应急离机装备的先行者——俄罗斯К-36Д-3.5座椅

俄罗斯的弹射座椅技术是世界一流的。1989年巴黎航展上,俄罗斯战机的意外失手却成就了俄罗斯座椅的辉煌。K—36座椅及其一系列改进改型,其部分性能已接近美国自己还难于达到的所谓“第四代”座椅标准     

俄罗斯发动机制造业步入整合之道

去年8月，俄罗斯总统普京来到圣彼得堡克里莫夫工厂，参加了在此举行的发动机行业改组问题的军事工业委员会会议。会议通过了俄罗斯发动机制造部门整合的原则性方案。在该方案的第一阶段，俄罗斯40家与发动机制造业相关的企业将合并成4家控股公司。     

透视俄罗斯空军最新装备建设计划

自苏联解体以来，俄罗斯的武装力量一直在“狼吞虎咽”地享受时代的遗产。然而，随着国际安全形势发生变化，军事作战的理念也从根本上发生了变革。在新的历史环境下，     

融合物理的神经网络方法在流场重建中的应用

神经网络融合物理先验知识能极大提高其拟合复杂变量的能力,其中融合神经网络和物理控制方程的物理融合神经网络模型（physical-informed neural network, PINN）,赋予传统神经网络所不具备的先验知识和可解释性。结合课题组对PINN方法的研究和应用,本文介绍了融合N-S方程的PINN神经网络模型预测能力。首先借助三维超声速槽道湍流的直接数值计算数据,耦合神经网络和可压缩N-S方程,应用PINN方法对槽流的瞬时流场的物理量进行预测,并对瞬时量及其统计平均值与DNS对应结果进行对比来验证训练所获PINN模型的可靠性。其次,借助不可压缩圆柱绕流与三维可压缩槽道流动的计算数据,利用PINN模型进行了N-S控制方程待定系数与待定项的重建,结果显示其在重建流场流动信息的同时可逼近方程的待定系数。研究结果证实了PINN方法可为建立流动物理模型提供工具和算法支撑。     

基于PXI总线测控系统平台的负载管理系统的设计和应用

引言 飞机供配电系统地面模型试验是飞机首飞前进行设计和适航符合性验证的大型试验之一。为了验证供配电系统在稳态和瞬态加载状态下的各种参数指标，就必须按照试验大纲的规定进行加、卸载控制。     

进化神经网络响应面法在结构可靠性中应用

针对传统可靠性分析方法的缺点,研究了网络拓扑结构和权值自适应调整的进化神经网络响应面,以用于实现隐式功能函数的全局映射。给出了基于遗传算法的神经网络响应面的构建步骤和样本点的选取方法。用训练好的神经网络代替可靠性分析中的有限元计算,大大提高了计算效率。通过工程实例与蒙特卡罗法、传统响应面法进行了对比分析,证明了该方法的有效性和实用性,为大型复杂结构的可靠性分析提供了一条高效的途径。     

高超声速压缩拐角湍流计算的收敛性分析

应用基于shear stress transport(SST)湍流模型的隐式紧耦合方法对高超声速压缩拐角流动进行了数值计算.考察了差分格式、限制器以及湍流时间步长等7个因素对湍流计算过程稳定性和收敛性的影响.结果表明:差分格式和限制器对收敛性有很大影响,总体而言耗散性越大的差分格式和限制器收敛性越好;增加湍流时间步长对收敛性影响很小;适当降低湍流变量最低限制值有利于湍流方程的收敛;增大Courant-Friedrichs-Lewy(CFL)数和隐式内迭代次数可显著加速收敛,但均存在最优值,超过最优值则加速效果不明显.      

俄罗斯颁布空军技术装备新策略

俄罗斯空军军事科学委员会不久前颁布了2000～2010年空军军事技术策略新章程,对俄罗斯各类军用航空装备和防御设施的发展指出了方向