基于优化设计方法的船体载荷计算

船体载荷计算对总纵强度分析起着非常重要的作用。本文以优化设计方法为基础来计算船体载荷，以船舯剖面弯矩为优化对象，以站位货物重量为设计变量，以求解部位的货物重量、船舶重量和重心纵向位置为约束，对船体剖面载荷进行了优化。优化结果可用于船舶配载和总纵强度分析。     

二元超音速进气道唇口分离流动及其控制

本文着重研究了几种唇口内侧壁面分离流动控制结构对进气口流场、几何喉道下游邻近的截面的流场及其壁面附面层参数和进气道出口流场和性能的影响.文中并比较了唇口分离流吹除之后对进气口再附着下游截面上的总压脉动压力均方根值分布及功率谱密度——频率特性.     

竹象虫后翅结构力学和空气动力学特性

为研究长足大象甲后翅结构特性和飞行过程的空气动力学特性,建立长足大象甲后翅翅脉特征曲线的数学模型,利用有限元软件对其进行均匀载荷、垂直载荷和扭转载荷3种不同载荷下的静态分析和模态分析。基于嵌套网格法在Fluent软件中模拟后翅上下扑动,分析不同扑动幅值、扭转角度和扑动频率下的后翅升力系数和阻力系数变化规律。结果表明：长足大象甲后翅翅脉分布具有良好的结构刚度和承载能力,在受到不同载荷时,位移和应力的变化较小,结构稳定性较强,并且后翅振动频率为90.312 Hz,与同类昆虫相比,更符合微型扑翼飞行翼研发要求。此外,模拟试验表明长足大象甲后翅可以通过改变扑动幅值、扭转角度和扑动频率来提高升力和推力以实现特技飞行。     

探索军工企业标准实施信息采集反馈与分析的手段

阐述标准实施信息采集反馈与分析工作的背景及意义,分析国内外机构或企业开展该项工作的经验,研究标准实施信息采集反馈与分析的适用范围、工作体系、工作流程、信息要素采集及分析等关键问题,提出推进该项工作的保障措施和建议。     

基于滑坡区域颜色特征模型的SVM遥感检测

滑坡区域遥感检测与识别在灾情提取、救援决策和防灾减灾等方面都有着巨大的应用前景。针对滑坡遥感检测中目标颜色特征化模型不准确,对滑坡区域检测识别效果不够理想等问题,提出一种基于滑坡区域颜色特征模型的支持向量机(supportvectormachine,SVM)遥感检测方法。根据光谱学和色度学的基本理论,建立滑坡区域红绿蓝特征获取方法,以多光谱图像为基础,通过典型样本分析,确立目标/背景颜色特征化数字模型和有效边界。将该模型生成训练样本用于滑坡区域SVM检测模型训练,再将训练好的分类器用于滑坡区域的检测识别,在此基础上根据滑坡基础形状模型的轴向长宽比、面积参数和不变矩等典型形状特征指标对滑坡区域进行目标精确分类与识别。利用九寨沟地震后获取多光谱遥感图像进行了滑坡区域检测识别效果对比试验,试验结果表明,该方法能有效识别遥感图像中的滑坡样本点,对滑坡区域的识别精度由传统方法的90%左右提高到97.03%。     

特征参数匹配法在雷达信号识别中的应用

概述了模板匹配法、模糊匹配法及灰关联分析法,以了解特征参数匹配法的优缺点.重点对灰关联分析法中分辨系数取值和权重值的确定问题进行分析,并提出改进的灰关联分析法.该方法首先对原始数据规范化处理,综合了序列取值法和自适应动态取值法对灰关联分析法进行改进.仿真证明改进的灰关联分析法能够对有误差的和参数缺省的雷达信号进行较好处理,对雷达信号识别更具有实时性,能够提高分析结果分辨率.     

二元超音速进气道唇口分离流动及其控制

本文着重研究了二元超音速进气道几种唇口内侧壁面分离流动控制结构,对进气口流场、几何喉道下游邻近截面的流场及其壁面附面层参数、进气道出口流场和性能的影响。并对唇口分离流吹除和吸除之后,进气口再附着点下游截面上的总压脉动压力均方根值分布及功率谱密度-频率特性进行了比较。     

卫星转动条件下APS星敏感器星像目标中心提取精度分析

 目前对星敏感器星像定位的研究多限于静态情况,而卫星转动过程中,在曝光期间星像在像平面不断移动,从而影响星像定位的精度,重点分析动态情况下APS星敏感器星像目标中心的提取精度。首先分析采用质心法计算星像目标中心的误差源,提出动态精度的估计方法,并推导相应的计算公式;进而以给定的APS星敏感器参数为基础,研究了计算窗口、曝光时间等精度影响因素的选择方法;最后通过仿真进行了验证。     

基于IoTDB的航空发动机试验数据清洗与升维方法

航空发动机型号研制过程中会产生大量的试验数据,为了充分发挥这些数据的作用,选用IoTDB数据管理平台,对航空发动机多源试验数据的清洗和升维方法进行了研究,并提供了一种面向多源数据融合的分布式数据平台架构。通过该平台,可保证数据得到高效利用,解决了通过人工手段处理、整合数据费时耗力且效果不理想的问题,同时为后续开展数据挖掘奠定了基础。     

基于Omega涡识别理论的自适应空化流动模型

液体火箭发动机涡轮泵内存在多种空化类型,其发生机理有所不同,现有数值计算方法通常采用同一套模型预测所有类型空化,导致预测精度不足。为提高复杂空化流动的计算精度,提出了自适应空化流动模型。基于先进的Omega涡识别理论和ZGB空化模型建立了相变系数自适应调整方法,以涡轮泵内两种典型空化（附着空化和泄漏涡空化）为对象,利用翼型实验对模型进行了验证。首先对比了几种涡识别方法的差异,发现Omega方法对阈值不敏感且物理意义明确,适合作为相变系数的取值依据;分析了相变系数对附着空化和泄漏涡空化的影响规律及两种典型空化的形成机理。结果表明：自适应模型相比ZGB模型,对泄漏涡空化的预测精度在大间隙下提升了约181%,小间隙提升了约27%,对附着空化的预测更接近实验结果;附着空化是吸力面脱落涡形成的原因,间隙泄漏流场的涡带和剪切层空化是由间隙泄漏涡和分离涡共同作用形成的。