随机声载荷时域信号仿真模型研究

利用航空发动机环行燃烧室噪声测试数据，采用时间序列自回归分析方法得到了燃烧室噪声及动压仿真模型ARMA（17，16），并用其对噪声时间历程数据进行了最佳预测。     

大迎角下导弹气动耦合控制系统分析

工程设计中，基于三通道自独立的前提来设计导弹控制器的常用方法，一般是将耦合项作为随机干扰来处理，这种方法不但具有一定的盲目性和不确定性，而且还丰厚明显的理论缺陷：耦合的存在改变了原系统的性能，严重时甚至会影响系统的稳定性。因此，只有当耦合影响很微弱时，这种方法才有实际应用价值。现分别从稳定裕度和气动参数两个方面，论述了气动交连耦合是造成大迎角飞行导弹控制系统不稳定的重要原因，并由此得出结论：对于大迎角下气动耦合强烈的导弹，其控制系统需考虑采用解耦控制，以便行这有效地变不稳定系统为稳定系统。     

轴流压缩机粘性尾迹噪声研究

本文研究了微弯机翼在正弦阵风作用下的脉动升力,并导出计算公式,分析了动、静叶栅几何及气动参数对转子脉动升力及噪声级的影响。     

1:10人-椅模型上肢的跨-超音速风洞实验

 本文介绍了1:10人椅模型上肢跨-超音速风洞实验的结果。测量了Ma=0.5～2.04和攻角10°～20°范围内上肢的阻力和侧向力。获得了在握扶手和拉中央环两种姿态下手臂的气动力特性。比较了穿衣袖与不穿衣袖两种状态下手臂的气动力数据。实验结果为确定人体上肢对高速气流吹袭的耐久限度和设计防护措施提供了重要的气动力数据。     

翼身融合飞机的空气动力学研究进展

翼身融合飞机(Blended Wing Body Aircraft-BWB Aircraft)是一种新型高升阻比无尾布局的大型运输机,其气动特性的研究是BWB布局飞机克服众多技术难题的基础。文章首先简述了BWB布局的研究历程,给出巨型BWB布局飞机的总体几何特征参数和基本性能,并简述风洞和自由飞试验情况;接着介绍BWB研究中的多学科优化平台,着重讨论气动优化技术,它是解决BWB布局气动问题的基础手段之一;然后综述BWB布局研究的热点领域:气动特性研究、气动弹性研究和发动机/机体一体化设计研究;最后提出BWB布局发展趋势的若干方面。     

气动外形多点优化设计研究

将优化方法中的遗传算法与高精度的CFD分析方法相结合,并将其引入到气动优化设计中.在引入实数编码机制的基础上,将遗传算法与线性加权和法结合在一起,建立了可以处理多目标优化设计问题的遗传优化模型,并应用该方法进行了翼型的多点气动外形优化设计.设计实践表明,该方法是可行的.     

滑流区中三角翼大攻角气动力特性的实验研究

一种以后掠75.7°薄三角翼为主要特征的典型航空航天飞行器模型,在激波管风洞马赫数为11.9和15.4两种条件下,攻角范围20°～50°,用模型自由飞方法测量了它们的轴向力系数、法向力系数和俯仰力矩特性。相应的实验雷诺数分别为3.19×10~4和1.64×10~4,这两种流动条件均属于稀薄气流的滑流区。 实验结果表明在M_∞=11.9和15.4两种条件下,两种剖面外形模型的升力系数和阻力系数均随攻角加大而递增,其变化规律有很好的一致性,且对马赫数并不敏感;但从体轴系来看,不仅两种模型的轴向力系数不同,而且因粘性干扰的缘故,同一模型A在M_∞=15.4时比M_∞=11.9时有相对较大的轴向力系数,但两者随攻角变化的规律一致,且当α>45°时接近牛顿值。此外,实验表明两种模型的压心系数随攻角均没有明显变化。     

非参量量化秩检测器的性能研究

 许多作者讨论过非参量秩检测器在雷达信号处理中的应用。秩检测器首先把接收波形样本转换为秩。如果检验单元和参考单元的噪声样本独立和分布,则无信号时检验单元的秩具有离散均匀分布,与输入噪声的分布无关。所以秩检测器可能提供分布自由的恒虚警率性能。量化秩检测器（QRD）只对二进量化秩进行积累,所以它实现起来很经济。本文分析QRD的检测性能。证明QRD有一最佳秩量化门限（ORQT）。确定高斯和韦伯噪声中的ORQT。另外,把QRD同高斯噪声中的局部最佳秩检测器和最佳参量检测器进行比较。     

螺桨滑流对全机绕流干扰的数值计算

 数值计算采用面元法。在桨叶及全机面元的控制点上强加 Neumann条件以实现滑流与全机流场的相互耦合。计算中考虑了三维螺桨滑流的收缩及其对流场的影响。最后对运七全机气动力作了计算。结果表明 ,滑流对全机放襟翼状态升力特性有明显影响 ,使全机力矩特性产生较大变化。计算结果与实验值吻合良好。该方法对单发或多发螺桨飞机均适用     

遗传算法在气动力参数辨识中的应用

将遗传算法推广用于气动力参数辨识，以取代通常采用的梯度类优化算法。通过采用遗传模拟退火算法对某型飞机的纵向气动力参数进行辨识计算及分析后，可以看到：(1)遗传算法是气动力参数辨识的一种新的有效方法，该算法不受参数初值选取的影响，具有较好的全局寻优特性；(2)遗传算法的计算效率受种群规模、遗传算法构造本身等因素的影响比较大。并且还有相当大的进一步完善与改进的空间。