外形设计对微喷管性能的影响

利用直接模拟蒙特卡罗法对钟形、喇叭形和锥形等三种不同形状微喷管进行管内气体流动模拟,并对不同温度及入口压力下各形状喷管的性能变化进行模拟分析,模拟中采用与实际分子碰撞过程更为接近的内能松弛模型及CLL物面反射模型。研究结果表明钟形微喷管因扩张段回流区的存在,其推力性能明显低于喇叭形和锥形微喷管,锥形微喷管的推力性能同喇叭形微喷管较为相近。三种形状的微喷管推力值都随着入口温度的升高而降低,而微喷管的推力效率随着入口温度的升高而上升,入口压力的变化对微喷管推力有较大影响,但对微喷管的推力效率影响并不显著。     

基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。     

金属丝网-油液介质耦合减振器动态特性试验与建模研究

 基于电子信息设备振冲防护中抗大冲击并兼顾衰减振动要求,通过巧妙地结合金属丝网阻尼元件和油阻尼介质及橡胶元件和金属弹性元件设计了结构微小的原理试验样机;该样机适合航空应用;样机的多参数匹配试验研究表明该耦合减振器具有强非线性动态特征,在此基础上结合理论分析形成复合建模方法建立了原理样机非线性动态特性模型,该建模方法直接引入结构参数,为直接设计具体的器件建立了理论基础;研究表明该耦合减振器性能优越并具有良好的设计可控性,建模方法可以应用于其它减振器件研究和设计。     

用于雷达的X波段五位数字式移相器设计

描述了用于雷达的X波段GaAsHMIC（混合微波集成电路）五位数字式移相器的设计过程。该设计采用了一种新型的电路结构，取得了较好的微波特性，同时大大减小了其尺寸。     

用多重网格方法计算旋翼跨声速无粘流场

发展了一种加快悬停旋翼无粘流场计算收敛速度的多重网格方法。由于悬停旋翼流场中存在不可压区域，同时旋翼尾涡系统的发展需要较长的时间，使得旋翼流场的收敛速度远低于固定翼流场，因此研究旋翼流场的多重网格算法具有重要意义。空间离散格式采用了中心有限体积方法，时间推进应用了五步龙格-库塔法。采用3层网格的V循环，对一跨声速悬停旋翼无粘流场进行了数值计算。计算结果表明：尽管多重网格方法对旋翼流场的加速收敛作用不如对固定翼流场的加速收敛效果，但是多重网格方法仍然可以显著地加快旋翼流场收敛。     

HTPB复合固体推进剂含损伤和老化本构研究

通过热氧老化实验、声发射损伤检测实验和蠕变柔量测试实验确定HTPB复合固体推进剂非线性本构关系，并与Schapery非线性本构方程进行比较，结果表明，含损伤老化模型较好地解释了HTPB复合固体推进剂的非线性特征，可以应用分析HTPB复合固体推进剂的力学特性。     

双模态冲压发动机高超进气道的实验研究

设计了侧压角为6°,后掠角45°,斜楔板压缩角分别为4°和8°的两套带隔离段的高超三维侧压式进气道,通过风洞实验研究了来流马赫数、出口反压、斜楔板压缩角以及隔离段等对进气道性能的影响.实验结果表明,在高来流马赫数及较小的斜楔板压缩角时,进气道的流量系数、总压恢复系数较高.总增压比在不同斜楔板压缩角时基本保持不变.     

基于Euler／N—S方程的跨音速非线性静气动弹性问题研究

在C-H网格的基础上,采用Jameson的中心差分有限体积法求解Euler/N-S方程,采用结构影响系数法计算结构的弹性变形,用三角元面积加权法和常体积转换法(CVT)实现流固耦合,计算了弹性后掠机翼在跨音速状态的静气动弹性问题     

纳米金属和复合金属粉对AP/HTPB推进剂热分解的影响

用热分析法(DTA)研究了纳米金属和复合金属粉(Cu,N i,A l,N iCu,N iCuB,N iB)对AP/HTPB推进剂热分解的影响。结果表明,纳米金属和复合金属粉对HTPB推进剂的热分解具有明显的催化作用。纳米铜粉使AP/HTPB推进剂的低温和高温热分解温度分别降低了51.6℃和33.6℃,DTA表观分解热增大为3.7kJ.g-1,催化效果十分显著。纳米铜粉和含铜的纳米复合金属粉(N iCu和N iCuB)的催化效果强于其他纳米金属粉。纳米金属粉主要通过催化AP/HTPB推进剂中AP的热分解,表现出对HTPB推进剂具有较好的催化效果。     

遗传算法在试飞科目最优排序问题中的应用

以试飞科目间总的过渡耗油、耗时最省为性能指标，应用基于生物界自然选择机制和自然遗传机制的遗传算法，对试飞科目的最优排序问题进行了研究。介绍了遗传算法用于组合优化问题的基本原理和技术方法，根据试飞科目的最优排序问题的特点，构造了适当的适应度函数，对选择算子、交叉算子等进行了改进，充分利用了谝算法的工程性强、应用范围广等特点。仿真计算所得结果表明，应用遗传算法合理安排试飞科目次序，,可节省试飞耗油、耗时、减少试飞成本，提高试飞效率。