硝化纤维素溶液冰冻过程中的折光指数增量

用定量体积排斥色谱（ＳＥＣ）的方法,以示差折光检测器的响应为基础,测定了硝化纤维素溶液冰冻及其加热以后的折光指数增量。结果表明：冰冻后,由于分子链发生链内凝聚（缠结）,硝化纤维素分子链周围溶剂化溶剂分子数减少,使硝化纤维素溶液的示差折光指数增量增加。加热后,由于硝化纤维素分子链获得能量,链内缠结点解开,溶剂化溶剂分子数增加,造成硝化纤维素溶液的折光指数增量降低。由此建立了以折光指数增量为基础,估算硝化纤维素分子在溶液中完全伸展时每个链段上的溶剂化溶剂分子数的理论公式,并且估算出常温下每个硝化纤维素链段就吸附有１３个溶剂化溶剂分子,这对建立硝化纤维素这类半刚性高分子链凝聚过程和凝聚态结构的物理图像具有重要意义。     

喷管潜入段二维两相冷流实验

建立了喷管潜入段二维两相冷流实验设备,进行了相应的实验。实验清晰地显示了在潜入喷管进口背壁凹区旋涡的产生、稳定、消失,以及粒子的冲刷、粘贴、脱落、沉积等反复作用的复杂现象,它们与流动的雷诺数、粒子的含量和尺寸、潜入喷管进口处的形状和潜入深度、背壁型面等因素有关。     

GAP/AN推进剂燃烧波温度分布研究

利用先进的双钨铼微热电偶技术, 研究了ＧＡＰ／ＡＮ 推进剂的燃烧波温度分布。ＧＡＰ／ＡＮ推进剂的燃烧波可以分为凝聚相反应区、暗区、气相反应区。硝酸酯ＢＧ及高氯酸铵对ＧＡＰ／ＡＮ 推进剂的燃烧波结构有显著的影响,硝酸酯ＢＧ导致推进剂的燃速降低,压强指数升高;高氯酸铵的影响恰好相反。凝聚相反应的温度梯度及暗区厚度是影响推进剂燃速及压强指数的主要因素。     

含燃速催化剂的丁羟推进剂高压燃烧性能研究

对含Ｔ２７（一种二茂铁衍生物）、卡托辛、Ｆｅ２Ｏ３三种燃速催化剂的ＨＴＰＢ／ＡＰ／Ａｌ推进剂在１６ＭＰａ～２２ＭＰａ下的燃速和燃速压强指数进行了研究。结果表明：二茂铁衍生物能大幅度提高ＨＴＰＢ／ＡＰ／Ａｌ推进剂的燃速,同时可使高压下的压强指数大幅度地下降;Ｆｅ２Ｏ３对ＨＴＰＢ／ＡＰ／Ａｌ推进剂有着显著的燃速催化效果,但其推进剂压强指数较高;Ｆｅ２Ｏ３的催化效率较Ｔ２７高,但不及卡托辛;Ｆｅ２Ｏ３和二茂铁衍生物组合使用能进一步提高ＨＴＰＢ／ＡＰ／Ａｌ推进剂的燃速,并使推进剂具有较低的压强指数。     

应用BP-ART混合神经网络的推进系统状态监控实时系统

应用ＢＰ－ＡＲＴ混合神经网络提出了一种供推进系统状态监控实时使用的系统,其拓扑结构为： 第一层处理单元由ＢＰ神经网络组成, 每个ＢＰ网络代表一个相应的推进系统组件; 第二层处理单元为一个ＡＲＴ神经网络, 网络的每一个输出代表推进系统的一种“健康状态”, 据此可对其故障进行“诊断”。该混合结构充分发挥了两类网络的优点, 给出的具体应用实例也显示出在推进系统实时状态监控与故障诊断应用中的有效性     

弧齿锥齿轮加工参数的全局优化设计

本文通过局部综合法对齿面一阶和二阶接触参数进行预控,在此基础上,全面考虑了齿轮副在小端、中部、大端啮合时的接触印痕和传动误差,通过对可选加工参数的优化设计,消除了齿轮副的三阶接触缺陷。      

燃烧室进口高温高压状态下一氧化碳排放特性研究

对装有双旋流空气雾化喷嘴的试验燃烧室在宽广进口总温、进口总压范围以及燃烧室油气比范围内的一氧化碳排放特性进行了试验研究。取得了燃烧室在高温高压状态下工作时一氧化碳排放特性结果。并且根据已有一氧化碳排放指数经验模型,计算了相同工况下该试验燃烧室一氧化碳排放量。      

基于RBF网络的航空发动机辨识模型

利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。      

一种新的蠕变持久可靠性方程

高可靠度的蠕变持久方程是高温机械设备设计和寿命评估的重要依据, 但是, 根据现行方法得出的蠕变持久可靠性方程无法满足预定的置信度和可靠度的要求, 导致其预测的蠕变持久强度和使用寿命过大, 使高温机械在实际使用中偏于危险。本文发现并纠正了现行方法中的错误, 建立了一种新的蠕变持久可靠性方程, 根据该方程可以准确地预测高置信度和高可靠度的蠕变持久强度和使用寿命。      

燃气轮机系统仿真集成概念及其分布对象实现

本文提出燃气轮机系统仿真集成的概念, 分析了关键实现技术, 然后从跨平台性入手, 给出 1个分布异构计算机平台上的面向对象实现方案。算例表明, 这一方案成功实现了系统仿真集成的主要功能, 从而为发动机系统的多学科开发、研制和实验提供了有效的仿真软、硬件平台, 并使发动机的远程协同设计成为可能。