极坐标系下谱元方法求解不可压缩Navier-Stokes方程

本文利用有限元的思想并结合谱方法的精度提出求解偏微分方程的谱元方法,并将谱元方法应用到极坐标系中;详细推导了在极坐标系下的谱元方法的具体计算公式,求解了极坐标系下的简单椭圆型二阶偏微分方程;并结合时间分裂方法应用于同心旋转圆筒间流体的流动问题,具体求解了原始变量速度和压力的不可压缩NavierStokes方程,均取得了满意的结果.     

以气流马赫数为自变量的新型变比热气动函数

本文给出了以马赫数为自变量的新型变比热气动函数,并对现有的求解变比热热力过程的五类方法,即热力学法、两种常规的和两种新型的变比热气动函数法进行了比较。研究结果表明,在这五类方法中,采用以马赫数为自变量的新型变比热气动函数最为简便。     

低速离心压气机非稳态流和机匣处理的数值分析

机匣处理能够改善压气机稳定裕度,扩大其稳定工作范围。为了验证并分析其扩稳机理,对带沿气流流向槽的低速离心压气机内部进行了全三维数值模拟,将数值计算结果与实验结果进行了比较,并详细对比分析了实壁机匣和机匣处理后离心压气机转子顶部区域流场结构,以及阐述了机匣处理对叶顶间隙泄漏涡和二次流等非稳态三维紊流流动的影响。     

固体推进剂生产中排放有害物质对大气污染的研究

对固体推进剂生产中排放有害物质引起的大气污染问题，运用高斯模式与环境监测相结合的方法进行了系统研究，评价了不同大气稳定度下苯乙烯的浓度分布，提出了有效的防治措施。     

缠绕角度对碳/环氧厚壁管件轴压性能影响的有限元分析

建立厚壁缠绕管件的轴压有限元模型,分析相同压缩载荷条件下不同缠绕角度对管件轴压模量,径向形变和剪应力的影响,并对厚壁缠绕管件在轴压载荷下的破坏模式和部位进行了预测分析。结果表明:受轴压管件的缠绕角度宜控制在20°以内,对管件端头进行环向缠绕加强可以提高管件的轴压强度和刚度。     

非合作目标安全走廊设计及飞越逼近轨迹优化

为提高空间非合作目标近距离逼近轨迹的安全性,同时对接近时间及所消耗燃料进行优化,针对空间失效自旋非合作目标近距离接近问题,给出了失效卫星动态安全走廊,并以飞越逼近方式抵达走廊入口,进一步提出了飞越逼近轨迹优化方法。首先,在建立失效卫星自旋模型的基础上,规划了安全区与禁飞区,提出了2种安全走廊的选择依据。其次,采用飞越逼近作为近距离接近方式,以节约燃料和缩短逼近时间为目标对两脉冲机动模型进行优化,选择3种优化算法得到接近轨迹。仿真结果表明:安全走廊的选择与卫星失效自旋的形式、外形以及接口位置有关;在飞越逼近两脉冲机动模型的优化问题中,采用Fgoalattain算法进行优化处理更具优越性。      

半球谐振子镀膜残余应力对品质因数影响特性分析

针对半球谐振子表面金属薄膜残余应力分布情况,对半球谐振子Q值的影响特性进行仿真。根据仿真结果,采用多自由度磁控溅射及基底均匀加热的方法进行薄膜沉积工艺试验。控制多自由度旋转机构自传、公转、摆动参数分别为7(r/min)、12(r/min)、15(°)/s,基体均匀加热至120℃,溅射时间26min后得到100nm左右的膜层厚度。在真空状态下对半球谐振子镀膜后品质因数进行检测,结果表明可有效控制镀膜后Q值衰减不大于30%。     

热固性聚酰亚胺树脂基复合材料的增韧改性研究进展

热固性聚酰亚胺是目前有机材料体系中耐热性能最为优异的材料之一,以其制备的纤维增强复合材料在航空航天领域获得了大量的应用。但韧性性能不足限制了其在多个领域的进一步应用,因此高韧性聚酰亚胺复合材料逐渐成为近年来研究的热点。综述了热固性聚酰亚胺树脂基复合材料增韧改性方法的研究现状与发展趋势,涉及基于分子主链结构的增韧改性方法、热塑性聚合物共混增韧热固性聚酰亚胺、热塑性聚合物层间增韧改性聚酰亚胺复合材料等一系列方法。     

舰载捷联惯导系统的航行中快速在线标定

为实现舰载捷联惯导系统在航行中被快速标定的新需求,提出了一种捷联惯导系统在航行中快速在线标定的方法。首先,建立了简化的陀螺和加速度计输出误差方程,从而对Kalman滤波模型实现了降维。该模型以陀螺和加速度计零偏、标度因数误差等15个误差量为状态量,以速度误差和位置误差为量测量。设计了一种标定路径,该标定路径可由惯导系统中的双轴旋转机构实现。仿真结果表明,该方法能够在1800s内快速、准确地估计出15个误差量,具有工程实践价值。     

Softmax分类器深度学习图像分类方法应用综述

基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法,首先回顾了图像分类技术的发展历程,接着介绍了图像识别技术中的分类器,并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用,详细阐述了多种图像分类技术,具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时,对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后,从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。