一种改进的非定常激波装配算法

基于非结构动网格技术和格心型有限体积方法,提出一种改进的非定常激波装配算法,进一步拓展了其在包含有运动激波的非定常流场的应用范围。首先,针对激波在直/曲壁面传播这类问题,分别建立了壁面间断节点的运动模型;其次,为保证激波在大范围运动时装配阵面不产生失真,基于Bézier曲线拟合方法实现了间断节点分布的自动重构;接着,通过嵌入局部网格自动重构模块,提高了算法的计算效率和自动化程度;最后,对于激波相交点的运动,设计了一种根据位移推算速度的方法进行装配。数值算例表明,所提算法能够有效地处理激波传播问题,相比激波捕捉方法可以提取更多的流场信息,同时可以获得流场间断更加直观清晰的图谱。     

燃气流量可控的固体火箭冲压发动机动态建模及模型降阶

燃气流量可控的固体火箭冲压发动机促进了其燃气流量控制系统的研究.模型研究是控制系统设计的基础.基于集中参数的思想建立了燃气流量可控的固体火箭冲压发动机动态模型,分析了固体火箭冲压发动机动态模型参数的物理意义及其工作过程中的变参数特性, 固体火箭冲压发动机动态响应时间由冷区容积时间常数、热区容积时间常数、激波传播时间常数和激波容积时间常数等组成, 工作条件的较大变化使得固体火箭冲压发动机在工作过程中具有较强的变参数特性.最后对固体火箭冲压发动机动态模型进行模型降阶,由频率分析的结果可知,模型降阶是合理的.     

系统可靠性增长模型

根据系统在研制期间可靠性的变化规律,考虑维修、改进对系统可靠性的影响,引入改进效果系数,建立了一种基于虚拟工作时间的可修系统可靠性增长模型,可用于完全维修、不完全维修、最小维修和恶化维修.给出了故障强度函数和累积故障次数的表达式,以及模型参数的极大似然估计.算例表明:该模型分析结果与AM-SAA模型一致,且符合工程实际,其参数意义更明确.     

高校计算机基础教育问题与发展对策

长期以来,高校计算机基础教学沿用传统的“教师边讲解、边演示,学生边听、边模仿”的教学方式,缺乏创新意识,使得大学生对计算机基础课程缺乏足够的兴趣和重视。如何培养高校生的计算机操作技能,培养他们利用计算机解决学习、工作和生活中实际问题的能力是一项重大工程。鉴于此,本文对高校计算机基础教育存在的问题与发展对策进行了探讨。     

超声速弱欠膨胀冲击射流流场结构

为了对超声速弱欠膨胀冲击射流的流场结构细节进行研究,使用大涡模拟方法对其进行了数值模拟。利用三阶迎风和四阶对称紧致格式对无量纲化轴对称可压缩滤波N-S方程进行空间离散,时间上推进采用的是三阶精度的TVD型Rugge-kutta法。亚格子尺度模型采用的是修正Sm agorinsky涡粘性模型。通过与经典的冲击射流实验比较,证明了程序的可靠性。数值模拟得到了剪切层以及壁面射流中的涡结构和主射流中的激波结构,并且在此基础上对涡合并和板前激波和涡干扰现象进行了深入研究。发现涡合并现象主要出现在流场的上游,越往下游出现的几率越小;涡和板前激波的相互作用会引起激波位置和强度以及冲击平板上冲击区的压强的显著变化,同时也会导致涡的变形。     

参考数字多用表直流电压的测量及不确定度评定

按照直流数字电压表检定规程中给出的标准传递法,对数字电压表进行测量,并根据不确定度评定方法,对直流电压的测量结果进行了不确定度评定.     

助推-滑翔导弹弹道优化研究

针对助推-滑翔导弹的弹道优化问题,给出了一种求解其最大射程弹道的分段优化方法,建立了其纵平面运动模型和弹道优化模型。在考虑攻角绝对值、攻角变化率、法向过载、分离点攻角衔接及落地条件等约束下,应用序列二次规划法求解了其最大射程弹道。分析表明,助推-滑翔导弹比传统弹道导弹射程显著提高,其最优弹道的起伏有助于增大射程和提高突防能力。     

舰载机自动复飞决策技术研究

为保证舰载机着舰安全,下滑过程中复飞决策系统应能自动、及时进行复飞决策,发出复飞信号,实施复飞操纵。文中针对舰载机自动复飞决策技术进行了研究。主要研究了复飞决策判别准则和复飞决策技术的策略,并在Mallab／Simulink环境下建立了仿真模型,进行了仿真验证。仿真结果表明：复飞决策系统能够替代LSO,具有及时发出复飞告警、抑制着舰事故发生的能力。     

基于贝叶斯信息融合的航空发动机健康状态评估方法研究

每个热力参数都可从某一角度评估航空发动机的性能状态,而这些参数相互之间存在一定的互补性,因此可采用信息融合技术来综合这些信息,以增加状态评估的准确性和确定性。本文建立了基于贝叶斯融合的发动机性能状态评估模型,从工程实际出发,对发动机热力参数进行预处理后采用相关分析方法进行筛选和定权,确定了先验分布和条件分布计算方法,并应用此模型对航空发动机的性能状态老化程度进行了评估。     

超燃冲压发动机燃烧室传感器最佳位置选择

超燃冲压发动机的燃烧控制和性能评估需要有效的燃烧室测量信息, 而如何确定传感器的最佳位置和数量是非常重要的, 要求选择最小的传感器数目和最佳的测量位置来较准确的描述燃烧室工作特性.这是一个组合优化问题, 直接求解比较复杂.为此本文利用遗传算法对超燃冲压发动机燃烧室的测点位置和数量进行了选择, 利用遗传算法的全局最优搜索和大规模并行计算能力来获得最佳的传感器位置和数量.