基于MF-DFA的极低频瞬态事件多重分形分析

利用三个测站实测极低频全球闪电活动背景信号南北及东西方向磁场分量资料, 应用多重分形方法对极低频瞬态事件发生时前1s背景信号中的长程关联性及多重分形特征进行了分析. 发现极低频瞬态事件发生时, 最大脉冲前1s背景信号南北及东西方向磁场均具有长程关联性和多重分形特征. 其中南北方向最小标度指数0.15 < a_min< 0.22, 分形谱宽度1.09 < Δa < 1.51; 东西方向最小标度指数0.23 < a_min< 0.59, 分形谱宽度0.75 < Δa < 0.99. 多重分形谱参数Δa和a_min可以很好地自动识别Q-burst发生.      

超声波清洗砝码技术及实验分析

为了推广超声波清洗机在砝码清洁和检定中的应用,首先,简述传统的利用无水乙醇的手工清洗方法及其缺陷;其次,分析超声波清洗技术的原理及性能;最后,设计相关实验,并对结果进行比较分析。结果表明,超声波清洗技术具有高效、安全、环保等优点,在现代计量的砝码清洁中具有广阔的应用前景。     

爆轰驱动激波风洞驻室温度测量的化学温标方法

为直接测定驻室温度,以预混于实验气体中微量四氟甲烷CF4在高温下热分解反应的动力学分析为基础,采用一个快速单向进样阀于喉道前部对反射激波后的气体进行采样,通过气相色谱方法检测反应终产物四氟乙稀C2F4的浓度作为温度指示,测量激波风洞中反射激波后驻室的温度。应用于最新研制成功的爆轰驱动激波风洞驻室温度测量的结果显示其采样技术及化学温标方法是适用的。讨论了用氢氧爆轰驱动产生的管壁凝结水对测量的影响。     

一种基于动态逆的控制方案在无人机中的应用研究

动态逆技术通过成功的实际飞行测试而获得广泛认同,目前该研究热点在于对象模型的不确定性的抑制及鲁棒性的研究。文中提出一种基于在线神经网络的新型动态逆控制器,其主要思想是通过在线迭代的神经网络最大程度地挖无人机非线性不确定模型及其逆模型,同时通过一个梯度修正环节来补偿误差的影响。仿真验证包括三部分：对极快变量回路的仿真、航迹角跟随的仿真以及三维空间中对给定轨迹的跟踪。仿真结果表明,该方案能够解决精确的     

DDM的实现策略及网格尺寸的优化

在研究数据分发管理服务中，基于区域的数据过滤和网格的数据过滤机制，针对它们的不足，并依据仿真的动态性，提出一种综合基于网格与区域匹配机制的动态数据过滤机制，仿真结果表明，该算法能大大减少匹配次数及不相关信息的传输，从而节约系统及网络资源，较好地实现数据过滤，针对这种数据过滤机制，指出合适地选取网格尺寸能进一步优化性能，并从最小化开销出发，推导出求取网格尺寸最优值的数学方法，这对网格尺寸的选取有重要的参考作用。     

基于试车数据的发动机神经网络模型

利用人工神经网络对某型航空发动机在全飞行包线内的稳态、动态特性(非加力状态)进行建模,网络的训练样本来自该发动机在高空试车台的试车数据。模型的输入量包括燃油流量、喷口面积、高度及马赫数,输出量则包括高、低压转子的转速及各截面的温度和压力。计算表明,当具有足够的训练样本时,神经网络模型不仅在整个飞行包线内具有较高的稳态、动态精度,而且具有较好的实时性。     

软土地区机场跑道不均匀沉降分析

结合浦东机场五跑道工程的勘察及监测资料,论证了深厚软基塑料排水板超载预压的效果,分析了跨古河道机场跑道软基工后不均匀沉降分布特征。结果表明:古河道区域沉降特征不同于正常区域,采用塑料排水板堆载预压对跑道软基深层处理,工后沉降量及差异沉降率基本满足规范要求;但受古河道分布影响,沉降及不均匀沉降加大,应按压缩层厚度分布变化情况,适当增加超载、塑料排水板布设深度或加密布置间距。     

基础激励结构的试验模态分析

阐述了基础激励结构的试验模态分析理论和原理,引进了结构响应和界面力方程。给出了结构约束状态和自由状态下的结构响应与基础激励之间的关系式。讨论了界面力的直接和间接测量方法。用一个四自由度集中参数模型对两种方法进行了原理性试验验证。     

风力机叶片顺风向风致振动研究

借鉴桥梁和高楼建筑上已经广泛应用的风工程方法,在考虑脉动风的随机性的条件下,从频域和时域两个角度讨论了风力机叶片极限位移的计算方法。文中采用了Shinozuka提出的谐波叠加法从脉动风功率谱得到一组脉动风的时程样本。风力机的叶片被简化为变截面梁来考虑。将选定的脉动风功率谱以及相应的里程样本作用在叶片上,运用频域和时域两套方法对叶片进行了计算和分析,得到叶片的顺风向振动的平均位移和极限位移结果。结果表明,频域和时域两套方法得到的结果基本一致。将所提出的方法用于工程应用中,分析了暴风停机状态下的叶片极限位移最不利情况。最后指出本文的方法是一般性的,可用于风力机叶片与塔架的耦合分析。