大迎角细长体头涡结构演变的非定常现象研究

细长旋成体绕流中位于尖部附近的一对头涡在迎角增至一定程度时,会表现出很强的非定常特征,而此时后体上为类卡门涡脱落区域。为了寻找这对头涡的非定常特征随迎角变化的规律,在两个风洞中分别用两个细长体模型进行测压和流动显示实验,得到了在很大迎角下旋成体头涡的脉动频率随迎角基本呈线性变化的规律,而后体上的卡门涡脱落频率则与迎角的正弦值成正比。     

新型热管冷板传热性能的试验研究

为了有效解决阵列行波管的多热源、高热流散热问题．研制了基于其安装空间尺寸的热管冷板散热装置。热管由8根竖直圆管、冷凝段连通管和蒸发段连通孔组成，其蒸发段嵌入冷板内部，冷凝段伸入冷却水套。试验研究时，在冷板的两个大表面(正反面)各贴上8个电加热片模拟阵列行波管生热，冷板导出的热量由冷却水带走。试验结果表明，所提出的热管冷板传热性能和壁面均温性能良好，满足设计要求。     

Laves相Nb-Cr合金的真空烧结

研究了真空烧结参数及机械合金化对Laves相Nb-Cr合金致密度的影响,结果表明球磨后粉末烧结试样的致密度增加率是未球磨粉末烧结试样的3~5倍;当烧结温度增加、烧结时间延长,Laves相NbCr2的合成更为充分,试样致密度增加。     

细长旋成体大迎角绕流中的头涡与卡门涡的脉动压力特性

在迎角很大时细长旋成体背部流场沿轴向通常有两个截然不同的区域,其中卡门涡脱落区域位于后体,而头涡区域靠近旋成体头部。为了寻求两者的区别与联系,在两个风洞中分别用两个细长体模型进行测压和流动显示实验,得到了沿旋成体轴向不同区域的压力脉动特征,即头涡的脉动幅度相对卡门涡较大,而频谱峰频率则较低,而且随着迎角的进一步增大,头涡区会完全消失。     

三轴转台谐波幅相自适应控制系统的设计

提出了一种能够有效地提高正弦运动仿真转台精度的谐波幅相自适应控制补偿方法，阐述了谐波幅相自适应控制的机理、结构配置，开发了谐波幅相自适应控制律、分析了系统稳定性，为进一步提高精度还提出了一种在线辨识系统频响模型的实现途径。由转台工作的实测数据及跟踪误差测试表明，本文提出的谐波幅相自适应控制方法的精度明显优于常规的经典控制，对其他精密正弦运动跟踪系统也有普遍意义。     

潜射导弹级间段密封圈动态密封性能模拟试验方法

根据潜射导弹级间段密封圈在出水过程中的动态变形参数设计了一套模拟试验件和加载、加水及测量装置,采用摆锤冲击加载方式和裂纹动态张开位移测量方法再现了密封圈在导弹出水过程中的使用条件,证明密封圈在规定的开缝宽度、开缝时间和弹体内外压差的使用环境下能够保证防水和密封效果。利用两自由度冲击响应模型分析了试验的动响应曲线,给出了试验系统模态参数的识别结果。     

塞式喷管三维流场的数值模拟

从曲线坐标下的三维平均雷诺的N-S方程出发,并用k-ε两方程湍流模型封闭方程组,采用二阶精度的精度无波动、无自由参数的耗散差分格式(NND格式),发展了模拟塞式喷管三维流场的数值程序,并对线性塞式喷管和瓦状塞式喷管在不同落压比下的三维流场进行了数值模拟研究.结果较好地预示了塞式喷管的三维流场特征,并且显示瓦状塞式喷管除了圆柱形结构比平板更能承载外,其塞锥压强分布可以进一步改善其受力情况.     

低纬地磁Z分量的半年变化

利用武汉、广州、泉州和琼中等4个低纬地磁站连续多年的地磁资料，计算了各月5个磁静日Z分量日均值与中午1100---1300时段平均值之差(Dz)，对每年12个Dz采用多元回归分析方法，得到各年的半年变化幅度和相位．结果表明：4个站的Dz每年都有半年变化现象；半年变化幅度与太阳活动有关，一般来说，太阳活动高年Dz半年变化幅度明显大于太阳活动低年；太阳活动本身的半年变化，对Dz半年变化幅度有显著的调制作用；Dz半年变化的相位在3—4月(或9—10月)，即极大值出现在分季；低纬地区地磁Z分量存在显著的半年变化，能够反映赤道电急流也有明显的半年变化，这再一次证明，赤道电急流幅度的半年变化，通过“喷泉效应”使得电离层，f0F2产生半年变化，其是产生，f0F2半年变化的一个主要因素．     

应用加权中值滤波法检测薄壁梁式挠性器件下摆量

应用加权中值滤波法对薄壁梁式挠性器件下摆量进行高准确度CCD检测。薄壁梁式挠性器件在测量过程中测量图像存在高频抖动现象,因此测量准确度不高,运用加权中值滤波后使用最小二乘法细分技术,可以在实现提高测量准确度的同时,消除高频抖动带来的误差,从而可以有效提高CCD测量薄壁梁式挠性器件下摆量的准确度。实验表明,该方法比传统测量方法准确度提高20倍以上。     

无刷直流电动机的新型自适应模糊神经控制

 为无刷直流电动机提出了一种自适应模糊神经控制方法.这是一种建立在开关控制、模糊控制和自适应控制相结合基础上的控制方法,并用神经网络实现了模糊控制器和自适应机构.在无刷直流电动机的双闭环调速系统中,电流控制器是PI控制器;转速控制器是由1个开关控制器和1个包括自适应机构在内的模糊控制器相结合组成的,且用1个3层前向神经网络离线学习实现了模糊控制器,学习算法采用的是改进的BP算法.用1个单神经元通过在系统运行过程中的动态学习实现了自适应机构,学习算法选用了有监督的Hebb学习算法.由电机所处的运行阶段决定哪一个控制器工作.此控制算法的仿真结果说明,它使系统具有良好的动、静态特性和自适应性.