环截面管中的爆燃转爆震实验

为了实现在环截面爆震管封闭端同时点火,采用了先在预燃室中点火,再通过八路支管将火焰引入到爆震管封闭端,各个支管长度一样,因此可看成在环管封闭端多点同时点火.实验结果显示,在爆震管封闭端火焰汇聚形成激波点火,可在环管封闭端附近直接产生爆震波.在爆震管中安放扰流片时,流动阻力使爆震速度偏低,无扰流片时,爆震速度接近理论值.不加扰流片当量比在1.0左右,火焰速度会出现爆燃或爆震两种随机状态,当量比到1.1时可避免这种状况.      

非牛顿流体在正弦波壁管内的减阻特性

通过添加高分子表面活性剂来有效降低流动阻力在水处理和石油开采等行业中具有重要的现实意义。实验研究了聚丙烯酰胺聚合物（PAM）溶液在正弦波壁管内的减阻特性。研究发现,PAM溶液在层流区域具有明显的减阻作用,在湍流区域却不是很明显;同时在波壁管内存在一个PAM的最佳减阻浓度。另外,通过f-Re曲线发现PAM溶液的过渡域转捩点比牛顿流体明显提前,流动可视化结果验证了上述结论;应用Fluent进行数值模拟得到的数值结果与实验基本吻合。     

基于神经网络的BTT导弹逆控制方案设计

对基于神经网络的倾斜转弯(BTT)导弹逆控制进行了研究。用径向基函数(RBF)神经网络结构和最近邻聚类算法,对导弹系统逆动力学系统进行动态模型辨识,以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统;用逆系统法设计了一种用于BTT导弹非线性控制的经典控制与神经网络在线自学习综合控制方案,实现了导弹三通道的线性化控制和输出的渐近无差跟踪。仿真结果表明:该方案可根据设计指标要求实现对BTT导弹的非线性控制,且有较强的鲁棒性。     

一种适用于进近尾流间隔缩减的机型聚类方法

目前,我国广泛使用的尾流间隔标准过于保守,导致机场跑道容量受限。以进近航空器的尾流遭遇问题为研究对象,首先研究进近尾流安全间隔缩减方法,获取缩减后的临界尾流间隔;然后基于主成分分析法（PCA）对 BADA 数据库中的航空器性能数据降维,提出一种适用于进近尾流间隔缩减的机型层次聚类方法;最后采用该方法得到新的机型分类结果并构建缩减后的尾流安全间隔标准。结果表明：本文所使用的机型层次聚类方法与国内外航空器分类方法具有较好的一致性,在长沙黄花国际机场的主流配对机型间,所获取的进近航空器尾流间隔标准与传统尾流间隔标准相比可以缩减 0.8 km 以上。     

新型高温黏结剂的制备及性能研究

采用聚碳硅烷作为黏结剂主体,添加陶瓷组元的方法制备了新型耐高温黏结剂。采用流变仪研
究了黏结剂的流变性能,采用TGA、XRD 及SEM 等方法研究了黏结剂的性能以及各组分含量与黏结剂性能之
间的关系。结果表明:高温黏结剂具有良好的高温热稳定性及粘结强度,1 200℃质量损失为16%,平均粘结强
度为23. 4 MPa。     

基于“各向异性”四面体网格聚合的复杂外形混合网格生成方法

复杂外形粘性流动的计算网格生成一直是阻碍CFD实际工程应用的瓶颈问题之一,虽然三棱柱/四面体混合网格的出现极大地缓解了这一问题,但是在飞行器几何外形非常复杂的情况下,在粘性边界层内生成高质量的贴体三棱柱网格仍然是非常困难的事情。本文从"各向异性"四面体网格的生成算法中得到启示,发展了一种基于"各向异性"四面体网格聚合的混合网格生成方法。通过对DLR-F6翼身组合体和F16战斗机外形的混合网格生成及数值模拟表明,该方法生成的混合网格具有网格质量好、自动化程度高等特点,对提高复杂外形飞行器关键气动参数的模拟精度具有重要意义。     

基于类云模型的c均值聚类航迹关联算法

针对多传感器多目标航迹关联的特点,提出了将类云模型和c均值聚类联合应用于航迹关联的解决方法。将表征航迹特征的参量构成聚类中心和待分类的样本空间,利用类云模型和c均值聚类算法对来自不同传感器的航迹进行分类和收敛判断,构建了基于类云模型的c均值聚类航迹关联模型,有效地解决了目标密集环境下的航迹关联问题,通过仿真研究说明了该算法的有效性和鲁棒性。     

一种改进的多目标粒子群优化算法

为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索;采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析,维护外部种群.通过标准测试函数的仿真实验,与多目标优化算法基本MOPSO(Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm)和NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)进行对比,结果表明了该改进算法的有效性.     

基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机"凸壳"模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.     

客观多因素权重分配方法及其应用

综合模糊聚类技术和粗糙集理论中的信息熵原理,提出了一种多因素决策中确定各因素权重分配的新方法.利用模糊聚类分析对数据进行聚类,并提取最佳聚类;基于粗糙集中信息熵原理确定各因素的权重分配.算例结果表明:方法合理有效,具一定的可行性.