纳米Co粉在NC基高分子体系中的分散性

为了提高纳米Co粉在含能粘合剂中的分散均匀性,并改善改性双基推进剂的综合性能,对纳米Co粉在以硝化棉(NC)为粘合剂的改性双基推进剂中的分散方法进行了研究。先将化学法制备的纳米Co粉通过超声波分散方法预分散到乙醇和乙酸乙酯的混合溶剂中,然后采用微胶囊分散工艺将2.0%～3.0%的纳米Co粉分散到以NC为粘合剂的双基推进剂基体中,得到粒径为5～15μm的球形颗粒。用光学显微镜和TEM研究了纳米Co粉在推进剂基体中的分散状态。研究表明,先采用超声波将Co粉预分散到有机溶剂中,再采用微胶囊工艺可将Co粉完全分散到以NC为粘合剂的双基推进剂基体中。     

捷联惯性导航系统姿态算法研究

用四元数和旋转矢量在捷联惯导系统中表示姿态矩阵,在圆锥运动的条件下,对旋转矢量算法进行了优化。对四元数、旋转矢量优化算法进行了仿真比较。仿真结果表明:等效旋转矢量算法明显优于四元数算法。     

基于三标度法优化宿舍的设计

目的将三标度的层次分析法运用到评价学生宿舍设计方案中;方法通过构建比较矩阵,并运用极差法构造一致性判断矩阵,从而得到组合权重;结果通过组合权重进行再次讨论、对比得出最佳宿舍设计方案;结论此方法比其他方法显得更加简洁、明了,计算量明显减少。     

脉动风场的模拟方法及其在输电线路风振计算中的应用

针对脉动风场各种模拟方法的适用性问题,在相同的输电塔线实例上进行模拟方法的应用,对比各种方法的计算效率和计算结果,分析各种模拟方法的适用性和等价性,最后探讨单塔和塔线体系计算结果的差异。研究表明:基于POD分解的WAWS法不存在风速互谱密度矩阵无法分解的情况,计算效率较高,因此推荐使用。考虑三维风场后响应的脉动均方根比一维风场大;塔线体系中计算得到的响应均方根比单塔大。     

基于CFD动网格的内装式空射分离研究

研究了使用飞机发射运载火箭时的机箭分离过程。提出了一种可以解决内装式空射分离问题的整体解决方案,主要基于CAD三维实体建模方法、多体动力学方法和结合六自由度运动的计算流体力学(CFD)动网格方法。以CFD动网格计算为核心,进行了空射分离过程关键问题的研究,得到了火箭在载机气动干扰环境下的运动特性,为轨道卫星和弹道导弹的快速、廉价发射打下了研究基础。     

一种修正的双模式盲均衡算法研究

传统的CMA盲均衡算法存在收敛速度较慢、稳态均方误差较大的缺点。结合了判决引导算法的CMA算法虽具有稳态均方误差小的优势,但是算法本身收敛能力弱,在信号眼图未张开的条件下难以保证算法收敛。针对上述不足,提出了一种含软判决思想的双模式盲均衡算法。该算法通过最大化均衡器输出信号的后验概率密度函数来获得均衡器抽头系数的最优值。计算机仿真结果表明,所提算法可以有效地纠正输出信号的相位旋转,具有较好的均衡效果。     

精密导电滑环表面微槽车削性能

采用超精密车削精密导电滑环导电环的方法,保证了精密导电滑环绝缘环与导电环的同轴度、环间距,使绝缘微槽变形量低于0.10 mm。建立了精密导电滑环的切槽模型,利用仿真分析讨论了主轴转速、进给速率、刀具前角和切削深度对微槽变形量的影响,并对模型进行了试验验证。结果表明:滑环微槽侧面变形量随主轴转速的增大而变大,当转速达到700 r/min时,变形量达到了0.10 mm,超出了滑环的精度要求;滑环微槽变形量随机床进给速率的增大而变大,当进给速率达到1.5 mm/min时,变形量超出了滑环的精度要求;滑环微槽变形量随着前角的增大而减小;滑环微槽变形量随切削深度的增大而变大,切削深度低于0.2 mm时,滑环变形量微乎其微。     

等温锻造对Ti-17粉末合金显微组织的影响

采用烧结 等温锻造的方法制备Ti-17粉末合金,对粉末合金制备过程中各工序的密度、显微组织变化规律等进行了试验研究.试验结果表明:经相同条件烧结后,-140目粉末烧结棒材和-80/ 140目粉末烧结棒材分别达到理论密度的98.06%和93.55%,在-80/ 140目粉末烧结棒材显微组织中观察到有大量的残留空隙存在.采用高低温等温锻造工艺能够有效去除粉末合金烧结后残留的空隙,提高合金的密度,使合金的显微组织得到显著细化和均匀化.烧结 等温锻造是制备优质粉末钛合金的有效方法.     

航空发动机润滑系统通用分析软件开发

发展了一种全新的航空发动机润滑系统通用分析软件.采用流动换热的网络算法, 将发动机润滑系统分解成由相应的典型元件和节点组成的网络, 用有限的元件和流动介质类型就可描述通用的发动机润滑系统.元件分为简单元件和组合元件, 并和润滑系统结构一一对应, 方便了元件的初始化.软件前台采用图形建模方式生成计算网络, 后台采用了网络自动识别技术, 方便了复杂网络的建立.可视化界面及支撑数据库, 提高了软件的易用性.      

基于粒子群神经网络的轮盘优化

将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合, 构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外, 还被用于BP神经网络的构造及网络训练, 使之可自适应调整优化.结构优化中, 以BP神经网络取代有限元方法, 通过设计变量来映射目标函数和约束, 从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化, 使得轮盘体积减少了17.5%, 结果通过检验.该方法便捷、高效, 为解决工程结构优化问题提供了一个新途径.