分区和有限容积法计算长尾喷管中的湍流流动

为了给长尾喷管热防护结构设计提供热边界条件，从轴对称二维雷诺平均N－S方程出发，采用分区算法和有限容积法计算了长尾喷管中的湍流流动，分析了流场的结构特性，提出了长尾喷管中燃气温度，压强和马赫数分布的某些规律以及燃气温度沿壁面的分布，计算和分析结果提出了长尾喷管热防护结构设计应注意的事项。     

横向互击型层板喷注器的喷雾特性

利用激光粒子动态分析仪 (PDA)对 180°互击型层板式喷注器的喷雾特性进行了试验研究 ,测量了喷雾典型区域的液滴速度、直径、体积通量密度等参数。分析了喷注器的雾化过程和喷雾特点 ,同时重点研究了喷口槽宽、推进剂流道面积比以及推进剂喷注速度比等参数对喷雾特性的影响。试验结果表明 :喷雾沿喷口展向可分为三个明显区域 ,中间区域流量较小但雾化较细 ,从槽两端喷出的液雾流量较大但液滴尺寸较大。对于一定的流道截面比γd 和喷注速度比γv,存在一个最佳的喷嘴槽宽w使雾化质量最优。同时 ,在喷嘴槽宽合适时 ,流道截面比γd 和喷注速度比γv 的适当增大有利于改善雾化     

H2-O2-Cl2混气光化学点火特性

为了研究在H2-O2-Cl2混气中以光化学方式点火的具体物理化学过程，首先建立分析模型，然后根据此模型计算不同爆炸波后压力和温度下的光化学点火过程中温度变化以及各种粒子的浓度变化，最后根据计算结果进行绘图，并深入分析光化学点火过程。分析结果表明，光化学点火方式可以适应高空下的低压状况；在温度达到700K之后，H2-O2链式反应才会启动；光化学点火延迟时间随初始爆炸波后温度和压力的降低而增长。     

固体火箭燃气射流近场形成与发展的数值模拟

固体火箭武器燃气射流的近场区域存在有复杂的波系，膨胀波、压缩波的混合作用是机-弹、弹-舰相容性研究的重要内容，复杂波系压力、温度场的分布是燃气射流动力冲击和热冲击作用的直接因素。因为这一区域流动的复杂性，使得实验研究非常困难。为此应用数值分析的方法，研究了固体火箭高度欠膨胀燃气射流流场起始冲击波、近场波系的形成及发展。计算结果揭示了近场区域的一些特性，与文献提供的数据较为吻合，为工程应用提供了帮助。     

计算机视觉在无人机着陆中的应用

介绍了计算机视觉的定义和视觉系统的软硬件组成，总结了视觉导航在旋翼无人机着陆方面的研究现状，并对视觉导航在固定翼无人机着陆中的应用给予初步分析和介绍。     

发射光谱测量电弧加热发动机羽流温度

为了研究玻耳兹曼图法和谱线绝对强度法对测量结果的影响，讨论了电弧加热发动机羽流的光谱诊断方法，并建立了一套光谱诊断系统。以氩气为工质，利用此系统在真空室中进行了光谱诊断．分别用玻耳兹曼图法和谱线的绝对强度法得到了羽流的温度，这两种方法测得的结果有20％～30％的偏差。实验中氩气流量为42．1mg／s，功率约为200W。试验结果表明，在试验工况下，由于羽流处在热力学非平衡态，采用玻耳兹曼图法和谱线的绝对强度法得到的结果是不同的，应该根据具体的工况选择测量方法。     

三维贴体坐标系下燃烧室热态流场的大涡模拟

大涡模拟三维贴体坐标系下环形燃烧室火焰简热态紊流瞬态流场。利用椭圆方程方法生成三维贴体网格，计算中采用k方程亚网格尺度模型估算亚网格紊流粘性；亚网格EBU燃烧模型估算化学反应速率；热通量辐射模型估算辐射通量。并在非交错网格系下采用sIMPLE算法和混合差分格式求解离散方程，利用壁面函数处理固壁边界条件。计算结果与实验结果的比较表明，采用大涡模拟方法能更真实反映环形燃烧室火焰简内紊流化学反应流气流结构和燃烧过程。     

X-cor夹层结构试制与性能研究

以航空应用为背景，研究了新型X-cor夹层结构的成形工艺及力学性能。完成了Z-pin的研制、夹层结构成形和力学性能试验。研究结果表明：与不含Z-pin的泡沫夹层结构相比，X-cor夹层结构的刚度性能有很大的提高。     

波瓣喷管引射-混合器的数值研究与验证

对基于Navier-Stokes方程理论预测波瓣喷管引射一混合器引射流量比的计算方法进行了探讨，在计算过程中．主流进口采用速度边界条件，二次流进口采用总压压力边界条件，混合流出口采用静压压力边界条件，两者均设置为环境大气压力，与相关实验数据的对比验证表明计算结果与实验结果仅相差10％左右；同时通过改变混合管结构参数．得到了该参数对引射一混合特性的影响规律，进一步揭示了波瓣喷管有利于强化引射一混合的内在机理，计算结果符合物理过程本质。研究表明，本文的计算方法可以有效地预测引射流量比和揭示混合流场特性。     

联合优化的BP神经网络模型的应用研究

BP算法因收敛速度慢、易于陷入局部极小值等缺点，使得对于较大的搜索空间、多峰值和不可微函数常常不能搜索到全局极小点，这些制约了BP网络在各个领域中的应用。本文通过对学习系数、神经元的激励函数及误差函数的联合优化，在一定程度上避免了学习中的局部极小问题，提高了学习效率，改进了网络的性能。