基于偏差信息的星载计算机系统负载平衡算法的研究

相邻结点负载平衡算法具有计算简单、额外开销小的优点。但由于采用局部的观点平衡负载，限制了结点信息得到的范围，使得系统在某种情况下达不到全局平衡，本文提出了基于偏差信息的星载计算机系统负载平衡算法，它改变了结点传递的实际负载信息，使修改后的负载信息能体现出结点及其周边结点的负载形势，以此弥补了相邻结点负载平衡算法的不足，并将其应用在星载计算机系统上，首先，介绍了相邻结点负载平衡算法及其存在的不足；其次，描述了基于偏差信息的星载计算机系统负载平衡算法，最后，通过仿真实验，给出了这种算法同其它几种负载平衡算法的比较，并证明了它的正确性与可行性。     

用FVM法计算固体火箭羽流的红外特性

建立了有限体积法(FVM)的理论模型模拟固体火箭羽流的红外特性,研究了燃气组分H2O,CO2,CO,HCL,OH,NO的吸收和发射,以及AL2O3粒子云的吸收、发射和散射,还研究了两相流场中气相和粒子云温度不均匀时对辐射传输方程的修正。计算一单喷管固体火箭的二维轴对称羽流在光谱2~5μm的红外特性,给出羽流辐射的空间分布和光谱分布并与文献计算的结果对比。研究表明:有限体积法能较好地模拟固体火箭羽流的红外特性;粒子辐射占固体火箭羽流红外辐射的主要部分;在光谱2~4μm粒子辐射使羽流辐射增强,而在光谱4~5μm粒子辐射使羽流辐射减弱。     

基于虚拟仪器技术的测量船分布式状态监测

针对远洋航天测量船设备系统复杂、布局分散的特点，提出了利用虚拟仪器(VI)技术建立测量船网络化状态监测系统的方案。从硬件和软件两个方面阐述了虚拟仪器技术的性质和特点，以及分布式状态监测系统所采用的模式和工作方式。最后，介绍了测量船建立的总线虚拟仪器测试系统及其特点。     

高校后勤管理理论研究的状况及问题

随着高等教育事业的蓬勃发展,特别是高校后勤社会化改革不断深入,中国特色高校后勤管理理论初见端倪。文章从近几年高校后勤管理理论研究的基本情况、高校后勤管理理论研究倾向及问题两个方面,深入探讨了高校后勤管理理论研究这一主题,以期进一少促进高校后勤管理理论研究,加强理论建设,提高理论研究水平,更好地发挥理论对决策的服务功能。     

旋转充液系统全飞行过程非线性动力学仿真

本文考虑一类刚认耦合的旋转充液系统的飞行动力学问题，在依据力学变分原理给出基本方程，导出全飞行过程运动状态方程的基础上，建立了相应的仿真模型。可能通过对Navier-Stokes方程求解和液体流动的惯性波振动特性，给出液体的反作用力矩。经过仿真实验，分析角运动的时间序列，给出了比较详尽的飞行不稳定机制分析结果。     

CPL蒸发器多孔芯内传热传质的非稳态数值模拟

基于多孔芯内局部热力学平衡的假设，考虑了Brinkman和Forchheimer对Darcy定律的修正模型，针对简化的物理模型中所包含的气液相区域，建立了二维分层饱和多孔介质模型，以甲醇为工质对CPL，蒸发器毛细多孔芯内的传热传质过程进行非稳态数值模拟。在不同的热负荷条件下预测气液分层界面的形状和位置、系统由初态达到稳态过程的持续时间，讨论压力和温度的分布。由两层饱和模型所得到的计算结果可知．CPL系统在启动时，为避免高热流时液体脱离多孔区而发生干涸，宜采用小负荷启动；采用预热器，改善蒸气的出口条件；增加蒸发器入口处的工质的过冷度，有利于增加CPL系统启动过程和变工况时的稳定性。文中分析结论为CPL系统的优化设计提供参考。     

固体推进剂吸气式涡轮火箭发动机的建模及特征研究

建立了固体推进剂吸气式涡轮火箭发动机的设计状态数学模型,提出了燃烧室燃气与空气配比的关系,分析了压气机增压比、涡轮进口燃气总温和涡轮落压比对燃烧室油气比的影响,以及固体推进剂吸气式涡轮火箭发动机的设计特点。基于涡轮压气机功率平衡条件、静压相等的掺混条件和尾喷管流量匹配条件,建立了固体推进剂吸气式涡轮火箭发动机的非设计状态数学模型。     

飞机着陆系统的一种鲁棒H∞控制器设计

利用鲁棒H∞控制理论设计了某型飞机的自动着陆系统，讨论了飞机自动着陆过程的要求，分析了系统中可能受到的干扰，之后建立了H∞控制问题的系统模型，针对飞机着陆时的要求设计了一种鲁棒H∞控制器以抑制阵风的影响，仿真结果表明，所设计的控制器对自动着陆时的干扰具有较好的抑制能力，能使飞机很好地跟踪希望轨迹并满足着陆指标的要求。     

同向旋转盘间换热特性的实验研究

本文将实际发动机高、低压涡轮盘简化成几何形状相对简单的中心轴向进气、径向出气、两盘以不同速度同向旋转的旋转盘系统。用实验方法研究了冷气流量、转速以及两盘间隙对旋转盘间换热的影响规律,并对结果进行了相应的分析。     

基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。