液体火箭发动机在高空工作期间喷管及其周围流场研究

研究了液体火箭发动机(简称火箭发动机)在不同高度飞行时喷管内及喷管周围的气流流动参数分布与高度的变化关系.研究结果表明火箭发动机当其工作高度低于设计高度很多时,燃气在喷管内流动时将会产生激波;当工作高度接近设计高度时,燃气在喷管内流动时将产生微弱的斜激波;当工作高度超过设计高度时,燃气在喷管外将会产生"羽流","羽流"的面积随着飞行高度的增加而变大;当飞行高度大于设计高度时,应考虑燃气"羽流"对发动机及所携带载荷的影响,所携带载荷应有热及污染的防护措施;此时喷管应采用变面积比的喷管,即高度补偿喷管,此喷管的面积比随着飞行高度的增加而增大.     

一种新型级间分离技术研究

本文对一种含固体燃气发生器的级间分离技术进行了研究。首先给出了分离的总体方案，建立了级间段气体压强瞬变的数学模型和导弹两级的运动模型，并利用流体动力学软件对级间段充气过程进行了模拟。简要介绍了固体燃气发生器的设计，并给出燃气发生器装药的选取原则。最后通过对某型号导弹的计算，证明这种级间分离方案是可行的。     

非壅塞固体火箭冲压发动机补燃室内流场数值模拟研究

在冷流情况下对发动机补燃室掺混流场进行了数值求解，然后建立了发动机补燃室简单反应流模型，并在该模型下对某实验发动机进行了模拟，得出了反应物和产物组分、燃速、温度等发动机参数的变化趋势，给出了一些有用的结论，论证了该反应流模型的准确性。     

1Cr18Ni9Ti不锈钢中形变诱发α’马氏体相的组织特征

论文通过对1Cr18Ni9Ti不锈钢试件在－70℃下进行低温拉伸，制备出具有不同形变，诱发α’马氏体相（铁磁相）含量的试样，进行了XRD和TEM研究其相结构。     

三阶时变离散系统的一致渐近稳定性

特征建模的方法为智能控制器设计和一些高阶对象进行低阶控制器设计提供了理论依据，特别是为大型空间挠性航天器的控制提供了一种有效的途径。但是，对于阶次和参数未知的高阶线性定常系统基于特征模型设计的自适应控制方案，其稳定性问题尚未完全解决，这一问题实际上归结为时变离散系统的稳定性问题。对于位置保持或位置跟踪控制，基于特征模型设计的自适应控制方案其稳定性问题即为三阶时变离散系统的稳定性问题，利用Lyapunov直接方法定量地给出了三阶线性时变离散系统和一类非线性三阶时变离散系统一致渐近稳定的判据，从而为基于特征建模设计适当的控制律以满足稳定性的要求提供了理论依据。     

PCA在雷达目标识别中的应用研究

研究了宽带高分辨雷达目标识别中的特征压缩问题.首先提取目标一维距离像双谱特征,然后应用主元分析法(PCA)降低目标特征维数,最后利用支持向量机对3类实测目标数据进行识别.实验结果表明,对雷达目标识别来讲,PCA是一种可行的特征压缩方法.     

轴对称横向喷流强干扰流场的巨型机向量并行计算

本文在国产巨型计算机ＹＨ－１和ＹＨ－２上对ＭａｃＣｏｒｍａｃｋ显格式解轴对称横向喷流强干扰流场的计算程序进行了重构和向量优化使其能并行执行。得到该程序在ＹＨ－１上的向量加速比约为６．０，ＹＨ－２单机向量运行速度约为ＹＨ－１上的向量运行速度的３倍。与传统的串行计算相比较，并行计算大大缩短了程序运行的ＣＰＵ时间。     

用I—DEAS软件实现通用件的参数化设计

利用计算机建立通用件库可减少大量的重复操作，提高设计效率，达到较高的标准化水平。基于尺寸驱动的参数化设计可以实现同类零件的相互调用。本文介绍了用I-DEAS软件建立通用件库的过程，并以典型的微波器件为例，详细介绍了通用件库的设计方法。     

一种新的星模式识别算法

研究了面向星敏感器的星模式识别算法。首先扼要介绍了到目前为止出现的所有面向星敏感器的星模式识别算法和星图预处理，然后详细论述了本文提出的基于旋转和比例不变点特征松弛匹配算法的一种新的面向星敏感器的星模式识别算法。在第三部分通过仿真试验检验了新算法的性能。初步的仿真试验结果表明该星模式识别算法性能优良，具有实用价值。最后讨论了待深入研究的问题。     

基于3D Zernike矩的三维地形匹配算法及性能分析

提出了一种基于面特征的三维地形匹配算法。在算法中,与三维地形具有一一对应关系的3D Zernike矩用来描述参考高程图(DEM)和恢复地形高程图(REM),三维地形匹配转化为基于3D Zernike矩的特征向量匹配。匹配按先粗后精两步进行,在粗匹配中,匹配窗口滑动步长设定为5个象素,采用较低阶数的3D Zernike矩。在精匹配中,只对3个最优粗匹配位置的邻近区域进行精匹配,匹配窗口滑动步长为1个象素,采用较高阶数的3DZernike矩。两块地形的相似度以它们的3D Zernike矩间Camberra距离来度量,距离越小越相似,反之亦然。本算法属于特征面匹配,相对于基于特征点和特征线的地形匹配,理论和实验证明该算法具有更高的匹配概率、匹配精度和更强的抗噪声能力。