气泡推进型中空Janus微球运动特性的实验研究

本文通过Pt-SiO₂型（铂-二氧化硅型）中空Janus微球在低浓度2%~4% H₂O₂溶液中的气泡驱动实验，观察到在每个气泡生长-溃灭周期内，Janus微球的运动呈现3个特征阶段，分别为自扩散泳、气泡生长和气泡溃灭。其中气泡溃灭阶段微球在射流驱动下的推进速度可达每秒几十毫米，比前2个阶段的平均速度大2~3个数量级。实验观察到气泡生长阶段其半径与时间存在R_b~t1/3和R_b~t1/2两种标度率。由于气泡在Janus微球催化剂表面（Pt侧）的生长点偏离对称轴位置，Janus微球的运动轨迹呈圆周形。随H₂O₂溶液浓度的增加，还可以进一步提高Janus微球的运动速度。此研究不仅定量分析了Janus微球的运动特性，而且为实际应用中提高Janus双面微马达的运动速度和能量利用率提供了参考依据。     

几种二茂铁衍生物挥发迁移性能的比较

本文比较了几种二茂铁衍生物燃速催化剂(SD、RF、AF、FBB)的挥发迁移性能及其变化规律。结果表明挥发迁移大小次序为SD>RF>AF>FBB,并给出在比较实验条件下挥发迁移的表达式。     

C0PU仿真器MCS中存贮结构仿真的实现

住址是进行硬件设计评估，系统软件设计开发中和计算机体系结构研究的有力工具，而对内存的仿真是系统级仿真器的重要组成部分，其仿真效率直接影响整个仿真器的性能，以一款基于VLIW（超长指令字）结构的CPU仿真器－－MCS为例，研究了高效内存仿真的实现方法，MCS为目标应用程序提供了一个仿真运动平台，从而达到评估CPU设计，分析指令效率，支持编译系统调试的目的。     

1+3/2无导叶对转涡轮设计特点分析

无导叶对转涡轮的结构形式是减轻发动机质量、提高发动机推重比的有效技术途径之一。以现有1＋2对转涡轮为平台,在保持总体性能参数不变的前提下,进行了1＋3／2无导叶对转涡轮初步设计,并对无导叶对转涡轮的设计特点进行了分析。研究结果表明,1＋3／2无导叶对转涡轮设计中必须以合适的高压涡轮为基础;其低压涡轮特性与常规涡轮的基本一致,第1级低压涡轮转子叶片在各工作状态下效率水平均较高。     

频率捷变技术在制导站上的应用

频率捷变是现代雷达抗干扰技术中最有效的先进技术 一技术应用于某型制导站后，在不改变原制导站功能，性能的情况下，能有效地对抗窄瞄准式杂波干扰；降低方面的宽带阻塞式干扰；由于采用了微要和步进电机控制技术，使制导站实现了智能化，操作简便。     

结合吸附技术的对转压气机改型设计

应用附面层抽吸技术和叶型优化设计方法对某双排对转轴流压气机进行了改型设计数值研究,旨在指导下一步的实验研究。近喘点时,原始出口导流叶片(OGV)尖部叶型存在着严重的气流分离现象。优化设计后,气流在叶型前缘加速平缓,通道内回流区所占比例明显降低,OGV 70%叶展以上的总压损失系数平均降低了38.4%,压气机等熵效率提高了0.3%。在转子2(R2)尖部叶型66%弦长轮缘端壁处开设1mm宽抽吸槽,当近喘点的相对质量抽吸量为1%时,R2尖部的负荷水平改善明显,65%叶展以上等熵效率平均提高了10%。尖部流场的改善对于下游OGV产生了积极的效应,速度三角形的重构使轮缘端壁处的角区分离被限制在了很小的范围内,85%叶展以上的总压损失系数平均降低了25%。通过抽吸,压气机等熵效率又获得了0.5%的收益。     

基于粒子群算法的多级低压涡轮一维气动优化设计方法

为探究涡轮高效设计技术,从低维优化层面出发,提出了一种基于粒子群优化算法的多级低压涡轮一维设计和优化方法.该方法以涡轮效率为目标,通过建立涡轮子午流道形式以及气动特性等约束条件将涡轮一维设计转化成包含约束限制的极大值优化问题.在验证粒子群算法优化性能的基础上发展了多级低压涡轮一维气动优化设计程序,该程序通过优化地选取涡轮各级的多个设计变量,有效地生成满足多个约束条件的级最佳速度三角形以及最佳初步子午流道形式.利用该程序完成了原型低压涡轮的优化改型工作,三维数值模拟结果表明,优化改型方案在设计点和非设计点的气动性能均获得了不同程度的改善.     

两种典型铺层玻璃纤维复合材料的拉伸力学行为

利用电子万能实验机及分离式Hopkinson拉杆对玻璃纤维增强复合材料S4C9-1200/SY14的两种不同铺层角度层合板([0]16和[±45]4S)进行了应变率为10-3～103s-1下的单轴拉伸力学性能测试。从应力应变曲线和试样破坏断口分析了材料的应变率效应、纤维损伤和界面脱粘损伤。实验结果表明:[0]16层板破坏时表现出典型的不规则脆性破坏,纤维的损伤具有初始门槛值,而纤维的强化存在应变率门槛效应。[±45]4S层板主要破坏方式是纤维与基体的脱粘,损伤发展近似线性。应变率高于强化门槛时,[±45]4S层板表现出极强的应变率依赖性,极限强度能提高10%～50%。     

改进蚁群算法在移动机器人避障中的应用

在移动机器人路径规划中,由于基本蚁群算法具有进化缓慢、易陷入局部最优等问题,提出一种改进的蚁群算法。建立了静态环境下的路径规划栅格模型,通过对信息素启发因子及期望启发因子实时调节,自适应改变挥发因素,在初始时刻扩大蚁群的搜索范围,以免陷入局部最优。针对凹型障碍物,当机器人陷入凹型障碍并且在复杂环境搜索效率低的情况下算法也能较好的收敛。与其他算法的仿真结果表明,此算法在栅格地图模型中,能快速地避开障碍找到最优解。