复合材料机载天线罩有限元内力计算和屈曲稳定性分析

本文用有限元法计算了复合材料机载天线罩的内力,并对其进行了稳定性分析,得到了均布载荷作用下天线罩的内力和稳定性临界载荷及屈曲模态。文中选用轴对称截锥单元来离散天线罩,在应变向量阵中引入了横向剪切应变,从而考虑了剪切影响。为了避免剪切自锁,刚度的计算采用一点高斯积分法,几何刚度的推导采用Stricklin法。最终将稳定性问题归结为特征值问题。数值算例表明,对于复合材料旋转壳,横向剪切变形使其临界载荷降低;天线罩内力较大的区域集中在头部附近,失稳发生在根部附近,增加根部的厚度可改善天线罩的稳定性。     

一种在线神经网络在补偿飞机模型不确定性误差中的应用

讨论了一种基于神经网络动态逆的直接自适应控制方法，并应用于超机动飞机的飞行控制中。基本控制律采用非线性动态逆方法进行设计，对由于模型不准确导致的逆误差采用单隐层神经网络进行在线补偿。仿真结果表明，神经网络通过补偿由于模型不准确引起的逆误差，弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点，提高了整个控制系统的鲁棒性，而且可以大大简化动态逆控制律的设计。     

基于径向基函数神经网络的自由曲面重构

根据径向基函数神经网络（RBFNN）具有很强的非线性逼近能力的优点，本文采用RBF网络模型进行自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数网络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数风络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多层感知器神经网络的性能进行对比。理论分析和仿真实验结果表明：常用的几种径向基函数重构的曲面都具有很好的连续性，径向基函数网络用于曲面重构，不论是在拟合精度，还是网络的训练速度都明显优于多层感知器网络，具有一定的实用价值。     

SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。     

称重传感器的一种新的滞后补偿方法

通过对电阻应变式称重传感器在各种加载卸载情况下的滞后特性的分析,建立了其相应的数学模型,并初步探讨了一种可以通过程序在仪表中对传感器的重要指标-滞后进行补偿从而提高整个传感器的精度的方法.最后,对以上方法进行了验证性试验,证明了补偿方法的可行性.     

激光扫描路径对直接金属激光烧结温度场的影响

利用有限元分析软件AN SY S,对激光烧结温度场进行了数值模拟,建立了激光烧结薄板的温度模型;运用APDL语言控制热源的热流密度、移动速度以及扫描轨迹;研究了激光行程对烧结温度场的影响,扫描端点温度场的不对称及较大的温度梯度造成了端点球化现象;激光扫描线间的耦合作用使端点球化现象随扫描线的增加而逐渐显著。根据该程序得出的模拟结果和实验结果基本一致。     

粘性流体大幅晃动的ALE有限元模拟

采用有限元法数值求解了具有自由液面大幅移动边界的Navier－Stokes方程。对流体区域采用了任意的拉洛朗一欧拉（ALE）运动学描述，网格结点可以任意移动而不依赖于流体的运动，结合了拉格朗目描述易于处理移动边界与区域变形的优点和欧拉描述可克服单元缠结的优点，提出了简单合理的网格更新方法，能精确地跟踪运动的自由液面。为了更精确地处理强对流项的作用，采用了迎风流线Petrov－Galerkin（SUPG）加权余量法建立有限元方程。算例表明本方法对贮箱内流体的非稳态大幅晃动过程的数值模拟非常成功。     

导弹复合材料立尾的动力特性分析

对Ｈｅｌｌｉｎｇｅｒ－Ｒｅｉｓｓｎｅｒ变分原理进行了详尽论述。依据该变分原理推导了基于折线假设的复合材料层板元素的刚度矩阵，复合材料面板蜂窝夹芯元素的刚度矩阵。在形成元素刚度矩阵时，在子域一极求逆节省大量机时。介绍了动力特性的分析和试验方法。运用Ｈ－Ｒ元素计算了导弹复合材料立尾的动力持性，取得了满意的结果。     

拟协调九结点四边形层合板壳有限元

构造了一个拟协调九结点四边形层合板壳单无，这一单元是根据Ｈｕ－Ｗａｓｈｉｚｕ变分原理导出的，独立假设了位移场、每一层的应变场和应力场。文中计算了复合材料板和充实例。计算结果表明，本文单元在准确性和高效率方面的性态较好。     

高压输电网设计中的二阶非线性方程的次谐波分枝

本文用Melnikov方法研究高压输电网设计中提出的非线性二阶受迫振动方程的次谐波分枝,分析了系统可能出现次谐解的条件和参数区域,以此为工程应用提供参考。