汕头大学大气边界层风洞的设计和研制

介绍了汕头大学大气边界层风洞和其配制的测控系统及流场校测结果。汕大风洞主要做建筑物的抗风实验和风环境实验。为模拟大气边界层,实验段较长,实验模型放在实验段后部。为减小轴向静压梯度顶板高度分段可调。风速比航空凤洞低。配置了建筑物测压和测力实验所需的电子压力扫描测量系统和高频底座天平。流场校测表明,该风洞的气动性能已达合同规定的指标。     

悬停状态下无轴承尾浆气弹稳定性分析

新型发愤浆型式无轴承尾浆的气弹稳定性分析非常复杂，而目前国内在这方面的研究还是空白。本文试图建立一套有工程实用意义的无轴承尾浆气弹稳定性分析方法和相应的分析程序，并进行参数影响分析和计算。在前期研究工作的基础上，本文推导出正交各向异性复合材料梁的应变能变分表达式，并将其用于推导旋翼／机身耦合系统的运动方程。再通过对系统的稳态周期解进行摄动，得到相应的线化周期时变动力学方程，用Floquet理论判断系统的稳定性。最后，分析计算了悬停状态下某无人直升机无轴承尾桨的气弹稳定性，表明其孤立桨叶及尾桨／传动轴／尾梁的耦合系统是稳定的；并进行了参数分析，得到一些有意义的结论。     

超音尾喷流流场的自动测试系统

提出一套用于对超音速尾喷流场进行全自动测试与控制的系统。在系统中采用软件模拟硬件的独特方法，自行设计的由步进电机驱动的三维坐标架，能平滑无停滞地在流场中作三维往复移动，精确定位并实现数据自动采集。实验结果表明，系统工作性能稳定可靠，数据传送率达500Kbit/s，较常用的A／D板相比，其精度大大提高，并可有效地节省试验费用。     

三角网格模型重建中的误差分析与显示

根据实物模型的坐标测量，数据重建模拟的三角网格曲面表示在实践中有着广泛的应用。在许多对精度有较高要求的应用中，对重建网格模型的误差分析是必不可少的。本文提出并实现了一种对重建三角网格模型进行误差分析的方法，该方法首先对网格模型空间进行划分以提高算法的效率，通过计算测量点与网格模型间的最短距离，得到网格模型的误差分布，最后将计算得到的三角网格模型中每个顶点的误差度量转换为相应的颜色表示，并用彩色云图对分析结果进行直观的显示。     

有限语言下占先模型的赋值结构

占先语义是知识表示与推理中应用最广的语义结构，它有多种定义方式，其中以S.Kraus,D.Lehmann及M.Magidor提出的KLM占先结构最为著名。但是对KLM占先结构本身的模型论性质却缺少系统深入的研究。本文在有限语言框架下，对一般KLM占先模型的赋值结构性质进行了研究，给出了占先模型与其赋值结构逻辑等价的充分必要条件，证明了有限语言框加下，逻辑等价的单射模型在同构意义下的唯一性。这些结果说明，KLM赋值结构为证明有限语言下单可表示类后承的表示定理提供了一种充分的通用性方法。     

组合式空调器计算绘图一体化软件系统设计

论述了暖通空调中的组合式空调器计算绘图一体化软件系统分析、总体设计、结构设计、界面设计及开发平台，并给出了组合式空调器主要功能段的设计计算方法。系统基于Windows平台，采用VC^ 开发工具实现组合式空调器计算绘图一体化。开发的系统应用于企业组合式空调器设计制造，取得了较好的社会效益及经济效益。     

双凸极电机转矩脉动的仿真研究

双凸极电机的凸极结构及其供电电源的开关形式，导致了在输出转矩中存在稳态转矩脉动和换向转矩脉动，由于换向转矩脉动对电机性能影响较大，本文主要对影响电机稳态性能的换向转矩脉动及其产生原因进行了详细的分析研究，在此基础上提出了双凸极电机进行电流控制，改变控制参数，采用双拍工作方式以及改变励磁电流波形等几何方法来改善双凸极电机的输出转矩特性，减小输出转矩脉动。数字仿真结果验证了这些方法对减小转矩脉动的可行性。     

正激变换器脉冲变压器的优化设计

以正激变换器为例讨论了电路拓扑（磁复位绕组电路和有源箝位电路）和铁心材料（铁氧体，超微晶）两个因素对变压器体积，重量和损耗的影响。研究结果表明，有源箍位正激变换器对正激变压器体积的减小，重量的减轻和效率的提高有着明显的作用。超微晶材料在一定的工作频率范围内可以减小变压器的体积，重量和损耗，是一种优良的新型磁性材料。     

谐振直流环节逆变器的过零控制

谐振直流环节逆变器的直流环节输出电压为周期性回零的直流脉冲波形，逆变器功率管为实现零电压开关，除了要满足一定的开关规律外，还必须控制在直流脉冲波形的过零处改变开关状态，本文对逆变桥功率管的过零控制作了详细分析，分别以谐振直流环节逆变器和结实型谐振直流环节逆变器为例，讨论了过零控制信号的两种检测方法，直接检测和由控制逻辑转换检测，由分析可见：利用实际电路控制信号之间的逻辑关系获得过零信号简洁，可靠。根据逆变器谐振脉冲保持器的工作原理，提出利用采样保持电路可实现功率管的过零触发，给出了实验波形。     

基于神经网络的空间桁架结构建模研究

空间桁架结构的振动主动控制目前已成为振动控制领域研究的热点，为了研究空间桁架的主动控制方法，首先必须建立其准确的模型。神经网络固有的学习能力使其在模型辨识中得到广泛应用，针对空间桁架结构的非线性动态特性，本文采用了修正的Elman递归网络进行了模型辨识，结果表明，带有自反馈增益修正的Elman网络能很好地反映桁架结构的真实情况，适用于非线性动态系统的模型辨识。