EVA的形状记忆功能探讨

首先对形状记忆功能高分子的特性进行了分析,提出了形状记忆性能的评价指标,即形状回复率、形状固定率、形状回复速度等.并进一步探讨了乙烯-醋酸乙烯基共聚物(EVA)的形状记忆功能特性,研究发现,用过氧化二异丙苯(DCP)可对EVA进行适度交联,控制二者组分结构,从而控制EVA的交联程度,可使EVA具有优异的记忆功能特性,如形状回复率和形状固定率均可达95%以上;进一步分析了EVA的化学结构,讨论了分子结构与形状记忆性能的影响,并结合DMTA等热分析技术,对交联EVA的交联密度进行计算,结果表明EVA的交联点间分子量随DCP用量增加而下降,并且其交联程度与EVA的记忆特性存在着某种内在的必然联系,进一步研究分析发现其形状固定性与室温和橡胶态模量的比值呈线性关系,初步揭示了形状记忆机理.     

螺旋波等离子体推进器磁场仿真

推进工质电离、加速、喷出过程以及电羽流的污染控制等都与磁场密切相关。磁场位形的仿真设计对于提高螺旋波等离子体推进器的性能至关重要。基于等效磁荷方法建立了专门针对螺旋波等离子体推进器的三维磁场仿真模型, 计算出圆柱形与圆环形铷铁硼(Nd-Fe-B)永磁体组合产生的磁场位形及磁场强度分布特征。该模型为改进电推进器实验方案提供必要的参考和指导;通过大量仿真计算与分析, 从大量的磁铁构型方案中优选出合适的磁铁构型, 可以缩短螺旋波等离子体推进器的实验周期, 降低成本, 加快电推进器的研发进度。     

基于Driscoll凹腔稳焰模型的超声速燃烧火焰稳定尺度效应研究

为了研究超声速燃烧室尺度放大后,保持火焰稳定边界相对于基准燃烧室不变,凹腔火焰稳定器几何参数应遵循何种放大准则的问题,基于已有的Driscoll凹腔稳焰数学模型,采用典型的单凹腔矩形截面燃烧室作为基准燃烧室,分别计算基准燃烧室在贫燃和富燃状态时的火焰稳定准则数DaNP,再按照燃烧室尺度放大定义写出尺度放大燃烧室的稳焰准则数表达式Da''NP,将稳焰边界不变作为约束条件,构建尺度放大准则方程式DaNP= Da''NP,求解准则方程式获得凹腔几何参数放大准则表达式,绘制准则特性曲线,分析归纳近似准则,并通过数值计算方法初步验证准则的有效性。采用Driscoll凹腔稳焰模型的尺度效应分析结果表明,燃烧室放大一定倍数n后,无法通过调整凹腔长度和深度放大倍数k1和k2使得贫燃熄火边界保持不变;但是,可以通过调整参数k1和k2使得富燃熄火边界保持不变,此时凹腔几何参数遵循的放大准则近似为 k1≈k2≈n1/4。     

复合制导空空导弹快速仿真研究与应用

针对某新型导弹系统．在六自由度弹道仿真的详细数学模型基础上对各分系统进行合理有效地简化，采用各简化模型以及适当的积分方法和积分步长，对整个导弹快速仿真系统进行实现。在进行精度分析时，将快速仿真系统计算出的导弹允许攻击区与详细仿真的结果进行了对比，对比结果表明：快速仿真得到的发射包线与详细仿真的结果基本一致，满足机载计算机的实时性和快速性要求。     

基于Kriging模型的翼型多目标气动优化设计研究

在翼型气动优化设计中引入Kriging代理模型,发展了一套高效、稳定的气动优化设计程序。采用拉丁超立方试验设计方法在设计空间内构造一系列样本点,通过求解二维可压缩的雷诺平均NS方程（RANS）得到其响应值来建立初始Kriging模型。优化设计采用Hicks-henne函数对翼型几何外形进行参数化表示,以阻力极小化为设计目标,考虑面积、升力、力矩等约束条件,通过算例证明,发展的优化设计方法不仅可行,而且具有高效稳定的特性。与传统的优化设计方法比较,大大减少了设计时间。     

智能平板叶片的振动主动控制研究

介绍了利用形状记忆合金对悬臂平板叶片进行错频以实现振动主动控制的原理及试验研究。首先推导出回复力作用下的复合平板叶片的弯曲振动特性。然后对平板叶片进行了振动主动控制试验。根据理论分析和试验研究，提出了一些利用形状记忆合金进行振动主动控制的特点和规律。     

采用矢量网络分析仪（VNA）提取平衡器件的特征

在设计射频和微波电路时需要差分拓扑技术，但生产厂商有时没有给出器件在所关注频率上的差分输入阻抗，需要使用者自行测量提取。本文阐述提取特征参数的三种方法，举例说明实际操作步骤，并作了误差分析。     

空中预警与控制飞机情报信息系统探析

空中预警与控制飞机是一种多功能、多任务的空中指挥控制平台,其情报信息系统包括多种先进的电子设备和处理软件。本文在对空中预警与控制飞机情报信息系统各功能要素进行概括分析的基础上,探讨了提高其战场情报处理、融合以及协同指挥、精确控制的及时性和有效性等问题。     

基于粒子群优化核极限学习机的北斗超快速钟差预报

针对卫星钟差序列中非线性特性较为复杂和超快速钟差预报精度较低的问题,将核极限学习机算法引入到北斗超快速钟差预报中。首先,将极限学习机进行优化,引入粒子群优化算法来选择核极限学习机所需的核参数和正则化参数;然后,将优化后的方法应用到超快速钟差预报中,并给出了利用该方法进行超快速钟差预报的步骤;最后,在分析iGMAS提供的实测北斗超快速钟差数据的基础上,选用单天和多天数据进行短期预报。结果表明：在短期预报6h范围内,利用本文提供的优化方法解算得到的超快速钟差预报精度明显优于二次多项式模型和周期项模型,并且采用此方法得到的超快速钟差预报产品与iGMAS提供的超快速钟差预报产品(ISU-P)相比,GEO、IGSO和MEO卫星的预报精度分别提升了50.51%、46.98%、40.67%,其与最终精密钟差的符合程度显著 增强 。