不同横向距离下双射流孔流动与冷却特性实验研究

通过实验方式,在平板上对不同孔间横向距离(p/d=0,0.5,1.0,1.5,2.0)下的双射流气膜冷却结构进行了研究。使用七孔探针测量了孔下游不同截面处的时均流场,使用压力敏感漆(PSP)测量了平板表面的气膜冷却效率。孔间流向距离(s/d)为3.0。吹风比(M)为0.5,1.0,1.5,2.0,射流-主流密度比为1.0。研究了孔间横向距离对双射流间相互作用,及其流动和冷却特性的影响。结果表明,p/d=0时,孔间相互作用体现为压附效应,下游射流被上游射流压向壁面并保持贴附,气膜冷却效率对吹风比不敏感。p/d=0.5与1.0时,反肾形涡效应主导,两股射流均被压向壁面,气膜覆盖较好,冷却效率较高。p/d≥1.5时,压附效应基本消失,反肾形涡效应减弱,射流间距增加,气膜覆盖变差。     

网络集成技术在控制系统中的应用研究

基于TCP/IP协议的嵌入式设备网络控制系统是当前的发展趋势,控制系统网络化发展经过了三个主要阶段,文中通过分析各阶段的特点和多种控制网络集成的方法,从网络化发展的角度来研究控制系统的发展,提出了嵌入式设备网络控制系统的模型,为实现控制和管理信息一体化提供了一条新思路.     

伊尔—86宽体客机发动机的设计特点

前苏联萨马拉“劳动”科研生产联合公司(旧称库兹涅佐夫设计局)研制的 HK—8系列发动机以及彼尔姆发动机制造科研生产联合体(旧称什维佐夫—索洛维也夫设计局)研制的—30系列发动机是前苏联主要两大民用航空发动机系列。其中推力为12750千牛的 HK—86低函道比双转子涡扇发动机生产于70年代中期,其性能技术水平属前苏联第三代燃气涡轮发动机,现为伊尔—86大型宽体客机     

反坦克导弹飞行模拟训练成绩评定方法

以合理评价在反坦克导弹模拟训练器上受训射手的训练成绩为主要研究目的，通过对坦克外形的简化和坐标变换，建立了判断导弹命中坦克的数学模型；通过将理想瞄准点扩展成理想瞄准区域，建立了成绩评定的数学模型；在确保动画过程实时性的前提下，可全面合理地评价射击训练过程中射手的操作水平，为培训和选拔射手提供定量依据。     

超声滚压技术在表面强化中的研究与应用进展

超声滚压加工是一种复合特种加工技术，其综合了传统滚压和超声加工的材料去除方式，在增加残余应力提高表面完整性、抗疲劳、抗腐蚀、耐磨损等方面具有显著的优势。自该技术应用至今，国内外学者做了大量有关超声滚压工艺及机理方面的研究，并在多种重要金属材料及关键零部件中应用。本文首先总结了国内外滚压装置的发展现状；其次论述了超声滚压机理研究的主要方法（理论法、有限元法和实验法）研究进展，指出以上3种方法的优缺点及待解决问题；随后总结了超声滚压对表面完整性（包括微观结构、表面形貌、微观硬度、残余应力）的影响规律，超声滚压对提高抗疲劳特性及其他性能影响，并指出超声滚压目前存在的不足及尚待解决的问题；最后就超声滚压技术进一步研究和发展方向进行展望，从而为曲面的超声滚压制造提供一定的参考。     

脑-机接口技术在载人航天任务中的应用研究

1脑-机接口技术概述
　　脑-机接口技术概念
　　脑-机接口（BCI）是以脑电信号或其他相关技术为基础，将大脑活动特征转化为预定义的命令，从而实现与外界交流或者控制其他外部设备的先进技术，是一种不依赖身体肌肉组织系统和控制神经系统的新型智能接口技术。因此，我们可以把BCI定义为一个非肌肉通信系统，它可以使人体的大脑意图和外界环境进行直接的沟通交流，在计算机和大脑之间建立一个新的通信通道。     

基于有限元的单机耐压结构优化设计

针对某单机适应瞬时高压环境使用性的结构设计需求,应用PROE软件进行结构及优化设计、ANSYS有限元软件进行仿真分析、实验验证相结合的方式进行耐高压结构设计,经验证结构符合高压环境使用要求。这种结构及优化设计、有限元仿真分析与实验验证相结合的设计方式可有效保证单机结构强度满足环境适应性,为今后的耐高压结构设计提供了方法与方向。     

基于能量管理的横向机动弹道优化设计

为实现小射程能量的有效利用,增强导弹的突防能力和禁飞区规避能力,提出了一种基于能量管理的横向机动弹道设计与优化方法.该方法通过初始离面角使弹道一级偏离传统射面,后面级再修正射面以命中目标.在建立能量管理方程、初始离面角及横向转弯角的解析计算模型的基础上,迭代解析计算机动角的初值;采用遗传算法对机动角及弹道程序进行优化,得到了最优解.仿真结果表明,该方法在满足导弹能量管理的条件下实现了导弹的横向机动,可有效提高弹道导弹的突防能力,优化算法简单可行,收敛效果好.     

深度置信网络在发动机气路部件性能衰退故障诊断中的应用研究

为提高发动机转动部件性能衰退故障诊断精度,针对传统的浅层网络和支持向量机(SVM)方法在诊断时存在泛化能力欠缺、易产生局部最优解等问题,引入近年来在模式识别领域取得巨大突破,模拟人脑多层结构的深度置信网络(DBN)进行发动机部件性能衰退故障的诊断。为改进深度置信网络性能,提出一种在无监督和有监督训练阶段都可自适应调整权值的改进算法(ad_DBN)。以涡扇发动机为对象,将两种DBN算法与BP,RBF和SVM方法从诊断精度、计算时间、抗噪能力三方面进行综合比较分析。结果表明DBN算法诊断精度明显优于反向传播(BP)神经网络,径向基(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)方法,得益于权值的自适应调整,ad_DBN诊断的平均精度高达97.84%,其抗噪声能力也明显优于其他算法,能够提高故障诊断的有效性和可靠性。