衣柜的秘密

衣柜是很神奇和私密的物体。打开一个女人的衣柜,就如同打开杜十娘的百宝箱,可以看到许多故事,也可以窥到她所珍藏的秘密。我喜欢纯净的色彩,因此我的衣柜也充斥着纯黑,纯白、纯黄或纯红,每一件衣服都能说出一个往事,每一件都能勾起一段回忆。     

采用TLC方法的超机动飞行控制系统设计

基于轨迹线性化控制(Trajectory linearization control,TLC)方法,研究了超机动飞机飞行控制系统的设计问题。首先简要介绍了TLC方法的设计思想;然后根据奇异摄动理论,将超机动飞行控制系统分成快慢两个回路,并为其分别设计了轨迹线性化控制器;最后分别用所设计的控制器和已有的动态逆控制器对某型歼击机进行了赫布斯特机动仿真。仿真结果和对比分析表明,所设计的TLC控制器是有效的,且比动态逆控制器具有更好的控制跟踪性能。     

多机协同多目标攻击系统研究

研究了多机协同多目标攻击系统，定义了自主优先权，提出了分组决策的方案，设计了目标分配和火力分配的原则，采用神经网络实现了决策算法，并对整个决策系统进行了仿真；阐述了导弹攻击区的计算方法，用比例导引法实现了空空导弹攻击。最后设计了多目标攻击系统，将空战决策，导弹攻击区判断，导弹攻击融为一体，并进行了仿真。结果验证了空战决策的正确性。它对第四代歼击的火力控制系统的研究有一定的参考价值。     

神经网络自适应控制在攻击直升机中的应用

研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值     

神经网络在直升机空空导弹攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机发射空空导弹的一些问题。文中首先介绍了直升机空空导弹攻击的火控系统原理；其次，对复杂且不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器；然后，用BP网络实时计算了直升机发射空空导弹的空中攻击包线；最后，设计了综合火／飞控制系统，并对所设计的整个攻击系统进行了仿真，通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中，采用了变尺度优化算法，提高了算法的速度和精度，对空战的实时应用提供了重要的参数价值。     

液体火箭发动机系统设计仿真与优化

建立了某液体火箭发动机系统设计的仿真模型与相应的多目标优化模型,编制了系统仿真程序,并在iSIGHT的软件平台上针对不同的优化目标对发动机的设计参数进行优化.采用了组合优化策略,结合多岛遗传算法和序列二次规划算法分别进行全局寻优和局部寻优,求得全局最优点.建立了单燃气发生器循环系统的质量模型,在优化过程中考虑了发动机主要部件结构质量对系统性能的影响。以燃烧室压强、混合比和喷管出口反压为设计变量,优化目标包括发动机比冲、有效载荷、结构质量、密度比冲、关机时飞行速度、推进剂综合密度.并根据结果分析了燃烧室压强和混合比对发动机性能的影响.     

全复材机翼桁条的结构布局和尺寸对刚度的影响分析

利用薄壁结构力学剖面计算的理论,通过计算获得全复合材料机翼的扭转和弯曲刚度及刚心位置,并进一步研究了桁条的结构布局对机翼整体结构刚度的影响。结果表明:机翼的剖面刚度随桁条的尺寸和分布的变化而改变,桁条最佳间距为130~150mm。该内容的研究为复合材料飞机机翼结构设计和气动弹性分析提供了重要依据。     

神舟七号关键技术已突破

全国政协委员、中国工程院院士、中国载人航天工程神舟号飞船系统原总设计师戚发轫3月11日表示,神舟七号关键技术已经取得突破.     

FCVI中气体温度与预制体温度的关系

强制流动热梯度化学气相渗透（ＦＣＶＩ）作为一种制备碳基、陶瓷基复合材料的新工艺,克服了传统ＣＶＩ中气体扩散传输与预制体渗透性的限制,可在短时间内制备出密度均匀、性能优良的制件。本文分析了在ＦＣＶＩ工艺过程中预制体温度与气体温度的区别,并从理论上推导出了ＦＣＶＩ中气体温度与预制体温度间的关系。     

多层喷射沉积制备大尺寸耐热铝合金管坯的研究

采用多层喷射沉积工艺制备出了尺寸为Ф630 mm×250 mm×800 mm且质量较好的FVS0812耐热铝合金管坯,通过挤压获得了性能优良的大直径管材,并对管坯和挤压后管材的力学性能和微观结构进行了检测和分析.分析结果表明,多层喷射沉积制坯过程中,熔滴在沉积面的冷却速度约3.2×104 K@s-1～106K@s-1,熔滴凝固后在沉积坯中形成微细晶粒结构(200 nm～500 nm)和弥散分布的纳米析出相Al12(Fe,V)3Si(20nm～60 nm),使得沉积坯挤压致密后具有优异的性能.