空中发射初始状态对运载火箭有效载荷的影响

空中发射可以明显提高火箭有效载荷,减少火箭发射场地的数量和高额的维护经费,缩短发射周期。本文研究了空中发射初始状态对运载火箭有效载荷的影响,通过飞行轨道的模型简化,首先建立了火箭飞行的数学模型,然后定量地分析了发射高度和发射速度对火箭入轨后有效载荷的影响。研究结果表明：若提高发射高度和发射速度,可以明显增加有效载荷,且基本发射高度、发射速度分别与有效载荷表现为线性关系。相对地面发射来说,如果初始高度达到30千米,有效载荷提升到1.63倍;如果初始高度达到30千米,初始速度达到1000米每秒（约3马赫）,有效载荷将是传统地面发射的5.43倍。单纯从初始高度和速度的因素看,初始发射速度对有效载荷提升的影响更显著,故在考虑经济性情况下设计发射平台时应更加注重发射速度的提高。     

航空武器系统作战效能分析

以美国工业界武器系统效能咨询委员会 (WSEIAC)提出的模型为基本框架 ,在分析了航空武器系统的作战性能指标的基础上 ,建立了航空武器系统作战效能评价方法的数学模型。     

中间件技术的研究及应用

本文在分析了分布式应用系统体系结构发展变化的基础上．阐述了中间件的概念、功能和在可重用、多异构数据源应用系统的作用，对ODBC、BDE／IDAPIT、0LEDB／ADO和JDBC等分布式数据库中间件；CGI、lSAPI／NSAPI、ASP、JSP等中间件进行了分析比较，并给出了中间件技术在教务管理信息系统的应用实例。     

航天器自主交会对接的高精度目标定位方法

根据航天器自主式交会对接的实际应用背景和技术需求,针对交会对接过程中所要求的高精度、实时性和强抗扰的技术指标,在合作目标特性分析的基础上,将高斯曲面拟合与双线性插值相结合,提出了一种高精度的合作目标定位方法。首先根据目标图像的灰度分布进行双线性插值和高斯曲面拟合,在此过程中可同时利用目标原有像素和插值点的亚像素信息,使拟合曲面各幅值点的坐标精度达到亚像素级,以确定目标的中心位置。仿真图像和实拍图像的试验结果表明,此定位方法具有亚像素级的定位精度,其总体定位误差可达到1/20个像素左右,并能满足实时性要求,可以在航天器交会对接与空间遥操作等方面的应用中发挥重要作用。     

带升力风扇飞翼布局无人机过渡飞行气动特性研究

带升力风扇飞翼布局无人机除了具备飞翼机的优点外,还兼具短距/垂直起降功能,研究其过渡飞行阶段的气动特性是建立其飞行动力学模型的基础。对带升力风扇飞翼布局无人机的过渡飞行阶段进行气动仿真,分析升力、阻力和力矩随速度和迎角变化的特性,并在某定常流下对该布局飞机的流动机理进行研究,针对气流分离提出控制方法。结果表明:来流速度增大时,升力值持续增大,阻力增加,低头力矩增大;在相同来流速度下,迎角增大,升力随之增加且外段翼是其升力的主要来源,阻力先减小后增大,较常规平飞状态下有较大的抬头力矩;控制气流分离的两种改进方法是有效可行的。     

涡襟翼在不同雷诺数下的控制分离特性研究

受鸟类抬起羽毛控制分离流的启发,涡襟翼成为翼型大迎角分离流的控制措施之一。采用数值模拟方法研究不同雷诺数下涡襟翼在控制翼型大迎角分离流动时的气动特性及其物理机制。结果表明：涡襟翼在低雷诺数下能够极大地改善翼型的大迎角升力特性,其物理机理是涡襟翼将翼型主分离涡的涡心位置控制在离翼型更近的区域,且涡心位置的涡量得到大幅提升,使得涡心附近的低压特性影响到翼型上表面,而且涡襟翼能够将翼型上方前区的低压与下游的高压隔开;但是在高雷诺数（对应常规飞机雷诺数）下涡襟翼改善翼型大迎角气动特性的效果远不如低雷诺数情况,由此解释了为什么鸟类能够通过羽毛抬起提高升力特性,而常规飞机的涡襟翼只能作为阻力板使用的原因。     

一种新型球副机构的设计及分析

提出一种新型球副机构,即1S机构.该机构由两个转动副和一个等效转动副组成,其运动功能等效为球副.1S机构可通过其变种构型增强刚度和增大运动角度.同时,以1S机构为基础,可构建N-S复合球副机构;与其他运动副进行复合,如移动副、额外的转动副等,可构建X-S机构.在复合铰链中,所有的运动副:(a)均具备相对独立的运动,(b...     

卫星结构装配工艺仿真工程化应用方法研究

介绍了卫星结构装配工艺仿真的内容要求、准备过程、仿真方法、以及仿真文件的制作及应用方法等,详细分析了不同仿真软件特点、零部件及装配体的建模方法、以及装配工艺仿真的应用过程,为装配仿真技术的工程化应用提供指导和帮助。     

高比冲双组元液体远地点火箭发动机研究

综述了国内外研制的双组元液体远地点火箭发动机的性能、特点和发展趋势。在分析了液体远地点发动机提高比冲的各种技术途径后，提出可通过改进喷注器设计、减少边区液膜冷却流量、采用扰流环二次燃烧和使用新型耐更高温材料等措施，以提高远地点发动机的比冲。     

基于深度学习的飞行载荷测试与反演方法研究

飞行载荷测试技术对飞机的载荷设计、强度试飞以及寿命监控等有重要的意义。为了实现复杂翼结 构气动载荷的实时在线分布测试,提出基于精细化有限元仿真数据驱动的载荷反演方法;使用深度学习方法建 立神经网络代理模型,通过有限元方法构建典型载荷下的结构响应数据集,对模型进行训练;将基于深度学习 方法的翼面载荷反演结果与有限元计算结果进行对比验证。结果表明:总载荷的平均误差约为0.2%,压心位 置误差约为1%,该方法可以使用少量的应变测点数据对整个翼面结构的载荷分布实时反演与重构。