小型箭载SF_6主动释放装置研究

化学物质释放是空间物理主动试验的重要手段之一.构建了一种基于探空火箭平台的SF_6气体释放装置,其具有体积小、自重轻、对运载平台要求低等优点,当装置自身质量为6kg时可实现2 kg的SF_6气体释放.仿真计算了SF_6气体在电离层高度的扩散过程和相应的电离层离子化学过程.研究结果表明,本装置能够有效消减电离层电子密度,具有较高实用价值.     

控制器参数对电磁轴承系统超谐共振区特性的影响

本文对PID控制的单自由度电磁轴承-转子系统由于力-电流／位移的非线性特性所引起的非线性振动进行了分析研究，并对控制器参数改变时，系统在三次超谐共振区的特性进行了分析。     

高速流场测量新技术评述

介绍了国外近年来正在积极探索的几种高速流场测量新技术。它们的共同特点是非接触的和定量的，测量是空间和时间可分辨的。这些技术直接对分子速度进行测量，避免了由于粒子投放引起的滞后和紧靠壁面的附面层中的粒子的投放困难。其中有些测量技术是多点测量的，高速流动测量期望测量有这一性能。有些测量能用来对几个参数同时进行测量，例如激光感应荧光技术和喇量测量技术，流动的重要参数速度，压强，温度和密度可用这些技术进行     

二维几何非线性问题的线有限元解法

提出了在线有限元方法中考虑几何非线性二维问题的理论公式和计算步骤，并以完全的拉格朗日表述为基础，首次导出了用线有限元方法进行结构分析中大变形问题载荷增量法的基本公式，对计算过程中的重要方面：包括对非线性微分方程线性化的方法，分步迭代的步骤等进行了详细讨论，以这些公式为基础，编制了相应的计算程序，并给出了算例，结果是令人满意的。     

三维流场的计算干涉方法

计算干涉技术通过试验图像和计算图像相比较，可以验证CFD的有效性，是研究复杂流场的有力工具。作者根据M-Z干涉仪的光学成像原理，用计算机仿真实现了将数值计算获得的二维、轴对称和三维的复杂流体的密度场转换为“无限条纹”和“有限条纹”的干涉图像，尤其是在处理三维流场时，采用流场重构的方法，达到了很好的效果。     

叶轮机周期性非定常流高效降阶数值计算方法研究进展

简要介绍了叶轮机内非定常流对叶轮机性能的重要影响,总结了叶轮机内动静相干和叶片振动诱发的非定常流的时空周期性特点,并指出这些时空周期性特点可以加以利用,发展分析这些非定常流的高效降阶数值计算方法.本文根据不同数值降阶方法的特点对其进行了归类,详细分析了各自的优缺点及在气动弹性力学领域的应用,并进一步展望了降阶数值方法在...     

基于BSP-ANN的四旋翼无人机轨迹跟踪方法

为了降低无人机轨迹跟踪误差,提高系统抗干扰能力,对反步（Backstepping）法进行改进提出一种基于反步神经网络（BSP-ANN）的无人机轨迹跟踪方法。首先,建立了四旋翼无人机运动学模型;然后,结合Backstepping方法在无人机的姿态控制、轨迹跟踪控制系统中引入Sigma-Pi神经网络,同时设计Sigma-Pi神经网络控制率,并证明该控制率满足Lyapunov意义下的系统稳定;最后,分别给出了相应的仿真实验。仿真结果表明：该算法可以有效降低跟踪误差,缩短无人机跟踪时间,同时可以提高系统的抗干扰能力。     

基于PLIF/Mie图像测量煤油超雾化场数值特性

为获得航空煤油在超声速气流中喷射雾化后粒径二维分布信息,设计了基于PLIF/Mie双光谱成像法的测量系统。在PLIF/Mie煤油超雾化粒径测量方法基础上,实现了SMD计算公式系数的标定和煤油超声速射流破碎和雾化的SMD二维在线测量,取得射流雾化场SMD径向分布、穿透深度、展向输运宽度等关键参数。结果表明:射流分两个阶段,前期突变阶段和稳定阶段,在初始射流压强为1.0MPa,来流初始压强为0.5MPa,喷孔直径1mm,喷射角度为90°的工况下,稳定阶段煤油喷雾SMD稳定在10μm左右,射流径向SMD由内向外由小变大,整体展向宽度范围比穿透深度稍大,在各截面位置变化趋势一致。     

高速太阳风中α粒子分布的形成

以多级波粒相互作用模型和1维电磁混合模拟方法研究了高速太阳风中α粒子分布的形成机制．认为α粒子从其产生区到1AU,经历4个特征区域：在冕洞下方的小尺度磁重联区,α粒子产生并得到加速：在约十几个太阳半径日冕区,α粒子形成球壳分布函数：在几十个太阳半径处,在Alfven波和温度各向异性不稳定性的作用下,α粒子分布函数演化为漂移Maxwell分布：当α粒子进入0．3－1AU时,Alfven波的作用使α粒子速度超过太阳风速度约1个局域Alfven速度．     

基于几何不变性和BP网络的二维目标识别算法

提出了一种基于几何不变性和BP网络的二维目标识别算法.该算法不仅能适应目标物体在旋转、缩放和平移变换(RST变换)下的不变性识别,而且能适应仿射及射影变换下的不变性识别.算法通过对目标物体边缘点进行规格化和对规格化后的边缘点进行5点不变量穷举计算解决了模型图像与目标图像的对应点选取问题;通过将不同观测方位和不同旋转角度的样本图像边缘点的5点不变量集合作为输入向量对BP网络进行训练解决了由于仿射和射影变换造成规格化边缘点间距变化对正确分类的影响.算法不仅能识别多边形而且能识别曲线轮廓的目标物体.