小尺寸Schmidt-Boelter热流传感器的研制

为满足常规高超声速风洞试验的热流测量需求，研制了一种小尺寸Schmidt-Boelter热流传感器。建立了传感器仿真模型并基于该模型对其结构尺寸开展了优化设计。根据优化结果，制作了尺寸为Φ 3×10 mm的传感器样件。在弧光灯热流标定系统上进行了性能测试，试验结果表明:该传感器灵敏度系数大于30 μV·m2/kW，响应时间约50 ms。     

微型定容多次燃油喷射系统高速响应特性仿真

针对小排量发动机转速范围大、工作循环喷油量小的特点,提出了一种微型定容多次燃油喷射系统结构,建立了系统电、磁、液、机耦合模型,仿真计算了从输入电压到喷射输出的动态响应特性,分析了影响系统高速特性的关键因素.结果表明:该喷射系统响应频率可达到1000Hz,响应时间可以满足小排量发动机最高转速要求,具备工程可实现性.      

单目标概率约束规划的微种群免疫优化算法

针对无先验随机分布信息的单目标概率约束规划,探讨了微种群免疫优化算法。算法设计中,受危险理论启发设计微种群免疫优化算法进化框架;借助估计值的误差幅度,提出2个方法分别估计概率值和目标值;依据个体间的优劣关系,划分群体为3个类型子群协同进化;构建生命周期模型,设计自适应的交叉与变异概率、变异策略,结合交叉算子促进子群信息有效交流,并沿不同方向协同进化。数值实验统计结果说明:所提算法拥有良好的搜索效率、搜索效果及降噪能力,具有一定的竞争力和应用潜力。      

塞块量热计的热流计算与修正方法研究

为减小塞块量热计的热流测量误差，对其热流计算与修正方法开展了研究。根据能量守恒原理和传热理论，建立了隔热套结构塞块量热计的传热模型和计算方法；通过对塞块量热计传热模型的仿真分析，给出了温升率提取方法和计算误差的主要影响因素；提出了直接比对标定修正方法和基于标定的数值计算修正方法。仿真和试验结果表明:两种方法均能较大幅度减小塞块量热计的热流测量误差，使其误差控制在5%以内；直接比对标定修正方法的误差相对更小，但要求热流标定系统能覆盖被测热流范围；基于标定的数值计算修正方法对热流标定系统要求较低，适用范围更广。     

原子层热电堆热流传感器研制及其性能测试

针对高超声速风洞试验中对高频热流脉动的测试需求，研制了一种基于横向热电效应的原子层热电堆（Atomic Layer Thermopile，ALTP）热流传感器。利用弧光灯热流传感器标定系统对其进行静态标定，获得ALTP热流传感器的灵敏度系数约为8.24 μV/（kW·m-2），优于国外同尺寸敏感元件的ALTP热流传感器6.90 μV/（kW·m-2）的灵敏度系数；利用激波风洞试验，并通过与薄膜热电阻热流传感器对比，初步获得ALTP热流传感器的响应时间上限，响应时间小于0.20 μs。     

带有典型缺陷的金属蜂窝夹层结构的剩余强度研究

通过对带有典型缺陷的薄壁高温合金蜂窝夹层结构进行侧拉伸和侧压缩、平压缩和三点弯曲等力学性能测试,得到了带有不同缺陷形式的结构在不同载荷形式下结构剩余强度随着缺陷尺寸增大的变化规律.得到的结论为薄壁高温合金蜂窝夹层结构的服役可靠性及其损伤容限体系的建立奠定了必要的实验研究基础.     

考虑着舰基础横摇状态下飞机着舰动力学仿真

本文通过MSC.Patran软件建立飞机全机模型及起落架模型,通过MSC.Dytran软件仿真舰对甲板横摇着舰速度不同的两种工况进行仿真计算,并对比结果,对飞机着舰相关参数设计提供参考。     

面向平行应急管理高效能仿真方法

基于人工社会的应急管理建模与仿真系统具有大规模、领域知识动态、多样异质、复杂时空演化等特点,给"预测-应对"型应急管理仿真带来了极大的挑战。针对面向平行应急管理仿真的特点,分析应急管理对仿真平台功能要求,对基于知识的人工社会初始场景构建、基于半监督机器学习的应急管理仿真建模、基于自组织增量学习的仿真模型在线评估,以及仿真云中的并行作业调度方法等方面进行了研究。在公共安全风险防控领域,对大规模社会媒体网络用户群体行为进行仿真,并对群体异常行为进行检测。通过社会媒体网络仿真应用实例,验证了高效能仿真平台的先进仿真手段能有效提升平行应急管理仿真能力。     

一种薄膜热电堆热流传感器灵敏度系数的实验研究

为应对长时间、高频响、高热流密度条件下的热流密度测试要求，通过热沉体设计发展了一种新型热阻式薄膜热电堆热流传感器，并利用对比标定的方法、采用辐射标定方式确定各个此类型传感器的灵敏度系数。标定实验数据表明：该类型热流传感器的灵敏度系数与感应面温度相关，且在高于一定温度之上校正关系式不同于以往的线性关系而呈现出二次非线性关系。通过分析可知：呈现出二次非线性校正关系式的原因主要是依赖于温度的热阻层导热系数以及薄膜热电偶Seebeck 系数。实验数据以及分析结果为该类型热流传感器的标定和优化设计提供了参考，同时确保了该类型热流传感器在使用过程中获得准确、可靠的热流测试数据。     

基于RTS滤波的GPS+BDS非差非组合PPP/INS紧组合模型

GPS高精度定位技术在动态复杂环境中,其定位精度、可靠性和连续性因卫星信号频繁失锁而变差。为此,提出了采用基于RTS滤波(Rauch-Tung-Striebel Filter)的GPS+BDS非差非组合PPP(Precise Point Positioning)与INS(Inertial Navigation System)紧组合模型的策略来克服GPS在动态定位中的弱点。其中,采用GPS+BDS双系统观测数据,可提高PPP解算中的可用卫星数,改善星站间定位几何强度和提高PPP收敛速度;采用PPP/INS紧组合,利用INS的自主定位特性和短期高精度特性,可有效改善复杂环境下的定位精度和连续性;采用RTS滤波,可进一步提高PPP/INS紧组合性能。首先推导了GPS+BDS非差非组合函数模型、PPP/INS紧组合函数模型和RTS滤波函数模型,然后利用一组车载动态数据,对动态GPS PPP、GPS+BDS PPP、GPS/INS紧组合、GPS+BDS PPP/INS紧组合和基于RTS的GPS+BDS PPP/IMU紧组合的定位、测速和定姿性能进行分析。实验结果表明,该方案可有效提高定位(58%～72%)、测速(74%～82%)和定姿(4%～23%)精度,特别是对卫星失锁期间的定位性能改善尤为明显。