基于压力敏感漆技术的尾迹对涡轮动叶前缘气膜冷却影响研究

为探究上游尾迹影响下的涡轮动叶前缘气膜冷却特性,采用压力敏感漆技术,研究了尾迹对涡轮动叶前缘带有三排径向复合角圆柱形气膜孔的气膜冷却效率的影响,获得了不同吹风比(1.0～3.0)和尾迹斯特劳哈尔数(0,0.12,0.36)条件下前缘区域全表面气膜冷却效率分布的实验数据。结果表明:有尾迹时,随着吹风比的增加,叶片前缘大部分区域气膜冷却效率逐渐增加,仅有压力面侧气膜孔附近冷却效率逐渐降低。随着尾迹斯特劳哈尔数增加,前缘靠近压力面侧孔排下游的径向平均气膜冷却效率最大增加幅度达0.07,前缘正中间孔排附近径向平均气膜冷却效率最大降低幅度达0.13,前缘靠近吸力面侧孔排下游的径向平均气膜冷却效率最大降低幅度达0.18。整体看来,尾迹使前缘大部分区域气膜冷却效率降低。     

机械臂运动学标定技术发展概况

机械臂运动学标定对提高机械臂的绝对定位精度具有重要意义，探究高效的机械臂标定方法已成为机器人领域研究的热点。现有标定方法可分类为基于模型的参数运动学标定、自标定和无参数运动学标定三类，对基于模型的参数运动学标定，从运动学建模、末端执行器测量、参数辨识和误差补偿四个方面详细介绍了其研究现状。对各种标定方法进行了比较，并分析了其优缺点。最后对机械臂运动学标定中存在的问题进行了分析，展望了标定技术的未来发展趋势。     

移动学习环境下大学生英语学习调查与分析

移动互联网的飞速发展使得移动英语学习成为可能并且在很大程度上影响着大学生的英语学习模式。为了解当代大学生的移动英语学习状况,针对285名在校大学生进行问卷调查。探索性因子分析,提取出了移动英语学习的五个因子:分别为"期望及学习时间""适用范围""态度及功能""兴趣"和"学习行为"。建立了移动英语学习的其他四个因子对于"学习行为"的结构方程模型,并根据数据分析结果提出了三条相关教育建议。     

一种迭代聚合的高分辨率网络Anchor-free目标检测方法

针对目前Anchor-free目标检测方法CenterNet（ObjectsasPoints）生成热力图不准确、检测精度不足的问题，提出了一种基于特征迭代聚合的高分辨率表征网络CenterNet-DHRNet。首先，引入高分辨率表征骨干网络，并用迭代聚合的方式对不同分辨率的特征图进行融合，提高网络的分辨率，有效减少图像在下采样过程中损失的空间语义信息。其次，使用高效通道注意力机制对高分辨率表征骨干网络的输出进行优化。最后，利用结合空洞卷积的空间金字塔池化操作增强网络对不同尺度物体的感受野。实验在PASCALVOC数据集和KITTI数据集上进行，结果表明:CenterNet-DHRNet精度更高，满足实时检测的性能要求，具有良好的鲁棒性。      

红外成像导弹目标截获概率

导弹截获目标的概率是红外成像导弹的一项重要的设计指标。传统的目标截获概率通常通过统计方法得到,该方法需要建立导弹制导控制系统的详细数学模型,因此不适合在导弹总体方案设计阶段使用。针对传统方法的缺陷,通过分析影响红外成像导弹截获概率的主要误差源,从而建立了截获概率的数学模型,从理论分析角度给出了导弹截获概率的计算方法。仿真结果表明,建立的截获概率数学模型正确可信,计算的目标截获概率与传统统计方法结果相当,可以辅助进行各项误差的精度分配以及系统指标的设计,具有重要的理论意义和实际应用价值。     

基于Bi-LSTM 的无人机轨迹预测模型及仿真

传统轨迹预测模型存在模型简化较大、考虑因素较少等问题。结合飞行轨迹连续性、时序性、交互性 的特点,提出基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络的轨迹预测模型,将入侵者的位置、姿态和两机的相对 信息同时作为轨迹预测模型的输入,更加符合真实轨迹变化规律;对建立的基于 Bi-LSTM 的轨迹预测模型采 用综合考虑动量和速度的自适应调整学习步长的学习算法进行训练;并与基于 Elman神经网络的轨迹预测模 型进行仿真对比分析。结果表明:与基于 Elman神经网络的轨迹预测模型相比,所提模型在不同方向预测200 个点的平均绝对误差不超过4m,三维预测效果更优,可以较为准确地进行轨迹预测。     

碳/碳复合材料室温和700 ℃面内剪切疲劳试验

为了研究高温环境碳/碳复合材料面内剪切疲劳特性,以含防氧化涂层的[±45] 4S 铺层碳/碳复合材料为研究对象,开展了 室温和700 ℃下的拉/拉疲劳试验。结果表明：碳/碳复合材料面内剪切剩余刚度变化呈横向的“S”形,对比室温环境,在700 ℃下 碳/碳复合材料面内剪切疲劳在中期损伤时的刚度降低趋势更为明显,在室温时发生疲劳断裂的剩余刚度为初始刚度的82%,而 在700 ℃下则降低至初始刚度的68%;在室温环境下碳/碳复合材料在33%和66%循环数后的面内剪切剩余强度分别为初始强度 的95.20%和85.70%,当温度升高为700 ℃时,分别为96.43%和85.59%。基于损伤因子的刚度和强度表征,考虑温度、应力水平的 影响,建立了碳/碳复合材料剩余刚度、剩余强度模型,较好地拟合了试验数据,高精度地获得了室温和700 ℃下碳/碳复合材料面 内剪切疲劳剩余刚度、剩余强度理论曲线,为后续复杂碳/碳复合材料结构件疲劳寿命预测提供了重要数据。     

基于自适应模拟退火算法的航空电磁阀优化研究

电磁阀是组成航空发动机数字电子控制系统的重要部件,其响应的快速性是制约航空发动机数字电子控制系统性能的重要因素。根据某型航空电磁阀的设计原理构建了一种电磁阀数学模型,并使用设计参数及实际的试验、试车数据对所建成的航空电磁阀数学模型进行了验证。验证结果显示,所设计的电磁阀数学模型具有较高的动静态的精度,在此基础上,设计了一种基于自适应模拟退火算法的航空电磁阀优化方法,并对电磁阀的线圈匝数、阀芯质量、工作气隙的宽度和模型管直径等4个重要参数进行了优化。研究结果证实,相比于原设计方案,参数优化后的电磁阀开启响应时间缩短了50%,关闭响应时间缩短了45.4%。     

运载火箭主动段爆炸碎片散布范围计算

结合液体火箭爆炸特征和相关的工程计算方法，经适当的假设建立了计算运载火箭爆炸碎片散布范围的数学模型并计算出了某型号运载火箭主动段爆炸碎片的散布范围。     

航空旅客出行需求强度异质性研究

为了研究旅客出行需求强度问题,采用问卷调查的方式采集数据,对回收的问卷进行数据整理,构建了潜在类别模型,并用软件mplus对出行人群的出行需求强度进行分类,得到结果如下：可通过旅客属性特征调查,将旅客分为4类人群,分别是高需求人群、中高需求人群、中低需求人群、低需求人群。对分类结果采用多元logistic回归分析,结果表示需求强度人群划分影响因素主要为职业、出行目的、票价提高是否出行等。根据回归结果分析可以将4类需求强度异质性做具体的分析。