利用大迎角试飞数据辨识飞机气动导数

基于用局部线化代替非线性概念．探索了利用大迎角飞行试验数据辨识飞机空气动力参数问题。在准定常假设条件下，提出了迎角分割算法和时间分割算法，针对歼教七飞机的失速飞行试验数据，用最小二乘回归方法和最大似然法验证了上述大迎角参数辨识的思想，取得了较好的结果，为进一步开展大迎角参数辨识技术的工程应用奠定了基础。     

基于嫦娥四号探测器任务特点的产品保证工作实践

分析了嫦娥四号探测器探测任务难、产品状态多、搭载管理模式新的特点,总结了在狠抓风险识别与控制、实施差异化质量管控重点、严格搭载接口安全性控制方面采取的主要产品保证工作措施。上述措施有效确保了探测器的产品质量,可为后续航天器研制过程的产品保证工作提供参考。     

空间系绳的安全性设计准则探讨

系绳的安全性设计是成功实施空间系绳试验非常重要的一环。文章首先介绍了空间系绳的发展状况,然后对已有的系绳材料与结构作了详细的介绍与分析,并通过对国外历次空间系绳试验的总结,给出了从安全性角度如何选择系绳的考虑因素。     

航天透波多功能复合材料的介电性能分析

对航天透波多功能复合材料的介电性能、使用环境和相关的材料研究领域进行分析综述，对防热、耐热透波复合材料在研究过程中面临的材料体系、材料组分对介电性能的影响和高温电性能变化等技术问题进行了分析，讨论了在不同使用温度、频率、飞行马赫数、高温使用时间等特殊环境条件下材料的介电性能。     

圆锥齿轮行波共振应力响应仿真计算

文中叙述了圆锥齿轮行波振动和行波共振的概念。利用圆柱直齿轮齿间啮合力的形状函数,组织了对圆锥齿轮行波共振的仿真激励函数。算出了圆锥齿轮的二、三节径行波共振应力响应。算出的应力响应幅值与实测值比较一致。     

月球探测器着陆过程羽流热效应数值模拟研究

考虑到月球探测器着陆过程变推力发动机工作可能引发羽流热效应,通过差分求解N S方程与直接模拟蒙特卡洛(DSMC)耦合的方法,针对探测器变推力发动机羽流的连续流区与稀薄流区进行了数值模拟,获得了着陆过程不同状态探测器表面的羽流气动热流密度分布,分析了探测器在不同高度及坡度受到的羽流热效应,研究了探测器因落月惯性与发动机延时拖尾等特殊工况羽流气动热的影响程度。数值模拟结果表明,探测器受到的羽流气动热影响总体随着发动机出口与月面间距离减小而急剧增强,随着距离减小至0.434 m,热流密度最大值为429 kW/m 2 ,而且月面坡度对羽流热效应有减弱作用。研究结果可为探测器关机策略的制定提供支撑,为探测器关键部位的热防护提供输入,为探测器整体的设计优化提供服务。     

针栓式喷注单元雾化角模型分析

为了实现不同径向孔形的针栓式喷注器雾化角的准确预测,从动量守恒方程出发建立了液膜撞击液膜和液膜撞击液束的雾化角理论修正模型。对于液膜撞击液膜的喷注单元,模型中通过理论推导引入了2个变形因子,将撞击的几何变形效应与雾化角关联;对于液膜撞击液束,通过引入阻塞率定义有效撞击动量比,同时将液束入口孔形的影响隐含考虑在变形因子中,最后根据高速摄影试验结果和数值仿真结果获得了对应的变形因子组合系数,使得新的雾化角模型适应性更广、准确性更高。结果表明：引入变形因子和阻塞率的理论模型预测值与试验及数值仿真结果吻合很好;对于液膜撞击液膜,变形因子基本维持在0.9~1.1,根据试验结果及仿真结果,变形因子推荐值为C₁=0.99和C₂=1.06;对于液膜撞击液束,变形因子推荐值为C₁=0.75和C₂=1.25。该模型根据实际出口的轴向动量和合成总动量计算雾化角,隐含考虑了撞击作用造成的影响,较根据撞击前入口的轴向动量和合成总动量计算雾化角的常用模型预测值准确度显著提高,为针栓式喷注器的理论研究和工程设计提供了重要参考。     

阻抗匹配网络的计算机辅助设计

射频电路的阻抗匹配可以使用史密斯圆图的图表方法实现,对于一个简单的梯形匹配网络,其中的电容和电感值可以使用微软公司生产的Excel软件中的电子方程来优化,最终实现阻抗匹配,方法简单易行.     

固体火箭发动机碳纤维复合材料壳体补强技术探讨

在提出固体火箭发动机碳纤维复合材料壳体水压破坏形式以及探讨其破坏原因的基础上,分析了壳体内部及搭接处应力集中区的形成,探讨了封头处不同材料搭接时,其刚度对应力传递的影响。最后,总结并提出了国内众多科研院所在碳纤维复合壳体前后封头补强这一领域的现状和研究进展。     

二值卷积神经网络综述

二值卷积神经网络（BNN）占用存储空间小、计算效率高,然而由于网络前向的二值量化与反向梯度的不匹配问题,使其与同结构的全精度深度卷积神经网络（CNN）之间存在较大的性能差距,影响了其在资源受限平台上的部署。至今,研究者已提出了一系列网络设计与训练方法来降低卷积神经网络在二值化过程中的性能损失,以推动二值卷积神经网络在嵌入式便携设备发展中的应用。因此,本文对二值卷积神经网络进行综述,主要从提高网络表达能力与充分挖掘网络训练潜力两大方面,给出了当前二值卷积神经网络的发展脉络与研究现状。具体而言,提高网络表达能力分为二值化量化方法设计、结构设计两方面,充分挖掘网络训练潜力分为损失函数设计与训练策略两方面。最后,对二值卷积神经网络在不同任务与硬件平台的实验情况进行了总结和技术分析,并展望了未来研究中可能面临的挑战。