可变形翼型超声速非定常气动力的研究

由小扰动线化方程出发,利用基于格林公式的边界元方法求解二维超声速流动速度场,进而对变形翼型气动特性进行理论分析和数值计算。计算结果显示虚拟质量力导致的非定常附加升力对厚度变化远比弦长或弯度变化敏感;弦长或弯度变化诱导的非定常效应影响很小,此时非定常气动升力和准定常气动升力近似相等,和不可压缩或亚声速时相类似,变形翼型的非定常气动升力近似等于准定常计算结果叠加上非定常附加升力,与具体的变形历史过程无关。同时还分析了超声速时翼型往复变形时的气动特性,和亚声速情况完全不同,随着马赫数升高,完成往复变形所需要外界输入的功逐渐减小,趋近一个常值。另外翼型完成往复变形所需做的功将不依赖于来流攻角,且与翼型参数的变化加速度a存在简单的数学关系:A ∝a～(1/2)。     

某型飞机针刺毡刹车盘替代碳布刹车盘的研制

某型飞机采用新研制的针刺毡C/C复合材料刹车盘,成功替代碳布碳盘,满足了飞机碳刹车盘1000次起落总寿命的要求。     

联合北斗导航与星间链路的大椭圆卫星定轨方法

传统的地面测控和GNSS均无法实现HEO卫星全弧段的跟踪观测.在分析北斗导航信号及其星间链路信号对典型HEO的观测几何及覆盖特性的基础上,利用北斗导航及其星间链路对HEO测控支持形成互补的特点,提出了一种卫星导航与星间链路相结合的自主导航方法.对HEO定轨进行分段划分并基于EKF设计了卫星导航与星间链路数据融合定轨的自主导航算法.分析结果表明,本文提出的方法能够从全弧段上改善HEO的观测几何,定轨精度比仅使用卫星导航提高了2个数量级,并且仅需较少的星间链路资源.      

用于原木材积检测的图像处理与分析算法

基于原木材积自动化检测系统的检测原理,研究并设计了关键的图像处理与分析算法.针对原木端面为类圆形状这一特点,对其进行Hough变换,然后结合数学形态学中的骨架提取算法,在骨架极值对应的最大圆盘中搜索Hough变换的峰值,使每一峰值对应一个原木端面,从而实现了原木端面图像的粗略分割.将活动轮廓模型变换到极坐标系中,以梯度的极值作为端面轮廓的候选点,可以利用动态规划法来获得能量泛函的全局极值,从而实现了精确提取端面轮廓.实验结果表明所提出的算法具有实用性.     

3D打印技术在空间站梦天实验舱上的应用

面对梦天实验舱次结构减重需求，提出了面向3D打印技术的次结构拓扑优化设计的方法，完成并掌握了3D打印次结构从设计、工艺、制造、检验等全周期的研制流程。在梦天实验舱发射载荷条件下，通过结构有限元分析及试验验证，对3D打印次结构性能进行了考核。结果表明:在具有一定强度和刚度裕度的前提下，支架减重效果较为明显，面向3D打印技术的次结构拓扑优化设计的方法具有广阔的工程应用前景。     

基于深度学习的超分辨率重构方法在CAARC标模绕流流场重构中的应用

基于深度学习的超分辨率重构方法是近年来发展的一种有效的流场精细化方法。本文超分辨率重构模型以卷积神经网络为基础，结合了混合下采样跳跃连接多尺度模型，并应用于CAARC标准建筑模型表面风压场和建筑绕流速度场的重构。通过对比分析对不同欠分辨率流场的高分辨重构能力，结果表明该深度学习模型重构高分辨率流场具有良好的精度，重构效果优于原始的卷积神经网络模型和传统的双三次插值方法。该方法具有一定的普适性，可推广应用到具有复杂湍流流动的任意建筑结构风场的超分辨率重构。