高频大电压标准器

主要阐述了该标准器的基本原理,从理论上对结构补偿法进行了分析和数学推导,当R/Z_o=1.9～2.0之间时,具有最小的交直流差。设计了匹配的同轴热电转换标准器;进行了误差分析;给出了试验结果,说明该标准器交直流差的重复性和复现性是好的。     

刚弹性复杂系统在重力场中的定点转动

本文研究了轴对称刚－弹系统在重力场中的定点运动。首先利用模态分析方法将偏微分方程转化为常微分方程组，然后引进小参数将藕合的长周期运动和短周期运动分离。得到了这个非线性刚弹藉合系统的一次近似解，并利用它研究了刚－弹系统运动特性。     

传感器故障诊断方法研究

对近年来传感器故障诊断和信号恢复的方法，包括硬件冗余、分析冗余和人工神经网络方法作了总结，并指出了它们的优缺点便为进一步研究传感器故障诊断和信号恢复方法提供启示。     

固体发动机喷管烧蚀和温度场测量

介绍了含铝复合推进剂发动机试验时,对其喷管进行的烧蚀和温度场测量,获得了复合喷管结构中的烧蚀和瞬时温度分布.     

风洞模拟近地面大气边界层

本文通过大气边界层风洞的模拟实验，介绍一种在风洞中模拟近地面大气边界层的方法。根据大风地区的现场实测资料，对大气的风剖面及湍流度等有关参数，提出了一些特殊的要求。常规的模拟方法难以保证与实际风环境的相似，为此专门研制了一种在保证平均风剖面相似的前提下，可使气流产生大湍流度的装置，简称湍流度调节器。通过对模拟边界层的平均风速，湍流度及风速谱的测量分析，证明与实际风区大风环境的风结构相当一致。为解决实     

超音速燃烧室燃烧效率数学模型及气流状态参数的计算

本文分析及提出了超音速燃烧冲压发动机燃烧室燃烧效率的数学模型.该模型综合了氢气喷射方式、燃烧室进口气流参数以及燃烧室结构的影响因素.用这一数学模型求解一组一元流方程.计算出通过燃烧室的气流状态参数,计算结果与试验数据对比,证明这个模型是适用的.     

符合CCSDS标准的RS(255,223)码译码器的FPGA实现及其性能测试

RS（Reed-Solomon)码是差错控制领域中一种性能优异的非二进制分组循环码，由于它具有很强的随机错误和突发错误的纠错能力，被CCSDS，NASA，ESA等空间组织接受，广泛应用于深空探测中．本文采用改进的Berlekamp算法，用FPGA实现了符合CCSDS标准的RS(255，223)码译码器；介绍了该译码器的实现流程、性能测试方法和基于PCI总线接口的测试平台；给出了测试结果，并且对理论上RS(255，223)译码器的误码性能与实际测试的误码率结果进行了比较和分析．验证结果证明该译码器能工作在400Mbps以上的码率，使用FPGA资源180000门，译码效果与理论上译码效果一致．     

可控曲率半径的圆柱形叶片逐点绘型方法

针对中低比转速离心泵,根据叶片进出口边界条件,以逐点绘型方法为基础,提出了一种新的曲率半径可控的叶片绘型方法。该方法的主要特点是曲率半径比值可作为设计常量由设计人员根据需要事先给定,随后分析了曲率半径及比例因子对叶片安放角、叶片包角、相对速度及速度矩等的影响。结果表明,不同曲率半径比值下的叶型参数及流动参数变化范围很大,曲率半径比值较大时,节流损失较大,泵扬程较低,曲率半径比值较小时,脱流损失较大,泵效率较低,存在较优的曲率半径比值区间[1.4,2.4],使叶片安放角平滑变化,泵的综合性能较优,在该优化区间内,取较大的曲率半径比值有利于获得较优的汽蚀性能,比例因子为0时叶片安放角的变化较为平稳,可用于开展离心泵的初步设计。     

脉冲爆震燃烧室出口燃气能量分布特性

为了提高脉冲爆震燃烧室出口燃气能量转换效率,采用数值计算方法,研究了带气动阀和爆震增强结构的脉冲爆震燃烧室出口燃气能量分布特性,结果表明:脉冲爆震燃气的膨胀过程先后经历一次膨胀、二次膨胀和过度膨胀3个阶段,单个周期内二次膨胀阶段的时间和能量占比最大;燃烧室出口燃气压力势能、动能、内能和能流密度的分布主要受燃气压力的影响,且变化规律与燃气压力一致;一次膨胀阶段燃气增加的压力势能、动能、内能分别占单个周期的479%、259%、251%;二次膨胀阶段燃气增加的压力势能、动能、内能分别占单个周期的502%、576%、581%。     

SENSOR FAILURE DETECTION AND SIGNAL RECOVERY BASED ON BP NEURAL NETWORK

Manyhighpefformancecontrolsystemsmusthavefauhtolerantabilityagainstsensorfailures.Theapplicationofprevioussensorfailuredetectinnmethods,mostlybasedonanalyti-calredundancy['Jlislimitedbecausetheyrequireaprecise.mathematicalmedel.BPneuralnetwork(BPNN)isabletolearnanycomplicatedcontinuousnonlinearfunctions,therefore,itcanbeusedtodetectsensorfailuresandrecoverthesignalforthefailedsensor'Recentpubli-cationshavedemonstratedtheuseofBPNNfordetectingsomkindofsensorfailuresandre-coveringthefailedsen…