超低露点环境营造策略与实验

超低露点环境营造和控制是目前困扰低湿环境实验研究的难点之一，现有技术在营造干燥环境时，难以实现露点温度的精确控制，尤其是在超低露点环境下的控制调节。因此，提出一种超低露点环境营造策略，采用“置换+净化配气法”实现超低露点环境的控制调节，设计并搭建超低露点环境营造实验台，开展相关实验研究。结果表明：该实验台可完成水蒸气体积分数为10×10-6~100×10-6的超低露点环境营造，获得了不同注射量、时间等因素下水蒸气变化增长规律；验证了超低露点环境营造实验台的可靠性和稳定性，实现了不同干燥程度的环境营造。研究成果解决了超低露点环境营造难、难以精确控制的问题，为类似的人工环境营造提供借鉴。     

猫耳形气膜孔的参数化设计与组合实验优化

孔型是提高气膜冷效的关键途径, 猫儿形气膜孔冷却效果好，但是构型复杂。基于Isight软件, 采用参数化建模优化猫儿形气膜孔。通过敏感性分析减少设计变量并缩小变量的取值范围，组合运用拉丁超立方法和均匀设计法构建实验样本，提高冷效预测代理模型的精度。结果表明：代理模型的冷效预测值与数值模拟的偏差小于1.0%。采用多岛遗传算法获得的优化孔的面平均冷效比参考孔提高了85.7%。采用实验方法测量结果显示，与参考孔相比，优化孔的面平均冷效提高了76%，横向冷效与中心线冷效与数值计算结果一致。     

基于BP神经网络的TBM刀盘关键位置应变重构

为解决恶劣工况下全断面硬岩隧道掘进机(tunnel boring machine, TBM)关键主承力结构应变监测难、监测不准的难题，提出了一种基于BP神经网络和有限元分析的TBM刀盘关键位置应变重构方法.首先，通过静、动力学有限元分析确定了TBM刀盘关键位置，并提取了刀盘典型易损特征子结构.其次，基于有限元技术和实验设计(design of experiments, DOE)方法，分别进行了标准件和特征子结构多载荷下静力学有限元分析，并构建了载荷-应变数据库.最后，运用BP神经网络建立了标准样件和刀盘特征子结构的应变重构模型，并进行了标准样件的实验验证.结果表明，重构应变的平均误差为10%,验证了方法的可行性，为TBM刀盘复杂结构的应变重构提供了一种可行的方法.