低雷诺数下翼面局部振动增升机理研究

采用计算流体力学(CFD)方法研究低雷诺数下翼面局部振动对翼型气动特性及其流动特征的影响规律。建立局部振动激励的力学模型,并采用任意拉格朗日-欧拉坐标系下的特征线有限元(ALE-CBS)方法对局部振动激励下翼型绕流问题进行模拟,分析局部振动对非定常流动演化的影响规律,揭示其增升机理。研究结果表明:翼面局部变形的增加会有效降低翼型上表面的前缘压力;非定常流动分离中旋涡之间的距离及其演化频率与振动频率的关系是影响翼型翼面局部振动增升效果的重要因素。当流场主频率与振动频率相同,次要频率为主频率的2倍,即发生锁频时,翼面振动产生的移动分离泡能够使分离区从主流获取更多的能量,使翼型上表面保持较低的压力,有效提高翼型升力。     

一种通信卫星天线性能预测技术

针对通信卫星天线性能预测问题,提出了采用几何绕射理论(GTD)算法进行仿真分析,利用仿真分析软件,计算了无星体和有星体影响情况下的通信卫星天线性能,通过优化天线布局参数改善了天线间的耦合度。结果表明,该方法可实际应用于优化通信卫星天线设计,达到提前预示整星条件下天线性能的效果,提前规避天线受到星体影响后性能变化较大的风险。     

深空探测返回舱着陆冲击动力学分析

为分析深空探测返回舱着陆冲击动力学问题,首先建立包括返回舱及着陆土壤在内的全柔体着陆冲击动力学分析模型,并利用"神舟号"载人飞船着陆冲击试验数据对土壤模型进行修正;然后利用非线性动力分析软件LS-DYNA对深空探测返回舱着陆冲击过程进行仿真分析。通过典型着陆工况计算,得到了返回舱着陆过程中姿态变化、应力分布、关键点加速度响应曲线及冲击能量分配等。仿真结果可为深空探测返回舱结构优化设计、着陆姿态选择及地面试验等研究提供参考。     

温度载荷下伞盘深度与脱粘深度对药柱应变的影响

为了有效降低含伞盘固体火箭发动机药柱在温度载荷下的应变水平,基于三维粘弹性有限元分析方法,利用有限元分析软件MSC.Nastran,对不同伞盘深度和人工脱粘层深度的发动机药柱进行了应力-应变分析。研究结果表明,伞盘深度和脱粘深度对伞盘最大Von Mises应变有较大影响,其中伞盘深度对最大Von Mises应变的影响规律随脱粘深度的不同发生明显改变。所得结论可为固体火箭发动机药柱设计提供有益参考。     

系统噪声对挠性卫星姿态控制稳定性能的影响

敏感器输出的姿态信息和执行部件输出的力矩会因部件的实际物理特性夹杂着不同水平的噪声．噪声会对系统的姿态精度和稳定度产生一定程度的影响．采用布朗运动的微商描述测量随机噪声和力矩随机噪声,分别对卫星为刚体的情况和具有附件的情况进行分析,从而得出噪声对卫星姿态的影响关系．算例表明,存在随机噪声的情况下,挠性附件会降低卫星的姿态指向精度和稳态性能．     

基于动态逆方法的三维制导律研究

基于零化视线角速率思想,设计了三维非线性动态逆制导律。首先建立了导弹和目标空间运动学模型和相对运动学模型;然后利用动态逆方法,将制导问题转化为角度跟踪控制问题,将导弹弹道倾角和弹道偏角作为反馈项,补偿输入动态项,将非线性控制问题转化为线性化问题进行求解,未出现隐动态,推导出了三维空间动态逆制导指令;最后运用带有延迟环节的三阶自动驾驶仪模型进行了仿真。结果表明,该制导律具有拦截机动目标的能力,且相对于比例导引,拦截时间短,脱靶量小,导弹过载变化平稳。     

组合磁化用于增强铁磁材料脉冲涡流检测的灵敏度

脉冲涡流检测是近些年涌现出的一种新型无损检测技术。针对铁磁性材料的脉冲涡流检测,本文提出了一种组合磁化的方法。通过附加一个直流磁场对试件磁化,改变材料的磁导率,在加载脉冲激励时,可获得更高的检测灵敏度。理论分析和实验证明了组合磁化对检测灵敏度产生的影响。     

飞机液压导管及连接件弯曲疲劳试验台的研制

液压导管及连接件的弯曲疲劳寿命的长短直接影响到整个飞机的安全,疲劳破坏被称为飞机安全的"杀手",是航空领域非常关注的一个问题。为了准确测验出飞机液压导管及连接件弯曲疲劳寿命,根据航空部有关标准,在参考目前国内外其他类型弯曲疲劳试验台的基础上,我们为某研究所设计了一套包含液压系统、振动台、力加载装置、计算机控制等在内的一套自动化程度非常高的测试系统。该系统能同时对6个带内压的试件进行弯曲疲劳寿命试验,并具有压力告警、采集、存储、显示及故障报警功能。提高了试验效率,为同类产品的设计起到了一个引领作用。     

系统论视角下的农民信息素质教育模式研究

以往的研究,都是将农民信息素质的提高作为公共图书馆的信息教育的职责,但是事实上真正制约农民信息素质提高的因素与图书馆并无直接关系,因而农民信息素质提高问题成为一个很难解决的问题。在系统论视角下的研究,抓住各个制约农民信息素质提高的因素,构成一个解决问题的有机的系统,形成提高农民信息素质的合力,于是难题不再难。