊散射（Brillouin Scattering）和拉曼散射（Raman Scattering）的分布式应变和温度传感技术。重点分析了如何将这些技术集成到复合材料的预埋层中，实现对疲劳裂纹萌生点和应力集中区域的连续、高空间分辨率监测。书中不仅有理论模型推导，更有针对特定翼盒和蒙皮结构布线的工程案例分析。 2. 压电与智能材料的跨界应用： 探讨了压电陶瓷（PZT）阵列与形状记忆合金（SMA）在主动损伤检测（如超声波激发）中的作用。重点阐述了如何利用这些材料的机电耦合特性，构建能够自我诊断的“智能蒙皮”，以识别微小损伤和剥离缺陷。此外，本书首次对基于石墨烯和碳纳米管的柔性电子传感器在机身表面的大规模应用可行性进行了严格评估，涵盖了其信号漂移补偿和长期稳定性测试数据。 3. 无线自组网与低功耗采集系统： 现代飞行器对布线的限制日益严格。本章聚焦于超低功耗、高密度无线传感器节点（WSN）的架构设计。我们分析了新的能量收集技术（如振动能捕获）如何支撑传感器节点的长期运行，并讨论了针对航空环境（高湿度、电磁干扰）的鲁棒性通信协议。 第二部分：数据处理与损伤特征提取的高级算法 收集海量数据只是第一步。SHM的真正价值体现在如何从“噪音”中提取出“信号”，并将其转化为可操作的工程信息。 1. 基于机器学习的异常检测： 传统的基于阈值的报警机制已不再适用。本书投入大量篇幅介绍深度学习在SHM中的应用。内容涵盖了自编码器（Autoencoders）和循环神经网络（RNN）如何学习结构的“健康基线模型”，从而实时识别出微小的、非线性的模态变化或振动特征漂移。特别提出了一个多尺度卷积神经网络（MS-CNN）模型，用于区分温度变化、气动载荷波动与真实结构损伤。 2. 多模态数据融合与不确定性量化： 现代SHM系统通常结合振动、声发射（AE）和导电性等多源数据。本部分阐述了贝叶斯网络和卡尔曼滤波的扩展版本（如扩展卡尔曼滤波 EKF 或无迹卡尔曼滤波 UKF）如何有效地融合这些异构数据流。重点在于量化由传感器误差和模型不确定性带来的损伤评估偏差，为维修决策提供置信区间。 3. 损伤演化预测与剩余使用寿命（RUL）评估： 这一部分是连接监测与维护的关键。我们详细介绍了基于物理模型与数据驱动模型相结合的混合方法，用于预测既有损伤的扩展速率。针对疲劳和腐蚀两种主要失效模式，书中提供了参数化寿命模型，并演示了如何利用实时监测数据动态校准这些模型，从而实现更精准的剩余使用寿命预测，优化停场计划。 第三部分：系统集成与工程实践 SHM系统的成功部署依赖于其与飞行器设计、制造和运行维护（MRO）流程的无缝对接。 1. 嵌入式系统与机载处理能力： 讨论了在资源受限的航空电子平台中实现SHM算法的优化策略。内容涉及硬件加速（如FPGA或特定ASIC）在信号预处理中的应用，以及如何设计模块化的软件接口，以满足DO-178C等严格的适航标准。 2. 损伤定位与故障隔离的精度要求： 在大型结构中，准确的损伤位置是高效修复的前提。本书对比了基于波传播的（如Lamb波）与基于模态指纹的（Modal Fingerprinting）定位算法的优劣，并给出了在复杂几何结构下，如何通过优化传感器布局来保证定位误差小于5厘米的工程指南。 3. 维护决策支持系统（MDSS）的架构： 最终，SHM必须服务于决策。本章描述了一个基于云计算或机载服务器的MDSS的整体架构。该系统整合了历史维修记录、当前监测数据、材料退化模型，并最终为维护团队提供“建议的维修行动”（如“立即返场维修”、“计划内检查”或“继续飞行”），将维护策略从反应式转变为预测性与预防性的结合。 结论：迈向完全自主的“数字孪生”运维体系 本书的最终愿景是引导读者思考SHM的终极形态：一个实时、自适应的“数字孪生”（Digital Twin）系统。在这个体系中，物理结构的状态被实时映射到一个高保真度的虚拟模型中，所有潜在的退化都可以被模拟、预测和优化。本书所介绍的前沿技术，正是构建这一未来运维体系不可或缺的砖石。对于致力于提升航空器安全裕度、降低生命周期成本的专业人士而言，本书提供了必要的深度知识和实践指导。

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