飞行过载对燃烧室化学反应流场影响

为了研究飞行过载对固体火箭发动机燃烧室化学反应流场影响,以Liang模型模化铝滴燃烧,以有限化学反应速率模型模化湍流燃烧,对过载条件下发动机内流场进行了数值分析,数值结果与试验结果取得了趋势上的一致。研究表明,文中采用的数值计算方法可有效重现发动机热结构故障点;飞行过载改变了流场温度、粒子浓度、化学反应速率等参数分布;过载条件下燃烧室绝热结构表面铝滴积聚及剧烈的化学放热反应是导致其异常烧蚀的原因之一,铝滴局部积聚燃烧会导致温度场畸变;热结构设计必须与流动结构匹配。     

用PDA测量两相湍流流场时固体粒子的选择

激光法测量两相流是近年来开发的一项新技术，测量过程中需要存在合适的粒子。本文研究了用三维粒子动态分析仪（ＰＤＡ）测量气固两相湍流流场时固体粒子的选择问题。试验过程中，运用几种不同的粒子作为煤粉粒子的模拟粒子进行测量和比较，结果表明：（１）粒子的特性参数是影响测量精度的重要因素之一；（２）测最气固两相湍流流场中粒子的运动特征时，应尽可能选择形状较规则、折射率大、尺寸分布合理、不易粘结且易于收集同时接近所要模拟的粒子性能的固体粒子，必要的时侯应结合粒子性能对测量结果进行修正．     

可视化技术在分析新型蓄冷材料——笼型化合物（Clathrate）溶解过程中的应用（一）、（二）

混浊液内部的流动，由于微粒子之间的相互作用以及因浊度高不易进行内部观察，所以无论是分析还是可视化实验都相当困难，存在着许多未弄清的问题。通过采用折射率匹配（Refractive-IndexMatching）技术，使透明的微粒子与透明的溶媒的折射率近乎相同，做成一种透明的“混浊液”，从而使混入其中的示踪粒子的运动轨迹能被摄像机捕捉到，并以微粒子的沉降和温度的干涉所引起的流动现象为焦点，利用图像速度测量法来处理分析所拍摄到的可视化图像，成功地获得了定量的混浊液内部的速度场，为进一步揭示混浊液内部自然对流的流动机理提供了实验依据。     

能谱变硬后的X射线对Ly12铝破坏效应的研究

用数值模拟方法讨论了X射线的能谱向短波方向变化后,对Ly12铝破坏效应的影响,对所得结果进行了分析和解释。     

一种改进的微粒群优化算法

标准微粒群优化(PSO)算法是一种群体智能算法,它容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差,而且参数的选择对算法的优劣影响很大。针对这些缺点,首先提出了一种在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准微粒群算法收敛速度;然后通过在速度、位置进化方程中同时引进动态参数来提高算法收敛速度和收敛率。经J．D．Schaffer函数和LevyNo．5函数对改进算法的测试表明,相比于标准微粒群算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均有大幅度提高。     

扰流环对粉末发动机燃烧流动影响的数值模拟

为了提高粉末火箭发动机的燃烧效率,通过数值模拟方法研究了扰流环的有无、通径及位置对燃烧室燃烧流动特性的影响。结果表明:扰流环会增强Al颗粒和气相的掺混和换热程度,促进Al颗粒蒸发和燃烧,从而提高粉末火箭发动机的燃烧效率。当扰流环通径比在0.538~0.846范围内时,扰流环的通径越小,燃烧效率越高;当扰流环头部距离比在0.3~0.8范围内时,扰流环位置离头部越近,燃烧效率越高。设计扰流环时,应在距离燃烧室头部30%~40%的位置布置小通径的扰流环。      

基于CPSO的UAV编队集结路径规划

针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。     

Ti/Al叠层结构低频振动制孔试验研究

钛合金与铝合金叠层构件的装配孔制备过程中存在孔壁质量差、尺寸超差等问题,为解决该问题,开展了低频轴向振动扩孔、铰孔与传统扩孔、铰孔的对比试验,重点分析了其在切屑形态、加工质量等方面的差异.结果表明,振动制孔技术能够产生C形或发条形切屑,利于切屑排出,减小铝合金孔壁的划伤.使用振动辅助技术进行一次扩孔与一次铰孔后,钛合金与铝合金孔壁粗糙度均可低于Ra0.6μm,孔径精度可满足H7公差等级,出口毛刺高度小于200μm.     

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。     

基于自适应径向基网络的舰船RCS统计特征识别方法

文章采用舰船RCS频域起伏序列的均值、标准差为识别特征向量,利用提出的基于样本密度的自适应径向基网络,进行舰船分类识别研究。自适应径向基网络采用改进的自适应PSO方法估计样本密度最优邻域半径,实现径向基网络中心的自适应选择。改进的自适应PSO方法采用能反映样本聚类特点的BWP指标为适应度评价函数,采用快慢结合的高斯自适应惯性权重调节策略,提高了最优样本密度邻域半径的搜索速度和精度。实验结果表明,自适应径向基网络能自适应获得径向基网络最优识别率对应的RBF中心及其位置分布,减少了对建模人员经验的依赖,提高了反舰导弹对舰船类型的识别分类能力。