陶瓷基复合材料旋转爆震燃烧室壁面冷却研究

为了降低旋转爆震发动机燃烧室壁面温度，设计了陶瓷基复合材料燃烧室主动冷却结构。对燃烧室主动冷却结构的传热特性进行数值模拟，获得主动冷却燃烧室壁面温度响应和温度分布规律。对燃烧室主动冷却结构进行了模型简化，将模拟旋转爆震波获得的不同壁面温度下的热流密度参数加载在冷却模型上，提高了壁面温度模拟的计算效率。结果表明：燃烧室内壁面热流密度随着壁面温度的升高而降低，扩散区的平均热流密度最大；陶瓷基复合材料燃烧室主动冷却结构可以有效降低燃烧室壁面温度，在相同冷却流量下，矩形冷却截面的冷却效果优于圆形冷却截面，可以将燃烧室壁面的温度降到1 200 K以下；燃烧室壁面最高温度在燃烧室中段区域。     

数值分析加力燃烧室的燃烧效率和燃烧流场

本文对装有钝体火焰稳定器的加力燃烧室燃烧效率特性进行了数值分析和实验研究。计算中用k-s双方程模型描述紊流特性,用Magnussen的涡团耗散模型以及燃烧模型估算化学反应速率。为了考虑火焰辐射对燃烧效率的影响,采用热通量法辐射模型估算辐射通量。由于燃烧流场密度变化较大,故在守恒方程中采用密度加权平均来处理。试验中用热电偶测量温度,对燃烧效率和壁面温度作了研究。最后,将计算结果与试验数据作了比较,结果表明本文的计算方法和计算程序是合理可行的。     

DSMC算法气体壁面相互作用模型

研究了二维非结构网格高超声速稀薄流DSMC方法中气体与壁面相互作用的数值模型。发展了一种基于辐射平衡的壁面温度边界条件,与恒温壁面边界条件相比,该温度边界条件可以克服恒温壁面边界条件的自身缺陷并且能够在流场模拟中适时给出更贴近真实情况的壁面温度;采用了由完全漫反射和纯镜面反射模型组合而成的Maxwell壁面反射模型,该壁面反射模型能够更好地描述气体模拟分子在壁面散射的真实情况。采用本文方法对钝头体外形进行了数值模拟,结果表明本文采用的气体壁面相互作用模型能够提高钝头体背风面后部流场对温度变化的敏感度,并且随着飞行高度提升,敏感度有减弱的趋势。     

基于MEMS传感器的高速风洞壁面剪切应力直接测量技术

提出了一种新的壁面剪切应力测量方法,使用锯齿状排布的MEMS传感器作为敏感元件,在高速风洞中对研制的剪切应力测量设备进行了原理验证实验.实验结果显示湍流中的局部壁面剪切应力大小是层流中的两倍以上,监测局部剪切应力可以作为一种有效的边界层转捩的实验判定方法.利用这一方法测得的转捩区与使用脉动压力测试技术测得结果一致,验证了通过MEMS元件监测局部剪切应力作为边界层转捩测量手段的可行性和可靠性.     

低压下V形火焰稳定器后回流区流动特性研究

本文用双通道热线风速仪对低压下V形火焰稳定器后回流区流动特性进行了实验研究,获得了局部平均速度、素流强度、雷诺应力等参数的分布情况。实验表明,与常压比较,低压下回流区范围有所缩小,回流流量相对降低,雷诺应力普遍下降,紊流尺度略有增加,从流体力学方面为分析低压下稳定器的燃烧性能提供了新的依据。     

超疏水表面对湍流边界层相干结构影响的TRPIV实验研究

湍流边界层中的相干结构是壁面摩擦阻力的主要来源。通过研究超疏水壁面对相干结构的影响，揭示其减阻机理。利用高时间分辨率粒子图像测速技术（TRPIV），分别对流速为0.165m/s的亲水壁面和超疏水壁面平板湍流边界层进行测量，得到了2种壁面瞬时速度矢量场的大样本时间序列。通过对比分析2种壁面的平均速度剖面和湍流度，得到了5.39%的减阻效果。通过二维空间两点相关函数的方法定义并提取相干结构，对比得到超疏水壁面能够有效减小相干结构流向尺度的结论。进一步采用λ_ci准则对发卡涡头进行识别，并以此为条件事件对其周围的脉动速度分布情况进行线性随机估计。结果表明:超疏水壁面能够有效削弱单个发卡涡头的强度，并且能够影响其周围发卡涡包结构的组织形式，整体减弱涡包下方近壁区低速流体质点的流向脉动，从而有效减小壁面摩擦阻力。     

激波管壁面边界层脉动特性的分析与计算

本文分析了激波管壁面湍流边界层脉动压力的强度、脉动压力的频率特性及共传播与衰减特性,给出了这些特性的计算方法。通过算例说明了②区和③区壁面脉动压力的强度及其频率随激波马赫数的变化规律,并讨论了壁面脉动对激波管气流品质的影响。     

切头开缝预燃稳定器性能试验研究

本文研究平顶V型稳定器顶部开槽宽度对回流区结构、稳定器总压损失、稳定器表面油膜的蒸发系数、贫油富油熄火油气比、振荡燃烧和燃烧效率等的影响。本文还提出一个低频振荡燃烧的物理模型。     

平板边界层参数水槽测量与仿真分析研究

利用LDV测试技术，在小型水槽中对零压力梯度的光滑平板边界层进行了平均速度剖面测量。利用测得的速度数据进行从壁面到对数律层尾区全壁面律的拟合求解获得壁面摩擦速度和其他边界层流动参数。在实验测量之外还开展了平板绕流CFD仿真分析，并将实验结果、仿真计算结果和平板经验公式计算结果进行比较。结果表明，基于LDV的全壁面律拟合求解平板表面边界层流动参数具有较高精度，结合仿真分析，可为利用平板开展水中MEMS壁面剪应力传感器标定提供理想的输入。     

一种基于多源数据的网络实体推断方法

网络空间中的实体推断是网络空间测绘研究的重要内容之一,主要通过综合多源数据实现对网络空间中各类实体的分类与识别。本文首先提出了网络空间的实体分类模型,基于此模型提出了一种低开销的网络实体探测分类方法。首先对于探测发现的IP地址,采用别名解析技术将属于一个设备的多个IP映射为一个网络实体;然后采用决策树对网络实体分类进行粗粒度分类;最后,再基于贝叶斯网络进行详细分类。为验证分类效果,以江苏省某市为例进行了探测分析并与备案数据进行了对比,试验结果表明该方法可以有效地对网络空间中的各类实体进行判别,从而为网络空间地图构建、态势分析等应用提供技术支撑。     

企业职能管理工作的定量方法研究

本文是以企业科室职能工作为对象,提出了对以脑力劳动为主体的作业的工作量的量度理论、量度原则、时间分类、工作特点,并介绍了10种量度方法,以解决当前企业管理上的一大难题。量化管理属于现代管理方法的一个分支,是企业管理基础工作的重要组成部分。本文所提的论点和模式,为开展全面量化管理创造了条件。     

重排算法在多目标雷达信号分辨中的应用

本文使用１５年前由柯德锐等人首次在谱图中使用，并经弗朗克斯等人改进并推广的重排算法，对多目标雷达信号进行架次识别，此重排算法简单且极易实施，在重排后失支双线性时，却保持了其他许多可取特性，并换回了Ｃｈｉｒｐ信号和冲击信号的准确定位，针对编队多目标雷达信号的线性调频特点，利用此重排算法在权衡能量聚集性和消重排振荡的同时，实现了对编队多目标雷达信号的分辨。     

基于最大熵的自动确定多阈值方法

针对图像多阈值分割中,人为给定而非自适应确定图像分类个数的缺点,结合一种基于最大熵的多阈值快速算法,同时考虑阈值及图像分类个数的影响,提出了自适应确定分类个数的判据。该算法不仅能够快速确定阈值,同时可以确定分割图像的分类个数。实验结果表明,该算法效果理想。     

磨粒特征参数的筛选及权分析

基于概率分布特性及集合论 ,提出区分度概念并建立一种用于对金属磨粒的特征参数进行分析筛选的方法。该方法根据特征参数的数据结构特征 ,筛选出具有较强分类特性的特征参数 ,而将分类特性差的或是派生的特征参数能准确地分离出来。本文同时采用集合域分析方法 ,对特征参数进行了权分析 ,从而大大提高了特征参数的分类特性。文中对金属磨粒分类中常用的几种几何特征参数 (圆度、长 /短轴比、线性度、凹度及综合参数 )进行了计算分析 ,结果显示圆度的区分度最大 ,其他依次为长 /短轴比、综合参数、凹度和线性度。而这一结果与作者根据实际经验来对磨粒进行分类所采用的分类决策的秩序是相一致的 ,从而说明该方法的有效性及实用性     

成组技术中计算机辅助零件分类方法的探讨

成组技术是有效实现CAD/CAM的基础之一,是提高多品种、中小批量生产水平的重要手段。本文提出了在成组技术中应用模糊数学理论进行计算机辅助零件分类的新方法,并对回转零件进行了分类试验,取得了满意的结果。采用这种方法,不需要对零件进行编码,可以对零件相似性进行定量分析,使得零件分类更具有柔性,为成组技术中零件分类提供了新的方法。     

一个识别零件几何与工艺特征的自动分类系统

提出了一种在成组技术中应用模糊综合评判理论识别零件几何与工艺特征、进行计算机辅助零件分类的新方法，据此设计了自动分类软件。本法是根据零件本身间的相似性自动分类，不需建立一套分类用编码系统，也不需事先设定假想零件。对不同的分类要求，修改各种输入信息很方便，具有柔性。本文对２３００个航空附件回转类零件作了试验分析，讨论了特征抽取，目标类别，权级、权重分配，模糊关系矩阵计算，及自动分类应用软件设计．本软件是在ＩＢＭ－ＰＣ微型计算机上用Ｆｏｒｔｒａｎ－７７语言实现的，分类结果满意，自动分类正确率达９０％以上。本软件设计方法也适用于设计管理部门．     

基于欠采样的零阶优化算法

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。     

基于字典学习的混合采样数据分类方法

混合采样数据不仅仅具有不同采样频率数据之间特征集合不同,还有样本数量不一致等特点,传统的分类方法不能直接使用。因此,本文提出一种基于Fisher判别准则字典学习的混合采样数据分类方法以处理采样数据的分类任务。该模型巧妙借助处理多视图数据的分类思想,利用基于Fisher判别准则的字典学习方法,生成的结构化字典的每个原子与数据的类标签相关,同时采用Fisher判别准则使类内散度更小,类间散度更大来约束编码系数矩阵,从而大大提升分类性能。此外,本文针对混合采样数据的样本数量不一致特点,设计了混合采样数据判别分析模型的分类方案。最后实验结果验证了本文方法的有效性。     

基于OO的CIMS信息分类编码研究

通过分析国内外现有各分类编码系统以及ＣＩＭＳ对信息集成的要求，结合面向对象（Ｏｂｊｅｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄ，ＯＯ）方法提出了一种面向ＣＩＭＳ各环节的分类编码结构模型ＦＣＣ。该模型由复杂对象Ｏ和施加于Ｏ上的操作Ｍ构成，其中Ｏ可描述为一个三元组，用于类别标识，事物特征描述和图形特征描述。类别标识项是一个可用二元组描述的复杂对象；图形特征项是一个四元组，描述了图形标识，图形符号，图形特征数据和图形文件；     

神经网络二次学习影响系数加权法及算例

神经网络由于其本身具有的优越性，已广泛应用于各个领域中的分类，联想问题，为了提高诊断准确度，给出了一种新的神经网络学习算法－二次学习影响系数加权法，并通过算例和实例对上述模型和算法进行了验证。