超磁致伸缩材料作动器的研制及特性分析

 采用自制的TbDyFe超磁致伸缩材料设计并制作了主动振动控制用超磁致伸缩作动器 ,并对其偏置磁场、激励磁场、静态特性、动态特性和主动控制减振效果进行了测试和分析。研究结果表明 ,作动器工作应变在TbDyFe材料的线性区 ,其总伸缩量可达 70 μm。低频动态特性好 ,谐频影响小。在自适应滤波控制方式下使用该作动器对正弦振动进行主动控制减振 ,减振效果达到 30dB。磁场均匀性对作动器输出特性有明显影响 ,采用Ansys有限元软件精确设计作动器激励磁场 ,可提高超磁致伸缩材料沿轴向磁场均匀性。     

对军用航空发动机可靠性参数体系选择和指标确定的探讨

在对国外军用航空发动机可靠性参数体系和指标的统计及应用原则进行探讨、分析的基础上，对国内某系列发动机的使用情况和故障进行了统计分折，借鉴国外对军用航空发动机可靠性定量要求的经验，综合国情提出了我国军用航空发动机可靠性参数体系和指标的建议。     

电推进技术的应用与发展趋势

扼要介绍了电推进技术的发展历史，概述了不同形式(电热、电磁和静电三大类)电推力器的特点及应用情况．指出了为满足不同空间任务电推进的发展趋势；并根据我国的研究状况、存在的问题和差距，提出了加快发展我国电推进技术的意见。     

流-势函数法的人工密度格式在叶型设计中的应用

本文采用流-势函数法进行跨音速叶型设计,用人工密度格式取代类型相关格式。与相关格式相比,人工密度格式具有全场算法统一、收敛过程稳定等优点。本文提供的设计算例表明,该方法能有效地进行叶型的初始工程设计。     

初始缺陷尺寸分布的尺寸效应研究

疲劳结构可能的开裂区域面积不同引起结构可能萌生裂纹的初始缺陷尺寸分布各异是造成"疲劳尺寸效应" 的一个可能解释。研究了试样测试部分尺寸大小与萌生裂纹的初始缺陷尺寸分布的关系,并建立了分析模型。模型利用已知的小尺寸试样的初始缺陷尺寸分布和大小试样的开裂面积比,推导出了相同条件下未知大尺寸试样的初始缺陷尺寸分布。这为结构完整性研究以及基于小裂纹扩展理论大尺寸试样的耐久性分析和疲劳全寿命预测打下基础,并为进一步研究"疲劳尺寸效应"创造了条件。     

结构可靠性分析的模糊概率积分法

针对传统应力-强度干涉法计算结构可靠度时求解材料疲劳强度分布困难的情况,提出了一种利用模糊概率理论直接求解结构可靠度的算法——模糊概率积分法。对该方法进行了理论推导;同时考虑到方法应用过程中可能出现方程重积分困难的情况,又给出了以该方法为基础的数值抽样技术,用以计算结构可靠度的近似值。最后给出一个在航空发动机上的应用算例,计算结果表明该方法快速、有效,适合于工程应用。     

弹黏塑性材料稳恒扩展II型裂纹尖端应力场

 采用弹黏塑性力学模型,对II型动态扩展裂纹尖端应力场的对数奇异性,进行了分析计算。详细地分析了黏性系数α、马赫数Ma²对裂纹尖端的应力场影响。指出了对数奇异性区域存在的问题,解释了过渡区的成因,对过渡区尖端场解的形式和求解方法做了合理的推测。     

基于多模型方法的全包络鲁棒飞行控制器设计

利用新一代歼击机不同平衡点的多个非线性子模型对其机动飞行的全包络模型进行逼近。对于每一个子模型,设计相应的动态逆控制器,应用模糊神经网络产生控制器切换决策,实现不同飞行状态下不同模型控制器之间的相互切换。同时为了提高多模型飞行控制效果,对各模型控制器的输入及输出采样并作为神经网络的学习样本,形成一个全包络内的多模型统一神经网络控制器。最后通过歼击机的大迎角机动仿真来验证所设计的基于多模型的统一神经网络控制器的有效性,仿真结果表明所设计的统一神经网络控制器是有效的。     

基于自组织神经网络的软件功能测试数据自动生成

针对面向软件功能的测试数据自动生成问题,提出了一种动态自组织特征映射方法,用于生成揭示软件功能故障的测试数据(简称故障数据)。该方法主要有两部分组成,①采用具有全局多峰搜索特性的小生境遗传算法,在输入空间内搜索功能测试数据,生成少量的初始故障数据;②由初始故障数据,采用具有联想和分类能力的可变结构自组织特征映射,不断迭代生成大量相近而不同的故障数据,以便给开发者提供引发这些软件故障的信息,从而确定软件故障行为的模式或假设。用某型空空导弹发射控制软件进行了实验,运行结果表明了方法的有效性,故障数据生成效率高于遗传算法和随机法。     

一种改进的三角形星图识别方法

首先提出在直角坐标系下将天球球面均匀地分成486个分区的方法——"内接正方体法",实现导航星的快速检索。然后按照星对角距的大小升序排列,直接存储星对角距,并通过设置星对角距状态标识,完成星对角距的快速匹配搜索。最后,引入验证识别环节有效地解决观测三角形与匹配的导航三角形产生的冗余问题。仿真实验表明,改进的三角形星图识别方法对星点位置噪声和星等(亮度)噪声均具有较强的抗干扰能力,且在识别时间和存储空间的需求方面均比传统的三角形算法也具有较大的优势。