横喷射流与空气混合增强的试验研究

提出利用垂直横喷射流引入流向旋涡来增强氢和空气的混合。射流中心剖面速度分布和射流轴线最大速度衰减的五孔探针测量结果表明,单孔射流与来流空气的动量比越大,混合越迅速。二维射流的混合要比三维射流差的多。单排多孔射流在一定的孔面积和流量比下,协调孔距、通道高度和射流动量比的关系,就可获得射流与来流空气的最佳混合,然后据此确定喷孔直径和数目。首次引入三维垂直射流旋涡穿透深度的概念,这比最大速度穿透深度更具实际意义。     

尾部喷流对飞行器阻力影响的数值模拟分析

底阻在弹类飞行器阻力中占比较大,准确预示底阻对于弹类飞行器飞行性能评估至关重要,而发动机尾部喷流对底阻影响明显。采用基于雷诺平均Navier-Stokes方程的流场仿真方法研究了飞行器底部发动机喷流和外流干扰流场特性,主要分析了喷流对飞行器阻力的影响。飞行器安装了两台推力可调的液体火箭发动机,发动机在不同飞行工况下采用不同推力工作。分别研究了亚音速、跨音速和超音速典型飞行工况下弹体底部无喷流状态、单喷管喷流状态和双喷管喷流状态时,飞行器阻力变化情况。结果表明:不同马赫数下,发动机喷流对底部阻力影响情况基本一致,与无喷流情况相比,当发动机工作时,无论单喷管喷流还是双喷管喷流状态,底部发动机喷流引射效应明显,弹体阻力系数明显增加。     

一种MWENO格式的构造和应用

在结构网格上提出了一种新的在混合模板集上守恒量插值的非线性权系数计算方法,构造了一种多重加权实质无波动激波捕捉格式,即所谓的MWENO(Multi-Weighted Essentially Non-Oscillatory)格式.与DWENO(Double Weighted Essentially Non-Oscillatory)格式相比非线性权系数的计算不用人为调节.随后文中给出了几个典型算例.通过MWENO格式和WENO格式的计算结果比较,表明MWENO格式具有较高的间断分辨率.     

基于双十字线圈的失谐混合拓扑系统研究

在无线电能传输过程中,航天仪器不可避免地会出现发射机构与接收机构位置偏移,这会使功率及效率发生骤减。为了解决这个问题,基于双十字组合式线圈偏移适应性,提出了具有抗偏移性的LCC-LCC及S-S拓扑并联构成的混合拓扑无线电能传输系统。首先,通过COMSOL有限元仿真,分析了机构的磁场分布特性;然后,对LCC-LCC与S-S补偿并联混合拓扑的电路特性及发生偏移振动等条件下的特性进行了分析;最后,通过仿真及实验,验证了所采用的双十字线圈与失谐混合拓扑下无线电能传输系统抗偏移的可靠性与有效性。实验表明：接收线圈在位置偏移下,系统的输出功率与传输效率基本保持不变。     

中低纬地区混合LEO星座增强GNSS UPPP收敛性能评估

针对全球卫星导航系统(GNSS)精密单点定位(PPP)收敛时间过长的问题,提出了利用低轨卫星(LEO)几何结构变化快的优势,增强GNSS非差非组合PPP(UPPP)的收敛性能。选取中低纬度地区28个能接收GPS、GALILEO和BDS3信号的测站观测数据,比较了极轨和混合LEO星座的增强效果。结果表明：混合LEO星座增强GPS、GALILEO和BDS组合系统时,各测站收敛时间减少60%～80%,70%的测站收敛速度优于极轨星座。当混合LEO星座增强单BDS时,CL和GCL组合系统的收敛时间相当,ENU方向定位误差变化基本一致。收敛时间从10～20 min下降至3 min以内,原因是混合LEO增强BDS定位时,大大改善了卫星的空间结构。     

航天员混合现实训练与支持技术研究

基于航天员地面单人便携训练、多人协同操作训练、空间在轨操作辅助支持以及远程协同支持等工程任务需要,开展混合现实训练与支持技术研究。设计了航天员混合现实训练与支持的工程实现总体技术框架,针对航天员地面训练环境、在轨任务环境以及远程支持环境等特殊因素,对混合现实头盔头部位姿实时估计技术、多人协同操作技术以及远程支持场景匹配等关键技术进行研究。试验验证和航天员体验表明,技术方法有效、用户体验良好,满足空间站航天员地面与长期在轨典型性训练和支持任务需求,提高了训练支持质量和效率。     

基于扩展Petri网的飞机装配系统设备调度方法

针对飞机装配过程中设备调度的复杂性,提出了基于扩展Petri网构建设备调度模型的新方法。结合飞机装配的实际特点,论述了模型定义过程和建立方法。该模型以面向对象Petri网表达飞机装配过程,以赋时Petri网将装配过程与辅助设备相关联,利用混合算法以时间和设备利用率为目标对模型进行优化求解。以某模型飞机中机身装配过程为例,应用该方法进行建模并求解,实例应用与分析表明该方法对实际装配设备调度具有较大的指导意义。     

混合SDN的多目标路由优化算法

为充分利用SDN(Software Defined Network,软件定义网络)节点的优势来优化网络性能,混合SDN的流量工程成为当前的研究热点,而路由优化是实现流量工程目标的重要策略之一.但是,当前混合SDN的流量工程中未考虑网络整体的负载均衡以及SDN节点的处理能力.针对上述问题,提出了一种多目标路由优化算法——MCS(Minimum Cost Sum,最小化代价和),综合考虑整个网络的传输延迟与链路利用率,同时保证SDN节点的处理能力满足实际约束,最终实现全网综合性能的最优化.实验结果表明,当网络整体负载较轻,MCS与现有的SOTE(SDN/OSPF Traffic Engineering,软件定义网络/开放最短路径优先流量工程)算法性能相近;而当网络负载加重时,MCS相比于SOTE,可将网络负载降低约9％,因此,MCS算法具有更高的优化能力.     

基于粒子群和人工蜂群混合算法的气动优化设计

现代启发式智能算法存在全局与局部搜索能力的平衡问题,针对此问题,采用双种群进化策略和信息交流机制,提出一种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的新型混合优化算法——MABCPSO,并分别进行函数测试和翼型的气动优化设计验证。结果表明:MABCPSO新型混合优化算法具有更好的寻优能力,相比粒子群算法和人工蜂群算法,该算法能以更少的进化代数分别提高1.7%和2.2%的减阻效果。