药柱结构非概率可靠性分析的响应面法

根据药柱不确定参量的特点和基于区间分析的非概率可靠性方法,提出了基于均匀设计思想的药柱结构非概率可靠性分析的响应面法。同时,针对二次多项式响应面函数对边界点附近拟合效果相对较差的问题,提出适当扩大原变量区间进行抽样计算的措施。算例表明,该方法在保证计算精度前提下所需的抽样次数较少,且无需迭代,大大降低了药柱非概率可靠性分析的复杂程度,为试验数据较少情况下药柱结构可靠性评估提供了一种有效的分析方法。     

细长尖头旋成体大迎角非对称涡系结构

本文采用数值计算方法,对细长尖拱旋成体大迎角背风侧非对称涡系结构以及与沿轴向交变的侧向力分布的关系进行了研究.求解的是N-S方程,采用Jameson中心格式,湍流采用修正的B-L模型.通过数值模拟揭示了在头部开始产生非对称涡,形成二次涡的机理以及在背风侧形成集中涡的过程.从而说明了采用集中涡来模拟这类流场的正确性,表明了二次涡对多个脱体集中涡形成的贡献.     

相邻激励器合成射流流场数值模拟及机理研究

建立了将合成射流激励器腔体、出口喉道、外部流场作为单连域计算处理的吹／吸型边界模型。在此基础上,对不同相位差、不同振幅、不同频率的相邻激励器相互作用形成的合成射流流场进行了数值分析。计算结果表明：相邻激励器工作时的相位差、振幅不同、驱动频率不同对其形成的合成射流流场有很大影响,合成射流不再对称分布,流动将发生偏转。其机理是由于两激励器吸入和排出流体流动不同(不同相、不同幅值、不同频率),使得两列旋涡对不对称,因此在两列旋涡对之间存在涡量强度不同和压强梯度,从而引起旋涡对向低压侧和强涡量区偏转。     

基于DWDM光接入网的波长分配算法

本文介绍了一种基于DWDM光接入网的波长分配算法,该算法在保证基本服务质量的前提下,通过调度共享波长降低业务请求过程中的阻塞率。文中还对该算法进行了计算机仿真实验,仿真结果表明了该算法的有效性。     

多重分形谱在材料分析中的应用研究

基于多重分形谱的物理意义,通过图像分析与处理技术,利用Delphi语言设计了图像结构的多重分形谱的计算程序。通过程序中图像黑白二值化转化阈值的设定,实现了从材料组织结构形貌图像上提取其相应的概率测度和标度指数的功能,并计算了它们的多重分形谱。分析表明：在对材料的组织结构进行研究的问题中,多重分形谱是一种有意义的表征参数,能够从多分形角度对材料的组织结构开展定量化的分析与解释。     

带有传动机构的翼段颤振半主动抑制

尝试了将磁流变阻尼器安装于机翼操纵面传动机构上的布局,并由此建立了非定常气动力下机翼-操纵面-传动机构的气动弹性动力学方程,利用on—off控制算法对系统进行颤振抑制,并且研究了控制延迟时间、控制电压以及阻尼器滞回宽度等参数对控制效果的影响。计算机仿真结果表明,控制延迟时间和控制电压对颤振临界速度有较明显的影响,而阻尼器的滞回宽度的影响不大,在本文的阻尼器安装布局和控制策略下,系统的颤振临界速度至少提高了17％。     

雷诺数对轴流风扇/压气机性能和稳定性的影响

介绍了一种预估轴流风扇／压气机特性和不稳定边界的方法。该方法采用考虑雷诺数影响的“基元叶栅法”计算轴流风扇／压气机特性,并利用C．C．Koch提出的“有效静压升系数法”预估轴流风扇／压气机的不稳定边界。为了验证方法的可行性,本文模拟了从地面到20 000m高空的雷诺数变化,对一个五级高压压气机在不同雷诺数下的特性及稳定性进行了计算分析。计算结果表明,轴流压气机的特性和稳定性都随雷诺数的降低而下降。     

射线跟踪法的改进及其应用

研究复杂组合体目标后向散射场问题,并对射线跟踪法的典型算法进行改进,以提高计算精度和运算速度。推导精确的积分公式,用典型体目标对改进的算法进行验证,进而计算复杂组合体目标的后向散射场。矩形截面直进气道的计算结果不仅比学者Hao Ling的计算结果更为精确,而且计算速度提高了两倍。三面角反射器的计算结果与实验结果基本吻合。最后,计算了某型航母甲板上复杂目标组合体目标的RCS,并与近似法和像素法的计算结果进行了比较分析。     

星载全球大气波动成像仪研究

在卫星上对中间层顶区域的气辉辐射成像观测, 对于全球大气波动的监测和研究具有重要的意义. 利用TDICCD对O₂A (0-0)气辉进行成像观测, 计算了曝光积分时间、信噪比和能达到的最高空间分辨率, 分析了地球自转对空间分辨率的影响, 在此基础上提出一种星载全球大气波动成像仪方案, 该方案可以观测垂直波长大于10km的大气波动, 最高水平分辨率可以达到0.33km.     

涡轮泵实时故障检测的改进自适应相关阈值算法

1引言火箭发动机在飞行使用之前,需要分析试车振动数据以评估发动机的性能与状态[1]。涡轮泵是液体火箭发动机中最复杂故障概率最高的部件[2],而振动是涡轮泵故障的重要起因[3],因此,涡轮泵振动数据的分析显得尤为重要。目前,它的主要分析方法有时域统计[4]、频谱分析[5]、神经