基于飞参数据的航空发动机三循环谱编制

根据转速谱压缩原理,可以将航空发动机众多的转速循环类型归类到三个典型循环,即0-最大-0、慢车-最大-慢车和巡航-最大-巡航当中。本文给出了三循环谱编制的原理、程序统计方法与步骤。该方法已在某型发动机载荷谱监控系统中得到成功应用。     

ASP访问Web数据库和大量数据查询的处理

通过WWW服务和数据库技术相结合的办法，可以构建一种三层客户端／服务器的体系结构，但是当用户通过INTERNET浏览大量数据库数据时，网络连接常因速度缓慢或因超时而中断。介绍了WWW数据库访问技术，通过对各种技术进行分析和比较，针对一个网站设计的需求，采用了ASP技术实现数据的分页传输。     

表面形貌的分形描述及其评定

 通过修正的表面形貌高斯随机分形模型从理论上推导出支承长度率曲线与分形维数有关，而形貌系数对该曲线的影响较小，从实验上验证了这一结论。得出，分形维数提供了表面接触承载能力的单值定量尺度，是比支承长度率曲线更简洁而实用的参数。     

在激波边界层干扰中后掠柱形区的独立性原理研究

在后掠压缩角引起的三维激波边界层干扰中,柱形的上游影响区表现出准二维的流动特性。实验结果表明,在柱形区中通常的边界层独立性原理不再适用。但是,如果考虑由后掠引起的横流效应修正,柱形区中的上游影响距离的尺度和相应的二维干扰上游影响区尺度之间可以得到很好的相关关系。     

直接统计模拟位置元方法中的分子表面反射确定论判据

在直接模拟Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ（ＤＳＭＣ）方法的位置元方法中准确判断分子是否与某一表面元相撞,直接关系着气动力热的计算精度,是方法需要解决的关键问题。本文发展的分子表面反射判据,使这个问题得到了有效的解决。此外,还讨论了分子空间位置坐标的记录方法、分子碰撞对的极限距离、网格自适应等实际模拟技术。与圆球自由分子流准确解和过渡领域贴体网格ＤＳＭＣ模拟结果的比较,证明了上述判据和技术的有效性。     

高超声速三维化学非平衡流动的数值模拟

高温非平衡化学反应对高超声速再入飞行器绕流流场的气动热特性有较大影响.通过采用有限体积NND(Non-oscillatory, containing No free parameters and Dissipative scheme)格式求解三维N-S方程,分别计算了小攻角条件下球锥的完全气体粘性流场和化学反应非平衡气体流场.比较并分析了化学非平衡作用对三维高超声速钝头体绕流流场的影响.所得结果与国外文献结果符合的较好,证明了计算方法与程序的有效性和实用性.      

基于自相关函数的自然纹理图像分形维数的估计

提出了一种估计分形维数的新方法,并利用该方法估计自然纹理图像的分形维数.分形维数是描述图像粗糙程度的主要参数.将分数布朗运动推广到离散情况,研究离散高斯噪声的自相关函数的性质.根据自相关函数的性质,获得估计分形维数的自相关函数方法.合成分形图像和自然纹理图像被用来检验该方法的准确性,并与计盒方法进行了比较,结果显示自相关法是准确的和有效的.      

复合材料防弹板性能小样本分析

二维配对升降法小样本统计分析方法可在较少的试验量下,获得高可靠度的结果.在靶试数据基础上运用该统计方法,推导出三种复合材料防弹板在确定置信度和一定穿透率下的临界穿透速度、最小全穿透速度和最大不穿透速度,以及一定未穿透概率下的临界面密度.得到三种防弹板的穿透率—着速关系曲线.      

航空发动机高温升燃烧室贫油熄火及冒烟性能研究

高温升燃烧室头部燃烧组织方案设计,以改善高温升燃烧室的贫油熄火边界及冒烟性能。该方案的特点是采用了三旋流器以及双油路复合式喷嘴,设计的主燃区油气分布相当均匀,而回流区内的油气分布是局部富油的。以常规双旋流器+双油路压力雾化喷嘴(旋流杯)燃烧室作为一个基准方案,在相同的进口实验条件下与本研究方案进行了贫油熄火和出口冒烟性能的比较。实验表明,本研究方案与常规的双旋流杯设计方案相比燃烧稳定性好及出口冒烟改善。      

Method for denoising and reconstructing radar HRRP using modified sparse auto-encoder

A high resolution range profile (HRRP) is a summation vector of the sub-echoes of the target scattering points acquired by a wide-band radar. Generally, HRRPs obtained in a non-cooperative complex electromagnetic environment are contaminated by strong noise. Effective pre-processing of the HRRP data can greatly improve the accuracy of target recognition. In this paper, a denoising and reconstruction method for HRRP is proposed based on a Modified Sparse Auto-Encoder, which is a representative non-linear model. To better reconstruct the HRRP, a sparse constraint is added to the proposed model and the sparse coefficient is calculated based on the intrinsic dimension of HRRP. The denoising of the HRRP is performed by adding random noise to the input HRRP data during the training process and fine-tuning the weight matrix through singular-value decomposition. The results of simulations showed that the proposed method can both reconstruct the signal with fidelity and suppress noise effectively, significantly outperforming other methods, especially in low Signal-to-Noise Ratio conditions.