关于综合模态屈曲理论的研究

本文讨论了综合模态屈曲理论。该理论同时考虑多个模态及其相互作用对结构屈曲的影响,能解释以往的屈曲理论所不能解释的屈曲现象,对实践有重要的指导意义。     

弹丸速度对超爆轰冲压加速器性能影响

为研究超爆轰模态冲压加速器的推进性能,采用混合的Roe/HLL（Harten, Lax, Van Leer）格式,结合自适应网格加密技术(AMR )与沉浸边界法(IBM ),数值模拟了弹丸速度高于预混可燃气体C-J爆速的冲压加速器流场,揭示了弹丸速度对流场结构与推力的影响。结果表明当弹丸速度在一定范围时,斜爆轰波可驻定在弹丸肩部或头部,在弹丸尾部形成高压区加速弹丸,并且,斜爆轰波驻定在弹丸头部推力更高,稳定工作的速度范围 更宽 。     

高负荷弯掠叶片力学模型与应力抑制研究

几何构型对叶片应力的影响规律是高负荷弯掠叶片应力优化的关键。建立了带有弯掠与扭曲结构特征参数的叶片力学模型,研究了掠形与扭转构型对叶片应力分布的影响。结果表明:弯掠造成的附加弯矩与叶型截面形心位置紧密相关,弯曲应力极值可能出现在叶型前缘、尾缘和叶背中部三个区域;扭转造成的附加扭矩的大小由叶尖到叶根逐渐增加,在叶片自然扭曲率较小时,附加扭矩为负方向,其作用致使叶片解扭;对于典型弯掠叶片,其离心力作用下的径向力载荷决定着自身的截面平均应力水平,而附加弯矩和扭矩载荷决定着截面的应力分布形式。在给定的叶型条件下,可通过掠形方式的调整使附加弯矩与扭矩相抵消,降低叶片峰值应力30%以上。     

基于权重的层次矢量量化体压缩算法及其在空间环境中的应用

空间环境数据可视化是空间环境预报和服务的重要手段.目前基于矢量量化的压缩体绘制算法均只考虑了数据特点和压缩效果,并未结合具体应用需求.为适应空间环境体数据可视化具体应用需求,提出了一种应用驱动的压缩体绘制算法——基于权重的层次矢量量化算法（WHVQ）.算法将体数据划分为4³的数据块,并为数据块设置权重,重点关注区域的数据块赋予相对较大的权重值.然后,对各数据块用三层结构表示.最后,对次高层和最高层分别采用基于权重的主成分分析分裂法产生初始码书,并采用基于权重的LBG算法进行码书优化和量化.实验结果表明,该算法能够在保证整体压缩效果的同时,提升局部重点关注区域的重构质量.     

大涡模拟模型环形燃烧室污染特性

在任意曲线坐标系下,采用大涡模拟模型环形燃烧室两相燃烧流场中污染物的生成.用亚网格涡破碎(EBU)燃烧模型估算化学反应速率;分别用NO亚网格动力学模型与CO亚网格模型来模拟NO和CO的生成;采用随机离散模型模拟气液两相湍流流动,两相之间耦合采用PSIC算法.计算结果与瞬态速度场、出口温度和污染物质量分数分布的实验数据比较吻合,表明大涡模拟方法和亚网格模型可以用来预估实际燃烧室两相喷雾燃烧流场和污染物生成过程.      

有翼高超声速再入飞行器气动设计难点问题

有翼高超声速再入飞行器是近年来的研究热点,气动设计是飞行器设计的关键。为了更清楚地认识有翼高超声速再入飞行器气动设计的难点问题,对有翼高超声速再入飞行器的发展、优势及总体任务剖面进行了介绍,从5个方面详细介绍了该类飞行器气动设计的难点问题,包括多约束复杂面对称气动布局设计、高温真实气体效应对气动特性影响、天地差异与天地换算方法、反作用控制系统(RCS)喷流干扰对气动特性的影响以及气动数据不确定度等,简要阐明了这些难点问题对总体设计的重要性以及初步的解决思路,为有翼高超声速再入飞行器气动设计提供了一些参考。     

基于BP人工神经网络的GPS／SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS／SINS组合导航算法，需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理，要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声，且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络毋需对所求解的问题建模，能够很好地逼近系统非线性特性，获得较高精度的导航定位信息；还具有计算过程稳定，不涉及矩阵求逆，不需要迭代逼近，以及容易实现并行处理等优点。本文设计适用于GPS／SINS组合导航系统的BP网络模型，并在标准的BP算法基础上，采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后，通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS／SINS组合导航计算的可行性。     

非结构网格二维理想MHD绕流逆风格式解法

在非结构网格上发展了针对二维理想磁流体方程组的逆风格式求解方法.控制方程中的对流项采用AUSM格式处理,时间推进采用显式5步龙格-库塔方法.为了消除计算中产生的磁场散度的影响,引入了双曲型散度清除方法.通过对磁流体激波管问题的求解验证了该方法对激波的捕捉能力,对有均匀磁场干扰下的喷管流动情况进行了数值模拟,并与文献中结果进行了对比.计算结果显示了磁场对磁流体流动的干扰效应,该结果与参考文献中的数值模拟结果相吻合.     

空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术

为满足空间目标交会对接任务中高精度、快速的测量要求,提出了一种空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术。该算法首先从初始帧图像中分割定位目标所在局部区域,作为目标连续跟踪的初始值;其次基于初始帧目标局部区域完成对初始帧目标边缘特征的检测及细化处理;最后采用Hough变换完成对初始帧目标边缘的检测及细化后的局部图像轮廓直线的提取,分别选取目标轮廓四方向最优的直线参数作为最终目标轮廓直线获取的效果,并采用梯度最大法则实现两两求交获取的轮廓特征的优化提取。在目标逼近过程中,结合相邻帧图像间目标尺度动态变化的关联性,根据初始帧提取目标轮廓特征的先验信息,确定目标在第二帧图像中的轮廓位置,并依次根据上一帧图像的轮廓位置信息定位目标在当前帧所在的区域,通过局部处理实现序列图像轮廓区域特征的连续跟踪。该算法无需遍历整个图像,所需处理的目标区域大幅减小,能够有效克服由目标图像较多边缘干扰导致的轮廓提取效果差及处理速度慢的缺点,具有速度快、准确性强、稳定性高等优点。     

距离一速度同步拖引干扰的数字实现方法

距离-速度同步拖引干扰是对抗PD雷达的有效方法.讨论基于正交双通道DRFM的距离-速度同步拖引干扰的数字实现方法,设计了一种干扰控制器的FPGA实现方案,并给出两个核心模块(延时模块、移频模块)的具体设计.最后给出了仿真分析结果.