细长体分离起始点的实验研究

本文实验研究了细长体模型在中等迎角下的初始分离问题。观察了不同头部形状的细长体在不同迎角下的分离流态。考察并分析了分离起始点的性质。观察到开式分离的存在,实验结果分析认为开式分离可以起始于正常点。此外,在钝头和尖头模型上都出现了螺旋点形式的头部涡。它们或是闭式分离的起始点,或是奇点型开式分离的起始点。     

纤维缠绕复合材料圆环壳线型设计与优化

由微分几何理论，导出了纤维缠绕圆环壳曲面的滑移和架空判据。基于薄膜理论和网格理论，结合圆环壳几何特征，得到了内压作用下纤维螺旋加环向缠绕圆环壳的平衡方程组，给出了均衡缠绕线型的确定方法。以稳定缠绕条件和壳体强度要求为约束，缠绕层最小质量为优化目标，利用收敛效率较高的序列二次规划算法（SQP）求得了不同爆破压强下的各项最优均衡缠绕参数。文中的设计方法真实反映了环壳结构特征和实际工程设计要求，算例表明可直接应用于纤维缠绕环壳的初步设计。     

位标器陀螺转子的动平衡

阐述了具有阿基米德螺旋线图案的位标器的基本原理及其运动规律，并说明这种陀螺转子的振动与绕动的平衡原理与方法。     

金属载体上线天线阻抗与辐射特性的矩量法研究

用线网格模拟金属载体表面，应用矩量法求出天线及载体网格上的电流分布，据此研究在该金属载体影响下的天线特性，在计算阻抗矩阵元素时，利用了非对称正弦偶极子辐射场的精确表达式，并采用了直接复数积分，简化了计算公式，本文给出了几种金属载体上线天线的阻抗与辐射特性的计算结果，它们与有关文献上的数据或实验结果一致，最后计算了一种舰船简单模型上两根线天线的远区辐射场及它们的自阻抗与互阻抗。     

快速可重构信息系统的框架研究(英文)

变化和重构是快速可重构信息系统 (RRIS)的两个核心概念 ,RRIS对变化的适应或演化能力使它优于传统信息系统。本文首先提出 RRIS的体系结构 ,然后以 RRIS框架为重点 ,讨论框架的定义、分类及设计 ,研究框架的构成、构成元素 (业务构件 )的设计及构件如何在构架的组织下协调地安插在 CORBA的软总线上 ,实现类似硬件IC的即插即用。构件在框架上即插即用的灵活机制及热点构件 (反映变化 )的灵活运用 ,提高了框架的可扩展性、可定制性 ,从而提高了 RRIS适应变化的可重构性。     

语音模式中基于启发式搜取的快速匹配算法

语音模式匹配是语音识别技术的关键步骤之一。本文介绍了如何运用SA算法实现语音模式的快速匹配的思想。SA算法与传统的动态时间弯变(DTW)算法相比较具有计算量大大减少而系统识别率几乎不降的特点。     

涡轴发动机燃烧室头部流场试验研究

对涡轴发动机短环直流燃烧室进行了突扩区和火焰筒头部间流场试验研究。采用ＬＤＶ多谱勒激光测速仪测量了燃烧室头部的时均速度场和各测量点的紊流强度，并绘制了流谱。通过对七种不同结构方案扩压器进行试验，研究了几何参数和前置扩压器出口气动参数变化对突扩区和火焰筒头部间速度场以及各点紊流强度、旋涡位置与大小的影响。通过流场分析找出各参数对燃烧室性能影响的规律。本试验结果可为涡轴燃烧室的优化设计提供可靠的有应用价值的试验依据。     

神经网络与D-S理论结合的HRR识别研究

基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论,比较和研究了相关数据和不相关数据的融合方法,分析了多传感器数据融合的算法:集中式融合算法和分布式融合算法.经过实验证明,执行分布式有反馈融合算法时的效果最好.然后利用该算法,提出了和线性内插神经网络相结合的识别方法.利用4种飞机的步进频率雷达的高分辨率一维距离像,将神经网络的识别结果作为证据分别送入传感器进行融合,进行识别研究.实验证明,与单纯利用神经网络的方法比较,目标的正确识别率得到了改善.     

一种高精度小型化星敏感器设计

星敏感器是以恒星为参照系,以星空为工作对象的高精度空间姿态测量装置,提供准确的空间方位和基准,具有高精度、无漂移、工作寿命长等特点.针对星敏感器高精度和小体积的应用需求,基于小型化镜头设计、分体式结构、高集成度电路、"FP GA+ARM"软件等内容,提出了一种高精度小型化星敏感器,解决了狭小空间高度集成的小型化问题,实现了测姿0.6″(3σ)的高精度预期目标.星敏感器样机通过了试验考核,性能符合设计要求,具备全天球搜索恒星定姿的能力.     

基于确定学习理论的轴流压气机系统分岔预测

针对轴流压气机系统中的分岔预测问题,基于简化的Moore-Greitzer 3阶压气机模型,分析了该系统中存在的分岔现象;利用最新发展的确定学习理论,对压气机系统随着γ参数变化出现的几种典型模态的相关系统动态进行辨识,并将所学知识保存成常值RBF神经网络以构成模式库;利用该模式库构建1组嵌入了常值RBF神经网络的动态估计器;将测试模式与估计器相比,得到1组残差,并利用动态模式识别方法的残差最小原则实现了对Pitchfork分岔的预测。