风洞试验中风剖面的模拟及近流场特性分析

首先简单介绍了日本东京工艺大学风工程研究中心新建的开环流低速边界层风洞中风剖面模拟的试验情况.基于试验结果,采用被广泛应用的三角尖劈加上布置粗糙元的方法,成功地模拟出日本建筑学会定义的四类不同场地对应的风剖面.通过对试验数据的比较分析,就所采用的立方体粗糙元及三角尖劈对最终模拟得到的风剖面特性的影响进行了比较分析.其次,对风剖面模拟及特性判定中的几个重要问题,如三角尖劈的形状优化、风速功率谱的一致性、积分尺度的分析方法等进行了分析.最后,基于以上分析,对在边界层风洞中模拟预定的风剖面提出几点参考意见.     

大规模电路拓扑分析的Coates图分解法

针对大规模电路的拓扑分析问题,本文提出了Coates图的相关k-连接组的概念,得到了网络函数的相关k-连接组拓扑公式,从理论上研究了通过对Costes图的分层分解、逐层组合获得所需的相关k-连接组,从而对大规模电路进行拓扑分析的新方法。     

傍山地区的强风场特性实测研究

介绍了某傍山地区的强风现场测量研究。采用较高频响的风速风向计与实时数据检测处理系统测得了该地区的风特性,并对一次冬季强风记录进行了分析研究,给出了反映强风脉动特性的两个重要参数-湍流度和阵风系数的关系,指出脉动风速的概率分布直接影响了二者比值大小。此外,通过实测结果与邻近气象站的同期记录比较,发现二者的相关性很差,在整个强风过程中,该地区的最大瞬时风速和平均风速都远远高于气象站的记录,表明傍山地区局部风场有很大的特殊性。     

经典模型降阶方法述评

大系统模型降阶是一个活跃的研究领域,比较成熟的经典降阶方法主要有;Pade逼近法,时间矩法,连分式法,Routh逼近法及混合法等。本文综述了这一领域的现有文献,介绍了每种降阶方法的基本思想、优缺点和适用范围,特别指出了一些新的经典模型降阶方法的进展。文中最后提出了模型降阶方法的可能研究方向。     

试飞员能力模型研究

在飞行器研制和人类飞行探索中,试飞员的能力至关重要。针对以往对试飞员能力的评价基本停留在"客观、正确、诚信、能力以及尊重他人"等主观、感性层面,分析了试飞员在飞行器研制试验与鉴定中的作用和任务,给出了试飞员能力模型和"百分制"对试飞员的计划、飞行、评价、报告和建议等基本能力的量化分配。将试飞员能力显性化,有利于试飞员能力的客观评价。     

大量程MEMS陀螺仪在高速旋转导弹上的应用

弹旋频率是影响旋转导弹制导精度的主要因素之一.本文提出了一种弹旋频率测量用大量程MEMS陀螺仪技术方案,开展了大量程MEMS陀螺仪在旋转导弹上的应用研究,解决了大量程MEMS陀螺仪在偏心安装、较大力学环境下提高测量精度等问题,通过了飞行试验验证,实现了旋转导弹弹旋频率的精确测量.     

计算风工程中几个关键影响因素的分析与建议

通过近几年进行建筑计算风工程的实践与体会,并参考国内外的一些文献,本文给出了合理选取建筑数值风洞大小、最好采用SSTk-ω或BSL雷诺应力湍流物理模型及在建筑模型中的不同区域应按不同的网格尺度要求划分网格的建议;在CFX5软件平台中,对复杂的建筑体型,可选用非结构化网格和四面体单元,对流项的插值格式宜采用接近二阶的混合格式。还选取一立方体建筑模型,通过数值模拟、现场实测和风洞实验结果的比较对建议进行了验证。最后通过未受扰动数值风洞中入口边界条件的保持,给出了适用于我国建筑工程中A、B、C、D四类地面粗糙度类别的入口湍流边界条件,可参考采用。     

基于传感器几何特性和图像特征的影像配准方法

“天绘一号”卫星是我国第一代传输型立体测绘卫星,搭载有三线阵CCD相机、多光谱相机和2m分辨率全色相机。多光谱相机波段间影像的配准是保证多光谱影像质量和有效应用的前提,在现有配准方法的基础上,文章提出了基于传感器几何特性和图像特征的配准方法来改善影像配准效果。这种方法首先基于相机几何特性对待配准图像进行调整,然后对图像进行局部多点取图,采用尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）法提取图像特征并进行初步匹配,利用匹配点领域灰度相关性来进行精匹配和误匹配点的剔除,最后获得图像位移差,进而完成图像配准。实验结果表明,这种方法能够提高多光谱波段间影像的配准成功率,准确率达到95％以上,大幅改善了匹配精度。     

出口轮毂形状对大型轴流风机性能影响的数值研究

针对某大型轴流风机设计了4种出口段轮毂匹配方案,采用数值模拟方法对比分析了4种方案下的风机特性和叶尖以及叶根流场结构.结果表明:出口轮毂形状的变化对该风机叶尖流场结构影响很小;该风机出口无轮毂时,在叶根区域出现约占20%叶高区域的分离流,损失严重,降低了工作效率;在相同的叶尖间隙下,风机效率随着出口轮毂扩压角的减小而提高;在风机出口增加一个匹配的平直轮毂或收缩轮毂可使叶根分离涡后移,分离区域减小至5%叶高以下,同时可使该风机效率至少提高2个百分点.     

Gray bootstrap method for estimating frequency-varying random vibration signals with small samples

During environment testing, the estimation of random vibration signals （RVS） is an important technique for the airborne platform safety and reliability. However, the available meth- ods including extreme value envelope method （EVEM）, statistical tolerances method （STM） and improved statistical tolerance method （ISTM） require large samples and typical probability distri- bution. Moreover, the frequency-varying characteristic of RVS is usually not taken into account. Gray bootstrap method （GBM） is proposed to solve the problem of estimating frequency-varying RVS with small samples. Firstly, the estimated indexes are obtained including the estimated inter- val, the estimated uncertainty, the estimated value, the estimated error and estimated reliability. In addition, GBM is applied to estimating the single flight testing of certain aircraft. At last, in order to evaluate the estimated performance, GBM is compared with bootstrap method （BM） and gray method （GM） in testing analysis. The result shows that GBM has superiority for estimating dynamic signals with small samples and estimated reliability is proved to be 100% at the given confidence level.