一种综合研究颤振主动抑制的方法

 本文研究了弹性飞机的颤振主动抑制就颤振发生的实质的讨论,提出一种研究颤振问题的探索性想法,即把对全系统颤振问题的研究归结到对其中少数有关的运动模态特性的研究。此一想法在颤振特性分析及颤振主动抑制方面得到具体的发挥,相应地产生了一种综合作图法和解析法特点的近似分析颤振特性的途径和一个具有明确物理意义的优化目标函数。后者一定程度上克服了常用的二次型优化方法所固有的某些弊病。算例结果表明本文提出的建议和方法具有一定的使用价值。     

基于扩展的UML活动图的质量工作流建模

为满足2000版ISO9000过程管理模式的要求,使用工作流技术解决过程控制问题成了企业质量管理的一种需要.本课题用UML类图表达了工作流参考模型,统一了UML活动图与工作流过程模型的概念,并根据工作流的概念扩展了UML活动图.文末,利用扩展的活动图表达了质量管理中一个典型的过程--不合格品的控制过程.     

模型三组元喷嘴流量特性实验

三组元喷嘴内混式外喷嘴与内喷嘴组合形成的内混腔，气氢和煤油在此混合形成两相流，通过对大量模型喷嘴进行实验，详细研究了混合腔的结构参数对于喷射进行其内的气体和液体流量特性的影响规律，以及气体，流体流量特性之间的互相影响规律，实验结果表明：气体和液体流量特性互相影响强烈，多数结构参数对于气体和液体的喷入流量系数影响不明显。     

三组元喷嘴结构参数对混合腔中两相流的影响

进行了三组元喷嘴混合腔冷态试验 ,研究了喷嘴结构参数对喷嘴混合腔中气液两相流流量特性的影响规律。结果表明 :混合腔中两相流流量系数是气液质量比的函数 ,气液比变化时 ,两相流流量系数变化不大(0 6 8<μm<0 82 )。两相流流量系数随着混合腔出口角度、内外喷嘴缩进长度、混合腔长度和混合腔进气孔位置到混合腔出口距离的增加而减小     

涡轮叶片锯齿冠激光熔敷的应用研究

在航空发动机研制中，正确地选择和使用涂层对保证和提高机件的可靠性、耐久性和寿命极为重要。介绍了某机涡轮叶冠工作面的磨蚀故障，阐述了激光熔敷的机理和特点，按使用技术条件做了熔敷工艺试验、结合力试验、耐磨性试验、氧化和腐蚀试验，并进行硬度测定和金相分析，通过熔敷涂的试车考核证明其效果良好。     

基于空时自适应处理的GPS宽带干扰抑制技术

分析研究了GPS宽带干扰抑制的各种空时自适应处理算法,提出了期望信号协方差矩阵的计算方法,该方法使得最大信干噪比方法和最小均方误差方法可以实现。仿真结果表明：和无干扰的GPS接收机相比,基于空时自适应的干扰抑制技术不会引起很大的定位误差。     

2．5DC／SiC复合材料的热物理性能

分别采用热膨胀仪和激光脉冲导热仪测试2.5D C/SiC复合材料从室温到1400℃纵向、横向的热膨胀系数和厚度方向的热扩散系数.结果表明,2.5D C/SiC复合材料的热膨胀系数随温度的升高而缓慢升高,在350℃和700℃附近出现波动,且横向的热膨胀系数略高于纵向.热扩散系数随温度的升高逐渐降低,且下降速率随温度的升高而变缓.CVD SiC涂层后,材料热扩散系数提高1～2倍.     

低速大迎角三角翼旋涡流动的有粘与无粘数值模拟

通过人工压缩性方法求解了三维定常不可压Euler方程和雷诺平均Nayierstokes方程，应用Beam－Warming近似因子分解格式及其对角化形式，采用BaldwinLomax代数湍流模型。计算模型为70°三角翼，分析了有粘与无粘流动旋涡特性的影响，尤其是对Euler方程模拟大迎角分离涡、涡破裂的能力及其局限性提供了数值验证，计算结果与实验结果相一致。     

一种强螺旋流现场的数值试验研究

螺旋流一般通过切向进流、安装导流片或旋转管道三种方式产生，但Horii等人通过实验发现有三种装置也产生了非常稳定的螺旋流。本文利用数值模拟对其中的一种螺旋流形成过程与机制进行了研究，计算结果证实了双涡结构向单涡结构演化现象并揭示了收缩管道的优点以及不同倾向进流的区别。在数值模拟时本文分别选取了线性、二及三阶涡粘性涡流模式，但数值实验表明线性与二阶模式的计算结果差别不大，说晨在数值模拟湍流螺旋流时二阶涡粘性模式作用不大。而三阶模式则表现出具有预测对称性进流向非对称结构转化的能力。     

圆环管道中曲率对流动稳定性的影响

为了研究圆环管道中曲率对流动稳定性的影响,选取了展向带有曲率的轴向流动和轴向带有曲率的周向流动两种圆环管道模型进行分析.采用线性稳定性理论分别计算了两种模型下不同曲率的稳定性和扰动演化情况,并和槽道流进行比较,从而得到了曲率对基本流动、特征值和特征函数的影响.结果表明：曲率越大,基本流向内侧偏转越大,扰动波流向波数越大,增长率越小,中性曲线的不稳定区域越小,特征函数的对称性越差.因此曲率对边界层内的扰动起着稳定的作用,并且在一定范围内曲率越大,稳定性越好.