更高速(400+km/h)列车气动减阻技术发展与展望

合理有效的气动减阻技术是我国研发运营速度400+?km/h高速列车的过程需展开深入研究的重点内容.首先阐述了高速列车气动阻力的基本分布特征,并针对国外下一代更高速列车的气动减阻技术进行了调研,尤其分析了欧洲、日本和韩国的下一代更高速列车气动减阻技术的特征,总结了国外下一代高速列车气动减阻的关键技术与方法.然后根据列车气动减阻技术实施部位的差异,从列车头型优化以及转向架、受电弓和风挡等局部结构优化两个方面对我国目前高速列车气动减阻技术研究现状进行了分析和梳理,同时归纳了新型气动减阻技术的研究现状.最后在综合国外下一代更高速列车气动减阻技术与我国气动减阻技术研究的基础上,对我国更高速(400+?km/h)列车气动减阻技术中可行性较高且效果明显的发展方向进行了展望与建议,为我国更高速列车气动减阻技术的设计与发展提供有价值的参考.     

详细化学反应机理对预混丙烷钝体熄火模拟影响

航空发动机熄火预测是重要关键问题之一，湍流和化学反应的非线性相互作用使预测非常困难。本文采用大涡模拟（LES）对湍流进行高精度模拟，采用概率密度函数输运方程湍流燃烧模型（TPDF）耦合JL4、Z66和H73三种化学反应机理，对预混丙烷钝体熄火现象和规律进行研究。JL4的反应机理最简单，反应释热快，局部放热高，火焰宽度大，火焰两侧温度梯度大，燃烧更加趋于稳定，无法模拟出熄火状态。H73机理绝热火焰温度低，火焰温度低，回流区中部OH含量高；在近熄火状态，大量CO被氧化，释放热量过高导致无法模拟出熄火现象。Z66机理可以模拟出火焰正常状态，在低当量比下也可以模拟出熄火状态。本文算例中，局部Da数大于1的区域超过35%则会发生熄火。     

先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志，飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围，可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象，基于过失速机动飞行试验的数据，开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性，研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法；针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性，进一步构建深度神经网络，对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计，过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°，融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。     

机载托架自动校准系统的设计与实现

为了解决机载托架传统校准方法精度低、耗时、费力等问题,设计了一种高精度、高效率并且操作简单的成品托架自动校准系统。该系统运用调平精度较高的"循环多次"最高点不动调平方法,建立高精度机载托架校准的静力学数学模型,运用VC与Matlab的COM接口编程技术开发机载托架自动校准系统,并建立良好的人机交互界面。试验结果表明,利用该方法对机载托架进行校准,无论是校准精度还是校准效率都较传统方法有很大提高。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

基于梯度提升决策树的量子科学实验卫星光学实验预测

量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验，地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值，并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定，可扩展性较差.针对以上问题，提出一种基于机器学习的光学实验判别方法，将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题，构建分类模型，利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练，并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明，本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下，判别准确率达到99%，可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性，可应用于卫星在轨运行的其他监测任务.      

液体火箭发动机协同设计平台关键技术

针对液体火箭发动机协同设计工程实际需求,围绕研制数据高效流转与协同,面向产品全生命周期跨地域、跨专业特点,提出了协同设计平台框架。针对协同平台中的5项关键技术,给出了相应解决途径。基于PLM系统构建协同环境,建立统一编码,整合研制过程中的标准件、原材料等共性基础数据;通过基于MBD的三维结构设计,采用MBSE理念,以模型为载体升级发动机设计流程;采用线上IPT模式提升产品设计效率,同时实现全过程数据记录知识累积。采用BOM结构组织和展示不同设计阶段形成的数据;基于Hadoop平台分布式数据存储模式,实现结构化和非结构化数据综合管理。通过工程实践验证表明,构建的协同平台实现了基于数字化模型的设计工艺定制化协同,科研生产全过程的信息整合和多维度监控,促进了业务流程持续优化和研制效率不断提升,支撑发动机研制模式的转型升级。     

基于改进GERT的任务过程时间特性建模分析方法

随着系统任务需求的日渐密集，用户对系统的时间特性提出了更为严苛的要求。首先，利用图示评审技术（GERT）构建系统任务流程的随机网络模型，针对任务中由于资源共享引起的活动排队执行以及部分上下游活动之间存在重叠的情况，基于排队论并引入时间因子以修正任务中各活动的执行时间，并给出任务执行时间的求解步骤。经考虑这2种情况，最终任务平均执行时间增加了22.9%。其次，通过不确定性分析，找出了任务中的关键活动，为进一步任务优化提供方向和思路。最后，以舰载机着舰任务为例进行案例应用分析，验证所提建模分析方法的有效性和适用性。