高超声速边界层的转捩及预测

首先描述了边界层转捩的基本过程及研究内容。在此基础上,指出了高超声速边界层不同于不可压缩边界层的流动不稳定性特性,并介绍了边界层的转捩机理与感受性特征;给出了高超声速三维边界层中预测转捩的常用方法,并着重介绍了多用于工程实际的e N方法以及对e N方法的理性改进,同时列举了在高超声速三维边界层中应用e N方法实现转捩预测的多个实例。最后,分析并总结了高超声速边界层转捩预测所存在的困难及需要解决的问题。     

硝基立方烷及其氮杂衍生物的能量特性计算研究

硝基立方烷及其氮杂衍生物是高能量密度材料的重要目标化合物类型之一。据此详细计算分析了硝基立方烷（从二硝基到八硝基立方烷）和四硝基四氮的杂立方烷分别在产单元推进剂，ＨＴＰＢ／Ａｌ，ＰＥＧ／ＮＧ／Ａｌ，ＧＡＰ／ＮＧ／Ａｌ体系中的能量特性。结果表明，硝基取代数大于４的立方烷和四硝基四氮杂立方烷的能量特性明显优于ＨＭＸ。     

基于三因素模型的企业持续经营高风险预测研究

随着竞争的日趋激烈，企业持续经营不确定性显著增加，尽旱识别企业持续经营面临的风险，对于企业管理者、投资者来说都具有重要意义。现有的持续经营高风险研究依然没有摆脱“资料驱动型”的困境，文章根据三因素模型建立持续经营高风险预测模型。     

循环电载荷下大功率LED金引线疲劳断裂寿命预测

随着大功率发光二极管（LED）在照明领域的普及与广泛应用,可靠性逐渐成为研究的重点。大功率LED封装器件中金引线疲劳断裂失效一直是制约其可靠性的重要因素。通过针对大功率LED封装器件中的金引线力学仿真与功率循环试验相结合的方法,首先确定循环电载荷条件下该型LED的主要失效原因为金引线疲劳断裂,其次提出基于电流加速模型的加速因子提取方法和基于应变幅值的Coffin-Manson解析寿命预测方法,最终完成对LED金引线疲劳断裂寿命的预测和试验验证。研究结果表明:所提方法具有较高的寿命预测精度,可以满足大功率LED封装器件可靠性快速、准确评估的要求。      

J2轨道模型对月地激光通信预瞄准精度影响研究

基于J_2轨道预测模型,设计了不同倾角和轨道高度圆轨道月球卫星,通过将J_2轨道预测模型预瞄准仿真结果与直接积分RKF7(8)法仿真结果相对比,研究了不同类型月球卫星轨道对-Y面卫星舱板激光通信终端瞄准精度的影响。仿真结果表明,J_2轨道预测模型可以满足月球极地卫星月地激光通信要求,当轨道高度为1 000 km和2 000 km的时候,10 min方位角偏差不超过40μrad,而俯仰角偏差仅为7μrad时,在一定程度上J2轨道预测模型可以满足月地激光通信预瞄准要求。     

离心压缩机密封及空腔流动的一维/三维耦合建模研究

为了在保证数值预测精度的同时降低离心压缩机的建模复杂度,以一维密封泄漏计算替代完整的密封及空腔建模,开展了离心压缩机盖盘密封及空腔流动的源项建模方法研究。结果表明:基于源项方法的密封及空腔简化建模仅需在主流道建模基础上施加泄漏质量流量、总温和摩擦损失源项边界条件,即可较高精度地还原完整的盖盘密封及空腔建模的性能和关键流动细节。与完整建模相比,在全工况下源项建模预测的等熵效率的绝对偏差小于0.65%,总压比和等熵效率的相对性能偏差小于1%。该方法可在满足下游部件匹配设计精度需求的同时,减少50%以上的网格数量,并显著提高计算的经济性和收敛性。泄漏流量的计算精确度是影响源项建模法性能预测准确性的最关键因素,耦合建模可以采用一维计算中推荐的密封泄漏系数值。      

低排放燃烧室NO_x排放试验及预测方法研究

为了研究中心分级贫油低排放燃烧室的排放特性和排放预测方法,针对一个低排放头部方案,在单头部燃烧室试验件上,在不同的温度、压力、油气比、供油模式和分级比条件下,测量其排放性能。以Lefebvre排放经验预测公式为基础,采用经验分析方法拟合排放试验数据,归纳出适用于本头部方案的排放预测公式。表征预测好坏的判定系数R2在小工况下和大工况下分别为0.95和0.93,表明预测结果与试验结果符合度较好。小工况和大工况排放特性不同,对仅预燃级喷油的小工况工作模式,NO_x排放主要受化学恰当燃烧温度和预燃级局部当量比的影响;对预燃级和主燃级同时喷油的大工况工作模式,NO_x排放主要受燃烧区温度和主燃级燃油比例的影响。     

一种地月转移轨道中途修正的制导算法

针对地月转移轨道中途修正问题，提出了一种求解修正速度增量的制导算法。该算法由初值设计和精确解求解两部分组成。首先，利用伪状态理论，通过简单迭代设计中途修正的初值，并通过Vinti预报方法修正了地球扁率的影响。然后，在求解精确解时，提出了一种基于伪状态理论的状态转移矩阵解析算法。该算法通过设计高精度的初值，降低了求解地月转移轨道中途修正问题的难度，而且避免了传统数值方法计算状态转移矩阵的复杂性。数值仿真结果表明，该算法可有效求解中途修正问题。     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度，提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析，得出了二者合理的取值范围，将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合，构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数，对其进行非线性的动态调节，并引入了变异因子，提出了一种跳出局部最优的策略，防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中，与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较，仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据，对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。     

Real-time clock comparison and monitoring with multi-GNSS precise point positioning: GPS,GLONASS and Galileo

The precise point positioning (PPP) technique is widely used in time and frequency applications. Because of the real-time service (RTS) project of the International GNSS Service, we can use the PPP technique for real-time clock comparison and monitoring. As a participant in the RTS, the Centre National d’Etudes Spatiales (CNES) implements the PPPWIZARD (Precise Point Positioning with Integer and Zero-difference Ambiguity Resolution Demonstrator) project to validate carrier phase ambiguity resolution. Unlike the Integer-PPP (IPPP) of the CNES, fixing ambiguities in the post-processing mode, the PPPWIZARD operates in the real-time mode, which is also called real-time IPPP (RT-IPPP). This paper focuses on applying the RT-IPPP for real-time clock comparison and monitoring. We review the principle of real-time clock comparison and monitoring, and introduce the methodology of the RT-IPPP technique. The observations of GPS, GLONASS and Galileo were processed for the experiments. Five processing modes were provided in the experiment to analyze the benefits of ambiguity resolution and multi-GNSS. In the clock comparison experiment, the average reduction ratios of standard deviations with respect to the G PPP mode range from 9.7% to 35.0%. In the clock monitoring experiment, G PPP mode can detect clock jumps whose magnitudes are larger than 0.9 ns. The RT-IPPP technique with GRE PPP AR (G) mode allows for the detection of any clock jumps larger than 0.6 ns. For frequency monitoring, G PPP mode allows detection of frequency changes larger than 1.1 × 10⁻¹⁴. When the RT-IPPP technique is applied, monitoring with GRE PPP AR (G) mode can detect frequency changes larger than 6.1 × 10⁻¹⁵.