基于模糊理论的工学结合课程质量评价研究

利用模糊多目标评价方法,结合专家经验,构建工学结合课程质量的数学模型,在对工学结合课程质量进行定性评价的基础之上,开展综合评价。通过评价实验,证实了该方法的科学性、可行性和实用性。     

超声速流动现象的水法流模拟与仿真

根据流体流动控制方程组,研究发现明渠中的浅水波和气体中的扰动波具有相同的传播特征,因而可用直观形象的水流实验来模拟复杂的气体动力学现象.运用收缩扩张形实验明渠得到的水流实验结果与气体流场数值仿真结果具有良好的一致性,验证了明渠流模拟气体动力学现象的有效性.研究结果表明:拉瓦尔喷管中的马赫数M与同尺寸明渠中的弗劳德数Fr具有相同的变化规律;明渠中的超临界流通过楔形体和圆柱体时的流动现象可以比较理想地模拟出超声速气流在相应条件下的膨胀波和激波现象;通过改变出口外部水位的方式在明渠内形成的水跃波,可以非常形象地模拟出拉瓦尔喷管在相应条件下形成的管内激波.     

基于遗传算法的连续结构拓扑优化分析

结构拓扑优化设计是结构初始方案设计的重要方法。采用遗传算法，用染色体基因映射结构离散化后的单元体，通过改变基因代码实现连续结构的拓扑。在优化过程中，利用遗传算法的全局收敛性等特点进行结构优化．通过有限元技术对结构进行建模和分析。为了消除结构拓扑优化分析中的铰接和棋盘格现象，提高优化分析效率．改善优化分析结果．在结构拓扑优化分析中引入了结构约束的概念和渐进结构优化的思想。算例分析表明．本文提出的方法是合理、有效的。     

纳米压痕实验微米级深度硬度下降现象的研究(英文)

本文针对均匀材料微米级压痕深度,分析接触深度、接触面积、载荷以及加载时间几种因素对实验数据的影响,结合有限元数值模拟,说明压头几何缺陷、接触深度与接触面积的处理并不是造成微米级压痕硬度随压深增大而下降的主要原因,最可能的原因是材料的蠕变特性。进行了不同最大压深实验显示连续刚度法(CSM)将强化蠕变特性对硬度曲线的影响,证明造成该现象的重要原因是纳米压痕实验的实验方法问题。     

形貌和空间对PAEK增韧BMI树脂及其碳纤维复合材料层压板韧性和冲击损伤阻抗的影响(英文)

通过对热塑性树脂PAEK增韧BMI树脂的玻璃化转变行为,相形貌和断裂韧性,以及对采用"离位"概念增韧的T700/BMI复合材料的层间形貌及其冲击后压缩强度(CAI)的分析,研究了微结构-性能之间的关系,发现特征相分离形貌随着PAEK的含量而变化。特别探索了PAEK-BMI复相体系的相形貌与断裂韧性之间的关系,得到的断裂机理解释了复合材料层压板的分层和冲击损伤行为。有关"离位"增韧的机理、以及扩散控制的相行为等还需要继续研究。     

微动疲劳寿命可靠性分析方法

针对结构的微动疲劳问题,发展了一种寿命可靠性分析方法.在微动条件下,接触区域处于多轴应力状态,采用基于临界平面法的多轴疲劳参数对结构的微动疲劳寿命进行预测.在确定性寿命计算的基础上,考虑弹性模量、摩擦系数以及寿命预测模型中材料常数的随机性,利用响应面方法,结合Monte-Carlo模拟技术获得结构微动疲劳寿命可靠性模型.最后将此方法用于燕尾榫结构的微动疲劳寿命可靠性分析,验证了所提出方法的可行性和有效性.      

基于结构设计的自调节铺放轨迹规划算法

通过分析预浸带/纱在曲面上的铺放工艺性,提出以轨迹测地曲率作为铺放工艺性测度,构建一种基于结构设计的自调节轨迹规划算法,兼顾自动铺放中的铺放工艺性和结构设计要求.该算法是在满足结构设计的前提下,将预浸带/纱轨迹从结构设计所确定的方向按特定方式向测地线方向偏转,从而减小预浸带/纱的变形.本文以固定角度法作为结构设计准则、以最大容许偏转角法定义修正函数,以此为例阐述具体算法及实施过程.基于Visual C++平台,进行C++和SQL混合编程,以某型进气道为模型进行了算法仿真,并进行了进气道和锥壳的铺放试验.结果表明:容许偏转角的增大有助于缓解预浸带/纱的变形.     

传热设计流程在涡轴涡轮冷却中的应用

为了设计适用于涡轴发动机涡轮动叶的冷却结构,将一套涡轮传热设计流程应用于动叶冷却结构设计中,设计后对管网计算不能准确模拟叶顶出流提出改进措施。结果表明:管网计算与全三维气热耦合计算流量差异约为8.8%,平均温度差异约10.1%,管网计算具有方案设计的功能,管网计算温度场与三维温度场计算平均温度差异约为7.6%,三维温度场计算具有作为管网计算后续温度场细致分析的功能;采用该设计流程能够有效减少冷却结构设计的盲目性,使冷却结构设计更加灵活方便;改进管网计算边界添加方式后叶顶未发生燃气倒灌,叶顶第一除尘孔冷气量为0.715g/s,第二除尘孔冷气量为0.139g/s,尾缘劈缝总流量为1.935g/s,通过改进边界添加方式能够增加管网计算精度。      

基于LIME的恶意代码对抗样本生成技术

基于机器学习检测恶意代码技术的研究和分析,针对机器学习模型对抗样本的生成提出一种基于模型无关的局部可解释（LIME）的黑盒对抗样本生成方法。该方法可以对任意黑盒的恶意代码分类器生成对抗样本,绕过机器学习模型检测。使用简单模型模拟目标分类器的局部表现,获取特征权重;通过扰动算法生成扰动,根据生成的扰动对原恶意代码进行修改后生成对抗样本;基于2015年微软公布的常见恶意样本数据集和收集的来自50多个供应商的良性样本数据对所提方法进行实验,参照常见恶意代码分类器实现了18个基于不同算法或特征的目标分类器,使用所提方法对目标分类器进行攻击,使分类器的真阳性率均降低到接近0。此外,对MalGAN和ZOO两个先进的黑盒对抗样本生成方法与所提方法进行对比,实验结果表明:所提方法能够有效生成对抗样本,且方法本身具有适用范围广泛、能灵活控制扰动和健全性的优点。      

导弹自主编队综合作战效能评估方法

针对导弹自主编队协同制导与控制技术的综合作战效能评估问题,引入了协同制导与控制能力等级(CGCL)的概念,并结合层次分析法(AHP)和ADC效能评估模型建立了导弹自主编队综合作战效能的分析模型,分析了导弹自主编队典型作战想定下导弹编队成员的协同突防概率、交班成功率、命中概率和毁伤概率,分析过程充分考虑了导弹自主编队作战的能力和特点,并在搭建的导弹自主编队攻防对抗综合仿真验证系统上分析和验证了其有效性,为定量地分析导弹自主编队的综合作战效能提供了快速可靠的计算方法。