无人机翼尖小翼参数优化及风洞试验研究

为延长无人机留空时间，加大航程和提高升限，可采用加装翼尖小翼的方法使无人机的升阻比有所提高。在工程估算的基础上．对几十种翼尖小翼的组合方案进行了风洞试验，并对试验结果进行了优化分析．得出了可供无人机使用的翼尖小翼参数。试验结果表明，加装翼尖小翼使全机最大升阻比可提高10．6％。     

基于自适应遗传BP算法神经网络数据融合的空中目标识别

空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容。本文利用不同类型目标产生的多类型传感器的数据信息对目标进行识别。为了训练神经网络目标识别分类器，将遗传算法和BP算法相结合，提出了一种新的自适应遗传BP算法，利用这种神经网络来确定指标的权值。仿真试验结果表明，基于自适应遗传BP算法神经网络的识别是一种简单、可靠的目标识别方法，具有很好的目标识别效果。     

高维小失效概率下的改进线抽样方法

 针对隐式极限状态方程的可靠性分析，提出了一种基于失效域样本模拟的高效线抽样法。该法采用马尔可夫链来快速得到失效域中的条件样本，利用这些失效域中的样本可以得到线抽样的重要方向，并且这些样本还可以作为线抽样的样本，来得到隐式极限状态方程失效概率的估计值。由于该法可以较准确地得到线抽样方法的重要方向，因此线抽样的效率可以得到提高，另外失效域的样本又可以作为线抽样的样本，从而进一步降低所提方法的计算工作量。算例表明所提算法的计算精度和效率均高于传统线抽样方法。     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

轴向过载下固体推进剂药柱变形研究

采用Φ315试验发动机,对某新型推进剂翼槽型药柱进行了10g,20g,30g和35g的轴向过载离心实验,测量了药柱前端面靠近内孔处测点的位移;并运用三维线性粘弹性有限元模型,对离心实验过程进行了数值模拟,以确定固体推进剂药柱在轴向过载作用下的变形问题。结果表明,计算值与实验结果符合较好,证实了粘弹性有限元模型适用于过载条件下药柱变形的研究。     

改善开关磁阻ISG性能的控制策略研究

 针对宽转速范围开关磁阻ISG 的起动转矩平稳性差和发电性能不理想, 提出用TMS302C31 和CPLD 协调工作以改善开关磁阻ISG 性能的控制思路, 给出了起动和发电状态详细的CPLD 时序控制逻辑仿真图、绕组相电流波形仿真图和原理样机实测波形图; 讨论了I SG 在典型状态的DSP 的控制策略框图, 试验结果表明, 发电状态在4 倍负载突加、2 倍突卸条件下, 其稳态和瞬态性能仍满足MIL-STD-704E 标准。     

国外飞机电气技术的现状及对我国多电飞机技术发展的考虑

根据国外航空电气技术的最新发展,研究了多电飞机电气系统的发展需求,重点阐述了多电飞机的关键技术,结合我国航空技术发展现状提出了我国在多电飞机关键技术方面的发展思路和建议.     

边条翼布局双垂尾抖振的数值模拟

对边条翼布局的双垂尾抖振进行了较为深入的数值模拟研究。模拟来流马赫数为0.2,迎角为10°~40°。通过非定常Euler方程计算各迎角下的非定常流场及垂尾根部弯矩系数。并将随时间脉动的根部弯矩系数进行计算得到根部弯矩系数均方根值,从而得出根部弯矩响应大小随迎角的变化曲线。结合流场特性对该布局双垂尾抖振的发生机理及抖振响应随迎角的变化规律作了深入分析。结果表明:该边条翼布局双垂尾抖振主要是由于边条破裂涡作用在垂尾上的脉动载荷引起的。最后,将垂尾根部弯矩响应的计算结果与该模型双垂尾抖振的风洞实验结果作了比较,结果符合得较好。     

基于两相法的机翼结构几何优化设计

针对机翼结构的几何优化问题,提出了一种基于两相法的几何优化设计新方法。采用参数化命令流文件进行有限元建模,利用复合形法进行位置优化,利用MSC/NASTRAN进行尺寸优化,并将尺寸优化结果传递给复合形法作为复合形法进行操作的依据。算例表明,本文所提方法可行,所得结果可信度高。     

LXI-新一代测试总线技术

LXI是继GPIB、VXI和PXI总线技术之后,基于以太网络的新一代自动测试系统模块化构架平台标准.LXI技术构建在久经证明的工业标准上,融合了GPIB 仪器的高性能、VXI/PXI 卡式仪器的小体积以及LAN 的高速吞吐率, 能够快速、高效率、高性价比的构建测试系统.介绍了LXI技术规范,分析了网络消息触发、IEEE-1588时钟同步触发和触发总线等三种定时与同步技术的原理,重点分析了LXI技术特点及其诸多优点,最后简要阐述了LXI的应用前景.