微重力效应的物理解释及其应用

讨论了微重力效应及其分子物理学解释，万有引力的单极性决定了它的累积性和宏观性，重力对自由分子的影响是微科其微的，然而在流钵，特别是在液体内部的具体条件下，重力对流体内部分子集团产生明显影响，以宏观的静压强形式表现出来。而当重力变小，变微，流体内部的静压强也就趋于消失，由静压强产生的二级现象，如异相沉降或浮泛。同相的浮泛对流，液体自约束成球形，也就消失，这些就是微重力的一，二级物理效应，本文认为，Bossinesq近似对于流体而言实质上是线性热力学假设或近平衡态假设，可以用初始平衡态的物性参量表征临界点时的无量纳数，提出一种重力消失诱发非平衡态向平衡态蜕变的猜想，从文中导出的瑞利数Rα的表达式可以看出，重力加速度的消失，可以使瑞利数的值从远离平衡态的湍流蜕变到稳定流动的瑞利－贝纳对流胞，甚至是没有宏观流动的平衡态，最后，将本文给出的理论解释模型应用到空间材料加工所需微重力水平的估算、窨材料加工工艺的微重力利用准则和空间装置中气体自然对流传热状态模拟的低真空和微重力的互换性方面。     

我国旅游产业发展的趋势走向

随着国民经济的发展和人民生活水平的提高，旅游产业作为朝阳产业呈现出较强的生命力，已经成为中国经济的增长点，并发展成为国民经济的支柱产业。中国旅游产业在新的历史时期趋势走向是：（1）旅游产业开放外向化与世界旅游的国际化同步。（2）旅游产业竞争与区域环境竞争并举。（3）旅游产业发展与生态环境保护并重。（4）危机处理能力增强与旅游产业健康发展同步。（5）旅游产业相关法规跟进完善与旅游产业快速发展并进。（6）旅游产业的文化性特征与中国文化的厚重性并重。（7）旅游方式内容多元化与人民生活方式多元化相适应。     

无尾布局支撑干扰数值模拟

采用TRIP2.0_SOLVER软件,开展了高、低速来流条件下,无尾飞翼布局支撑干扰的数值模拟技术研究.高速来流状态下支撑干扰的数值模拟,以尾支撑作为主支撑,腹支撑作为辅助支撑,完全模拟了实验中采用的两步法;低速来流状态下的支撑干扰的数值模拟,采用了有无尾支撑的方式得到支撑干扰量.笔者介绍了支撑干扰的典型高、低速数值模拟结果,并与高速实验结果做了初步的对比.     

飞机结构X射线裂纹图像智能评定

飞机结构X 射线图像评定过程存在复杂背景下裂纹分割不准、检出难等问题。基于高效层聚合网络提出一种飞机结构X 射线裂纹图像智能评定模型（ELAN-Seg）,将ELAN-Seg 模型和DeepLabv3+模型的射线图像裂纹分割能力进行对比,结合图像处理技术对模型分割的裂纹长度进行评估,利用飞机强度试验及外场维护过程采集的X 射线图像对模型进行验证。结果表明：分割的最小裂纹长度约为3 mm,ELAN-Seg 模型对复杂背景射线图像裂纹分割更加准确,裂纹漏检率小于3.8%,该模型具有工程适用性。     

复杂产品集成逆向工程系统及其关键技术

逆向工程是快速制造复杂产品和有主模型产品的主要方法之一,是CAD/CAM技术的重要组成部分.为将集成和系统的思想用于逆向工程的研究,提出了复杂产品集成逆向工程系统的概念(IRES),探讨了其中的关键技术,包括测量、CAD模型重建、误差控制和光顺品质的分析与优化等.      

基于散乱数据的飞机外形曲面重构

针对基于散乱数据的飞机外形曲面重构问题,在拟合曲面节点矢量的确定方法和数据点在曲面上投影点的计算方法两个方面对已有的曲面拟合算法进行了改进,提高了曲面拟合的精度和效率,并给出了应用实例。     

基于Kriging模型的翼型气动性能优化设计

将基于Kriging模型的近似技术引入气动优化设计。通过计算两个测试函数的全局极值以及翼型几何形状的重构,比较了基于Kriging模型的优化方法与传统的梯度类优化方法、标准遗传算法的特点。结果表明基于近似模型的优化方法不仅全局性良好,而且有效节约了计算资源。用此方法进行了翼型的气动优化设计,目标函数为来流马赫数为0.7、攻角为3°时升阻比最大。设计结果表明,与参考翼型相比,优化翼型升阻比提高了81%,而翼型截面积减少不到1%,优化效果非常明显。     

基于改进粒子群算法辨识Volterra级数的目标机动轨迹预测

目标机动轨迹预测是空战态势感知和目标威胁评估的重要前提。针对传统目标机动轨迹预测模型复杂度大、预测精度低等问题，结合目标机动轨迹时间序列的混沌特性，提出一种基于相空间重构理论和Volterra泛函级数的目标机动轨迹预测模型。该模型首先采用0-1检测法验证了目标机动轨迹时间序列具有混沌特性；其次，利用C-C法确定嵌入维数和时间延迟，对目标机动轨迹时间序列进行了相空间重构；然后，引入Volterra泛函级数预测模型，为了克服高阶Volterra核函数求解复杂的难题，提出一种混沌变异自适应粒子群算法，构建一种基于改进粒子群算法辨识的Volterra级数预测模型，并将其应用于目标机动轨迹预测；最后，将所提算法与卡尔曼滤波算法以及机器学习算法进行单步和多步预测对比，同时将改进粒子群算法与其他智能算法进行性能比较。仿真结果表明：所提预测模型具有良好的单步和多步预测性能，改进的粒子群算法具有参数辨识精度高、收敛速度快的优点。     

基于边界层理论的高超声速飞行器滚动通道自适应滑模控制

针对倾斜转弯高超声速飞行器滚动通道控制中初始误差大,系统参数不确定和干扰严重的问题,基于边界层理论的相关结论,设计了一种自适应的滑模控制方法。该方法采用传统滑模面,避免了积分滑模在大初始误差下导致的大超调。改进的自适应调节律能够逼近系统的参数摄动和干扰上界,保证了整个控制过程的滑模可达性。同时,通过选取合理的参数,能够保证较小的稳态误差。理论分析和仿真结果验证了该方法的有效性。