一个说明语言的设计和其子集编译器的开发

基于软件文档可执行的想法，设计了一个适用于指称语义描述的可执行规范说明语言——ＪＺＣ，并对其核心子集编译器进行了设计与开发。该语言设计采用了模式匹配、类型并置和构造函数等概念，使得抽象文法易于在程度中体现。模块概念的引入使得函数型语言书写的程序更加易懂和易于编写。作为对严格开发方法的一个尝试，ＪＺＣ核心子集编译器的开发采用了该种方法，其中一个“结果正确性定理”的证明是开发过程的重点工作。本文通过一个示例语言简介ＪＺＣ的语言特点，给出了编译器开发过程的一个描述框架和证明梗概     

机翼连接耳片微动疲劳裂纹萌生机制

 对歼击机机翼全尺寸模拟疲劳试验的耳片断口进行了观察和分析,从断裂处存在磨痕和磨屑的形貌及耳片受力变形状态,证明耳片属于微动疲劳断裂。本文提出铝合金耳片和钢衬套接触时,微动疲劳裂纹萌生过程的模型。     

细水雾灭火技术在载人航天器上应用前景

为进一步探索未来大型载人航天器安全、可靠的灭火方法,对现有国内外载人航天器的灭火剂和灭火方法进行综述,并从微重力条件下火灾燃烧特点、细水雾灭火机理和国外微重力条件下细水雾灭火研究状况三方面进行初步分析和总结。分析结果表明,细水雾是一种安全、高效、环保的灭火技术,在载人航天器上具有较好的应用前景。     

精密露点仪标准装置的性能测试及计量软件设计

文章介绍了以373型精密露点仪为主标准器的湿度标准装置的原理及构成,对该装置的重复性和稳定性进行了测试。结果表明温度重复性实验的标准偏差为0.00℃,相对湿度重复性实验的标准偏差为0.07%RH,露点温度重复性实验的标准偏差为0.01℃。温度稳定性实验的标准偏差为0.02℃,相对湿度稳定性实验的标准偏差为0.33%RH,露点温度稳定性实验的标准偏差为0.066℃。基于美国NI公司的Labview软件开发平台,开发了湿度仪器仪表计量软件。软件以模块化思想为基础,可实现数据自动处理,报告自动生成。     

由喷嘴连接的燃烧室到供应系统压力振荡传递过程研究

为了研究在压力振荡由液体火箭发动机燃烧室传递到供应系统的过程中喷嘴所起的作用,从理论上分析了压力振荡由燃烧室到供应系统通过喷嘴的传递过程,推导了振荡传递过程的传递函数.讨论带有各种喷嘴的供应系统的动态特性,对供应系统管路长度、燃烧室压强、喷嘴种类、喷嘴压降及喷嘴结构尺寸对燃烧室压力振荡引起供应系统压力振荡的影响进行了计算,得到了喷嘴以及工况参数在传递过程中的影响规律.      

气液同轴喷嘴缩进室动态特性均相流模型

采用频率法对气液同轴喷嘴缩进室内气液两相流动态特性进行了分析.采用均相流模型,在把液相介质参数看作集中参数的条件下讨论了缩进室边界压降振荡对液相质量流量振荡的动态响应.通过对模型喷嘴算例编程进行计算,结果表明:随着扰动频率的增加,缩进室两端压降振荡的振幅增大,压降振荡与液体流量振荡之间的相位差也增大.较小长径比的缩进室以及较小的液体喷嘴质量流量、大气液比和高反压可以抑制缩进室边界压降振荡.      

一种基于知识推送的故障诊断系统

分析了基于知识的故障诊断,针对现有系统不能主动将知识在适当的时候传递给决策者的缺点,提出了一种基于知识管理的、以数据流驱动的、知识主动推送的故障诊断系统的体系结构,分析了其主要层次结构及知识的组织和管理,提出了以数据流驱动的知识主动推送方式.建立了知识主动推送的控制模型,开发了知识管理和数据流驱动的集成原型系统,并以液体火箭发动机试车台的故障诊断为例,实现了基于知识推送的故障诊断系统,后续实验证明了该方法的有效性.      

幂律流体液膜破裂的线性稳定性分析

为对凝胶推进剂撞击式喷嘴产生的液膜的破裂行为进行研究,使用线性稳定性分析方法并结合幂定律本构方程对幂律流体液膜的稳定性进行了研究,并对流体物性参数、流变参数等对液膜流动稳定性的影响规律进行了分析.结果发现:稠度系数、流动指数和表面张力越大,液膜表面扰动波的增长率越小,波长越大.而较高的液膜速度、气液密度比和液膜厚度都使扰动波增长率变大,但波长随液膜速度和气液密度比的增大而减小,而液膜厚度的情况却相反.理论计算与实验值的对比表明,线性稳定性分析能较准确地预测液膜的破碎长度,但预测的表面波长却大于实验值.      

某三余度计算机及其接口模块工作模式设计

对于大型无人机系统来说,三余度电传飞控系统具有最合理的性价比。介绍某大型无人机三余度飞控计算机系统的总体设计和实现方案。系统采用相似三余度容错结构,通过高速交叉通道数据链和同步技术保证不同余度之间控制输出的时间和空间一致性。为增强系统处理能力,采用智能接口模块分担主CPU的工作,智能接口模块具有独立的BIT功能,采用双口存储器实现与处理器模块信息交互,硬件接口支持软件动态可配置。     

基于小波变换的非平稳信号趋势项剔除方法

分析了空间飞行器遥测信号处理传统趋势项剔除方法的优势和不足,提出了基于小波变换的非平稳信号趋势项剔除方法。这种方法通过滤波器组将信号分解与重构,实现趋向性信号与零均值平稳随机信号的分离。仿真实验表明,该方法简单、高效,适用于非平稳随机信号的处理,是一种实用的趋势项剔除方法。