激波冲击锯齿形界面的气泡竞争实验研究

通过实验在激波管中研究了平面激波冲击锯齿形界面的流动不稳定性演化过程,重点关注锯齿形界面初始顶角角度对气泡竞争的影响。利用肥皂膜技术生成初始气体界面,并采用高速摄影结合纹影方法对波后流场进行观测。结果表明:在界面发展早期,大、小界面几乎独立发展,说明气泡竞争在早期不起作用;随着时间发展,气泡竞争起作用,且随着锯齿形界面角度改变而变化,角度越小,界面上产生的斜压涡量越大,界面发展越快,气泡竞争越早出现且作用越显著。气泡竞争能够促进大气泡、抑制小气泡的振幅增长,且对小气泡的影响更大。气泡竞争同时会导致尖钉结构扭曲,进而改变界面总体振幅。气泡头部位移差在进入非线性增长之前会经历两个线性阶段,且第二个线性增长率较小,表明非线性效应在该阶段具有重要作用,大气泡受到非线性效应的影响更大。不同条件下的气泡位移差无法归一化,说明初始顶角角度对气泡竞争和界面演化具有重要影响。     

软件研发模式的路径依赖与路径突破

型号软件作坊式研发模式很难达到GJB5000A过程要求,软件工程真正要上台阶、上水平,会受到多种因素制约。作坊式研发模式构成了软件工程过程改进的"路径依赖",路径选择错误,沿着错误的路径向前走,走得越远,回到正确路径的难度越大。理想的解决方案是整个产品研发团队一起"贯标"。     

难加工材料超声辅助切削加工技术

高性能合金(如高温合金、钛合金、高强度钢等)、复合材料、硬脆材料(如光学玻璃、工程陶瓷和功能晶体)等先进材料具有优异的性能,在航空、航天、军工、电子和汽车等领域得到越来越广泛的应用.     

航空安全中人的因素研究现状

人作为航空操纵的主体,不像机器那样稳定,容易受到外界的影响而产生差错,即人因失误。近年来,国内外对人因失误的研究逐渐深入,已经扩展到高可靠性要求工作的各个方面。本文阐述了目前人的因素的研究情况,分析了人因失误的产生原因,介绍了目前应用较为广泛的人的因素分析模型,以及其常用的几种定性和定量分析方法;重点论述了人的因素在空中交通管制和机组资源管理方面的研究和应用情况,并就其评估方法进行了说明。     

航天器真空热试验人员窒息预想事故的事故树分析

事故树分析法具有逻辑性强、形象化的特点,将安全事故与原因用逻辑树图的方式表现出来,能够系统分析安全事故产生的原因,明确安全管理工作的重点。文章对航天器真空热试验人员窒息预想事故进行了事故树分析,分析了导致事故发生的基本事件,求取了最小割集、最小径集,并对基本事件进行了结构重要度分析,根据分析结果提出了安全预防措施的建议。     

自适应无迹增量滤波方法

提出自适应无迹增量滤波(AUIF)的概念和定义,建立自适应无迹增量滤波模型及其分析方法,给出递推算法.传统的滤波方法极少关注量测方程的系统误差.在许多实际情况(如深空探测),量测方程由于受环境因素及测量设备不稳定等影响往往无法进行验证或校准而存在未知的系统误差,并且模型参数和噪声统计量也具有不确定性.这种不确定性会使递推过程产生较大误差,甚至导致发散,从而降低滤波精度.提出的AUIF能够成功消除这种未知的系统误差,也能够实时估计变化的噪声统计量,提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

涡轮叶片多重精度MDO方法

考虑到多学科优化设计(multidisciplinary design optimization,MDO)的效率和精度,充分发挥当前涡轮叶片各种精度分析方法的优势,提出了涡轮叶片的多重精度多学科优化设计策略.利用协同优化策略在学科解耦和协调方面的能力,引入包括流固紧密耦合分析、流固热松散耦合分析和近似方程在内的涡轮叶片设计中的多种精度模型,结合两点式标度函数和优化过程阶段性收敛后更新,改进可变复杂度建模方法处理多重精度模型的能力,研究结果表明:仅调用9次高精度流固耦合分析就能确保涡轮带冠叶片多学科优化设计的效率和精度.      

航天器喷气姿态机动分力合成抑制模态选取准则

针对利用喷气执行机构实现航天器姿态机动时柔性附件的振动抑制问题,以期望的姿态指向精度及稳定度为约束,提出了需要抑制的系统模态阶次选取准则。仿真验证模型由绕单轴旋转的中心刚体及柔性附件组成,应用拉格朗日法建立适用于不同附件位置的系统动力学方程,利用准则设计了常幅值分力合成控制力矩。仿真结果验证了所提出准则的有效性,并表明：在姿态机动前若能适当调整柔性附件的位置,将便于分力合成控制器设计,易于获得较高的姿态指向精度及稳定度,且利于减少喷气次数。     

欠观测条件下的扩展增量 Kalman 滤波方法

建立欠观测条件下的非线性增量量测方程,并给出其线性化方法,在此基础上提出一种欠观测条件下的扩展增量Kalman滤波(EIKF)模型及其递推算法.工程实际中,由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因往往带来未知的系统误差,传统的扩展Kalman滤波(EKF)无法对这种未知的系统误差进行补偿和校正,结果产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的扩展增量Kalman滤波方法能够成功地消除测量的系统误差,从而有效地提高非线性滤波的精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

无迹增量滤波方法

提出无迹增量滤波(UIF)的概念,建立一般无迹增量滤波模型及其分析方法,并对具有加性噪声的无迹增量滤波进行了详细讨论,给出其递推算法.在工程实际中,由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性、模型和参数的选取不当等原因往往带来未知的系统误差.在这种情况下,传统的无迹Kalman滤波方法(UKF)在递推过程中会产生较大误差,甚至导致发散.提出的无迹增量滤波方法能够成功消除这种未知的系统误差,提高滤波的精度.该方法计算简单,便于工程应用.