气动塞式喷管底部压强模型研究

为了解塞式喷管底部压强特点,找出快速、准确计算底部压强的方法,实验研究了不同反压下塞式喷管的底部压强.在认识外界反压对塞式喷管流动作用机理的基础上分析如何确定不同的底部气动状态,将塞式喷管底部在不同外界反压下的气动状态划分为"三段",即底部开放段、底部闭合段和底部由开到闭的过渡段,在各段,底部压强使用不同的计算方法.把数值模拟、实验研究及塞式喷管底部自身特点结合起来,找出塞式喷管底部压强的一般规律,建立了适合于工程应用的底部压强计算模型.结合40%和20%截短塞式喷管的实验数据,验证了底部模型的正确性.塞式喷管底部流动是超声速流的大分离流动,该模型对底部压强的预示比有限差分法具有更高的精度.     

自主功能的性别差异与血压调节

某些情况下，为了维持血压和脑血液灌注，如果机体的心血管系统调节功能低，就可能导致人体的意识丧失，进而影响任务的完成。目前，一些研究表明女性在多种立位应激中的耐力低于男性。在一项研究中，女性下体负压（LBNP）耐力比男性低15％。在另一项研究中，观察了6名男性和4名女性被试者在LBNP实验以及-60mm HgLBNP各5min中的心血管反应。尽管该实验目的不是用来测定立位耐力的，但可以看到所有的男性都完成了LBNP试验，而12名女性在试验中只有2人完成了实验。女性航天员在飞行后立位时晕厥发生的几率也较大，在＋3Gz加速度时的预测超重耐力也低。当前研究得出的结论是女性立位耐力比男性低22～61％。     

加强实验教学改革提高学员动手能力

针对军校学员的特点,结合实验教学改革的形势,从如何提高学员的兴趣、改进实验教学方法、改革实验内容、引进新技术等方面阐述本人在教学工作中的经验和方法.     

分段式固体火箭助推器研究现状与发展趋势

2．8工作稳定性 大型分段固体火箭发动机存在压力和推力的振动现象，通常用经典的稳定评估法预示稳定性。为了获得需要的实验确认，需进行参数化缩比的燃烧测试，目标是把实验数据与理论预示结果相比较，这就需要对缩比固体助推器进行设计、制造加工和测试。     

论相似准则,风洞尺寸与数据精,准度与关系

本文从相似理论到风洞实验，用大量的论据和事实、说明了风洞实验数据的精度，并不取决于风洞尺寸的大小，而只取决于实验条件及模型尺寸满足Ｎ－Ｓ方程的解的近似程度。文中讨论了怎样大小尺寸的风洞，既满足了空气动力学的研究发展和型号试验，又适合我国国情的经济性要求这个人们普遍关心的问题。最后介绍了ＮＡＳＡ给出的一组能较好满足上述两方面要求，且具有某种唯一性条件的不同Ｍａｃｈ数范围下的风洞最好尺寸，供有关部门和人员参考     

平板缝隙溅击喷嘴冷流混合特性

作为变推力液体火箭发动机上环形缝隙式喷嘴基本特性研究的一部分,本文研究了溅板的加入,以及溅板几何尺寸的改变对喷雾场冷流混合特性的影响。结果表明,溅板的加入改善了流强与混合比分布。溅击角的增大和合成膜在溅板上撞击线的内移不同程度地提高了E_m值。合理的设计和准确控制喷注参数可以获得满意的流强与混合比分布。     

惯性平台框架类结构件的试验模态分析

为了更好的设计和改善结构的动态特性，从而提高产品及工程的质量，应用结构动态分析和计算方法，针对某型号惯性平台框架类结构件进行了模态试验分析，得出了各结构件在0～2000Hz内的各阶固有频率和振型，并通过将试验模态分析的结果和有限元分析结果进行对比，对有限元建模和分析结果的正确性给予了验证。最后，文中提出了各框架结构件设计中存在的薄弱点和相应的优化措施，为今后结构的设计改进和动力学分析奠定了基础。     

氨电弧喷射推力器实验和数值研究

为了证实氨电弧喷射推力器良好的工作性能，对其进行了系统的实验和数值研究。在实验研究中建立了高真空实验系统、先进的小推力测量系统和恒定电流控制系统，在数值研究中采用二阶精度无波动、无自由参数的耗散差分格式(NND格式)数值求解耦合电磁源项的扩展N-S方程组。通过实验获得了不同结构尺寸的推力器不同工作条件下的工作性能，通过数值模拟给出了推力器的流场结构，预计了其推力、比冲和推进效率。研究结果表明，氨电弧喷射推力器工作性能良好，能够担负一定的空间应用任务。     

多级串联密封系统泄漏规律及应用研究

多级串联密封结构的泄漏过程非常复杂,其泄漏规律对多级密封结构的设计、检漏和密封安全评估等具有重要意义。建立了多级串联密封系统的数学模型,揭示了多级串联密封结构正压泄漏的漏率、漏量与泄漏时间关系的一般规律,通过三级密封系统泄漏的仿真计算实例和泄漏实验,验证了多级串联密封泄漏理论的正确性,并总结了多级串连密封泄漏规律的应用方法。     

基于统计参数分析和RBF网络的动调陀螺故障诊断方法

针对动调陀螺故障振动信号的特点,提出了一种基于振动统计参数分析和神经网络的动调陀螺故障诊断方法.该方法通过计算原始振动信号的一组统计参数作为表征故障的特征信息,以此作为RBF神经网络的输入参数来学习并识别陀螺故障.实验结果表明,采用对统计参数的计算能够简单、有效地提取陀螺故障特征信息;运用神经网络进行故障诊断建模,使诊断具有自适应、自学习的能力,诊断结果更加可靠.