铝合金定向凝固过程枝晶生长的相场法模拟

本文基于Wang等人提出的熵函数公式。在假定平衡时同液界面处固、液相的化学势相同而溶质浓度不同的基础上。推导了一个新的二元合金相场模型。并利用该相场模型与溶质场进行耦合计算，以Al-4．5％Cu合金为例模拟了二元台金等温凝固定向凝固的枝晶生长过程。研究了在正温度梯度情况下二元合金过冷熔体中的等轴枝品和柱状晶的生长过程及其溶质场的分布情况。     

用Monte-Carlo法作Bézier曲线

本文主要内容是用Monte-Carlo法作Bézier曲线,以及Monte-Carlo法和Bézier曲线的联系。     

小波分析和人工神经网络在金属超声无损检测缺陷分类中的应用

基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点，对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析，提取了各级小波分解信号的能量分布特征，最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类，实验表明，这种方法具有良好效果。     

非结构网格二维理想MHD绕流逆风格式解法

在非结构网格上发展了针对二维理想磁流体方程组的逆风格式求解方法.控制方程中的对流项采用AUSM格式处理,时间推进采用显式5步龙格-库塔方法.为了消除计算中产生的磁场散度的影响,引入了双曲型散度清除方法.通过对磁流体激波管问题的求解验证了该方法对激波的捕捉能力,对有均匀磁场干扰下的喷管流动情况进行了数值模拟,并与文献中结果进行了对比.计算结果显示了磁场对磁流体流动的干扰效应,该结果与参考文献中的数值模拟结果相吻合.     

基于因子模糊化BP神经网络的磨损颗粒识别

在引入了一套磨粒形态学描述子来提取磨损颗粒的显微形态特征的基础上 ,采用人工神经网络技术 ,编制了用于磨损颗粒自动识别的 BP网络计算机模拟程序。在网络训练的过程中应用了本文引入的因子模糊化训练方法 ,使训练速度大大加快 ,以异或问题为例 ,速度可提高 5～ 1 0倍。应用此网络对磨粒测试库进行识别实验 ,识别正确率在 90 %以上 ,并且识别速度很快 ,大大优于传统的磨粒识别方法。     

基于神经网络的飞机主要参数估算方法

根据飞机设计要求来选择主要参数往往涉及许多不确定的因素。本文基于多层神经网络计算模型，提出了一种新的飞机主要参数的估算方法，并给出了实现这种方法的详细步骤。将该方法应用于喷气支线飞机和喷气公务机主要参数的估算，测试结果表明估算误差均在10％之内。     

复合材料元件吸能能力的数值模拟

运用MSC／DYTRAN有限元软件，对碳纤维一环氧树脂“┼”字型、“┬”字型、“┐”字型3种典型复合材料元件的破坏过程、峰值栽荷、平均栽荷和能量吸收能力进行了数值模拟研究。鉴于MSC／DYTRAN有限元软件不能直接用于复合材料的吸能分析，分析时采用了等效的方法。将复合材料结构元件的数值计算结果与准静态轴向压溃试验的结果进行对比，两者较为一致，从而说明运用该有限元软件并采用等效的方法模拟复合材料结构吸能能力的可行性。     

产品改造与价值工程方法

为适应当代世界市场竞争的新形势，文章强调了价值工程活动的整个过程要以国内外最先进的产品为比较对象，进行产品创新的观点。并以此观点为基础，提出了在产品创新中实施价值工程的“改进的功能成本法”。该方法的核心是以企业内外最先进的产品功能和成本比为比较基准，进行功能和成本系数评价，找出基本不必要成本和企业不必要成本，并以消除不必要成本和提高产品功能为目标，大幅度提高产品的价值系数，创造新产品。文中详细介绍     

减少特征向量导数计算空间与时间的探索

从几种不同途径初步探索了减少大型结构特征向量导数计算的时间以及对计算机内存空间的信赖，从而发现了各个不同途径中存在的问题，并指出了解决这些问题的方向。     

风洞天平校准的因子法、正交法及单元校

本文证明瑞典航空研究院天平校准用的因子法与我国多元校用的正交法同属正交法。这不仅有助于正确认识这两种方法,而且对多元校实现自动加载会带来方便。从天平静校与风洞实验结果看,用单元校、因子法与正交法对天平校准将具有相同的准确度。本文提出载荷状态变化量并以其为标准来计算三种校准方法的加载量时发现,单元校的载荷状态变化量最少,因而其加载劳动量也最小。但是,单元校时必须重视对静校装置寄生分量的分析,而因子法与正交法则具有对静校装置寄生分量的平均效应。显然,本文的主要论点与国内一般看法不同且有新意,这将有助于对校准方法的研究,同时对静校装置的应用和设计都将会是有益的。