基于四分之一象限光强法热解碳消光角的计算机测量方法

 针对C/C复合材料中圆周沉积热解碳的消光特性,根据四分之一象限光强法测量原理提出了一种基于灰度曲线极值变化的热解碳消光角计算机测量方法。开发了一种动态模版匹配算法以修正图像采集中产生的目标位置偏移,并通过图像序列纤维截面形状校正解决了纤维倾斜截面的灰度信息提取问题。此方法能够有效地实现C/C复合材料消光角的计算机测量,且同时适用于纤维垂直截面及倾斜截面的情况。测量结果符合四分之一象限光强法的原理,与目测结果之间的误差位于1°~2°以内,随着热解碳内部微观结构原子排列的有序度及热解碳粒子间的夹角增加,消光十字分叉现象愈加明显,偏光图像纹理复杂程度增加,肉眼观测干扰增大,观测值与测量值之间的误差随之增加。     

弯曲段壁面冲击发散冷却结构流量系数与冷却效率的实验

为了研究回流燃烧室弯曲段采用冲击发散冷却结构时的流量系数和冷却效率,设计了多种不同几何尺寸的实验件模型,分别对其流量系数和冷却效率进行了实验研究,得出如下结论:①弯曲段冲击发散冷却结构的流量系数较小,一般不会超过0.7.发散孔倾角为40°的流量系数要小于倾角为20°和30°的流量系数,流量系数随着发散孔纵向间距比的增大而减小.②弯曲段冲击发散冷却结构的冷却效率均随着吹风比的增大而增大,其冷却效率要明显高于直板冲击发散冷却结构,且这种差异随着吹风比的增大而逐渐减弱.      

驻涡燃烧室发散冷却方案试验

设计了两种适用于驻涡燃烧室的发散冷却结构,发散孔的倾角分别为30?和150?,并通过试验研究了两种冷却结构在不同位置处,不同温比及吹风比条件下的冷却效果.试验结果表明,两种冷却结构均具有较高的绝热效率;两种结构的绝热效率随主流温度或吹风比的变化规律相同;凹腔前壁面的绝热效率最高,后壁面的绝热效率最低;在相同试验条件下,倾角150?冷却结构的绝热效率高于倾角30?冷却结构的绝热效率;随着冷却气量的减小,两者之间的差距逐渐增大.最后,通过数值计算方法对试验结果进行了分析.      

三种典型湿度标准器性能参数对比分析

选取DHT-2000型高精度温湿度测试仪、VaisalaHMP233温湿度仪和Syinyei S-1型露点仪三种典型的湿度标准设备,利用湿度检定箱对比分析了在30%-90%RH的湿度区间,三者测湿性能参数的差异。结果表明：DHT-2000型高精度温湿度测试仪与露点仪的测量精度相对较高,响应时间短,重复性较好。在取样湿度较高时,露点仪对环境要求较高,复现性相对较差。     

空天体系对抗下未来战斗机发展的一些思考

本文从在未来作战体系中对传统意义上的战斗机有无存在的必要性,未来战斗机的主要作战使命,发展思路,主要特征,使用方式等方面对未来战斗机的特征进行了一些概念性研究和描述。在此基础上,对未来变体战斗机、无人战斗机(UCAV)、未来变体UCAV的关键技术等进行了初步的分析。     

基于测量数据的不确定性结构分析的模糊理论

针对不确定性结构力学问题,提出了基于测量数据的模糊分析方法.该方法利用差值因子构造了不确定参数的隶属度函数,对不确定参数的有限个分散数据进行不确定性描述和定量化处理,估计出其真值估计和区间估计,将其运用到不确定性结构力学问题的模糊有限元分析中,以求得结构的不确定性响应.最后以十杆桁架结构为例,运用该方法对结构的不确定响应进行了分析,仿真结果验证了该方法的有效性.     

超声速飞机低声爆布局混合优化方法研究

声爆精确预测及低声爆设计方法已成为新一代军民用超声速飞机研制过程中必须解决的关键难题之一.将改进后的SGD(Seebass-George-Darden)反设计方法、声爆预测算法与遗传算法相结合,形成低声爆布局混合优化方法,利用遗传算法对SGD参数进行优化,得到具有较低声爆超压值和较大有效容积的等效截面积分布,进而得到低声爆布局方案.构建了低声爆混合优化设计环境,可以对方案的声爆水平、感觉噪声级、机体有效容积以及等效截面积分布等进行计算分析,在总体设计阶段具有较高的工程实用价值.优化后的方案采用连翼布局,钝形机头设计,优化后方案的声爆超压值降低了14.51％,机体有效容积增加了15.08％.由于尾部激波强度的不同,地面声爆感觉噪声级随滚转角的变化呈现先变小、后变大、再变小的趋势,对于尾部声爆波形还需进一步优化研究,以降低感觉噪声级.     

电动飞翼布局无人机设计研究

为改善无人机起降和续航性能,对采用正弯度翼型的飞翼布局电动无人机进行计算研究.建立了无人机重量模型,机翼通过后掠、几何扭转以及襟翼、升降副翼的合理配置以减小纵向配平阻力,确定了一架航时为4h的飞翼布局小型手掷电动无人机的总体参数.分别以航时和重量尺寸为算例目标,使用遗传算法对无人机总体参数进行优化.计算结果表明:相对于反弯度翼型,使用正弯度翼型的飞翼布局无人机能减小无人机重量和尺寸,延长留空时间.     

一种基于神经网络的飞机载荷参数识别方法

提出一种经遗传算法优化的Kalman滤波神经网络(GA-KFNN)方法,对飞机特定机动下的载荷进行参数识别.首先,构建Kalman滤波神经网络(KFNN),设计了相关改进算法抑制滤波发散,提高了网络的预测精度和抗噪能力;其次,利用遗传算法(GA)优化KFNN的相关参数,使网络能迅速收敛,提高了运算效率.载荷识别结果显示,改进和优化后的GA-KFNN运行稳定,收敛迅速,具有良好的识别精度和泛化能力,满足工程实际需求.     

低声爆静音锥设计方法研究

 声爆精确预测及低声爆设计方法已成为新一代军民用超声速飞机研制过程中必须解决的关键难题之一。基于计算流体力学(CFD)、波形参数法以及MARK-VII方法构建了高精度声爆预测方法,利用该方法对低声爆静音锥的设计展开研究。研究结果表明,静音锥的设计存在临界长度,静音锥长度小于临界长度时,静音锥产生的激波在传播过程中与机头弓形激波合并,静音锥无法起到降低声爆的作用;静音锥长度大于临界长度时,声爆水平也会略有上升。静音锥临界长度随飞行高度和飞行马赫数的变化而变化,可以根据实际飞行状态采用可伸缩设计,达到最佳的低声爆效果。多级静音锥利用多道弱激波取代机头强弓形激波,其声爆水平较单级静音锥也更低,同样,多级静音锥每一级的长度也要达到临界长度。不同静音锥头部形状产生的脱体激波形状不同,脱体距离也不同,导致阻力系数以及静音锥壁面温度有所不同,但静音锥头部形状对远场声爆信号的影响并不明显。采用静音锥的低声爆方案与原始方案比较,声爆水平得到大幅降低,阻力系数略有上升。