地下结构模型试验的光学激波管

光学激波管是进行抗爆结构试验研究的一种新型动载设备,它除具有常规激波管的通过电测手段测试试验结构物上一点或多点的应力、应变、速度等力学参数外,其突出的特点是通过光测手段能够拍摄试验结构物在冲击波动压作用下连续变化的过程和被破坏形态的清晰物理图像,进行地下结构的抗爆研究。本文较详细地介绍了用于地下结构抗爆试验研究用的光学激波管设备的构造和测试手段以及设备调试和应用试验的情况,最后还公布了用该设备拍摄到的激波进入通道后波后新物理现象的彩色波动照片及用该设备做的部分试验研究成果。     

两邻边铰支两邻边固支von-Karman矩形板的研究

本文运用双重Ｆｏｕｒｉｅｒ级数分析了受横向均布载荷作用下两邻边铰支两邻边固支矩形板的非线性弯曲问题。利用该级数正交性,可以把非线性偏微分控制方程化为含级数系数的非线性代数方程组并通过迭代解出所有系数。最后给出了位移和应力的计算结果。     

航空地面运行管理研究——以ZH航空公司为例

航空公司航班正常率是评价航空服务质量的一个重要指标,提高地面运行效率是提高航班正常率的重要因素之一。分析了zH航空公司地面运行管理中存在的问题,并以波音737快速过站保障流程的优化为例,阐述如何利用网络计划理论对保障流程进行优化,以提高保障效率。     

矩形橡胶复合材料层合板的大变形研究

本文应用Ｋｉｒｃｈｈｏｆｆ假设和ＶｏｎＫａｒｍａｎ理论对正交各向异性的矩形橡胶复合材料层合板进行了几何非线性分析。与线性结果相比,大变形理论所得结果更具准确性。     

着舰导引系统H∞控制器设计

舰载机着舰导引误差的最大来源是舰导气流扰动。为抑制气流扰动,提高舰载机自动着舰导引的精度,本文将Ｈ∞控制方法应用于着舰导引系统设计,将导引系统性能要求转化为对Ｈ∞控制分析的结构及权阵的选取。     

航天器视场遮挡分析方法研究

敏感器视场遮挡分析是航天器构型布局设计的重要组成部分,针对大型在轨变构型航天器敏感器视场遮挡分析工作量大、出错率高、遮挡率无法量化等特点,本文提出一种基于敏感器第一视角的视场遮挡快速分析方法。该方法通过设置第一视角图像蒙版及图像映射,模拟方锥形、圆锥形、球形等各类敏感器视场,通过逐个像素比对,计算视场遮挡率和遮挡方位。使用此方法建立了空间站敏感器视场遮挡分析系统,结果表明新方法能够显著提高视场遮挡分析效率和准确率,并且为机构类部件运动过程对敏感器视场遮挡的分析提供了有效工具。     

RN-FD型固体氡气源的稳定性及应用分析

对测氡仪器进行精确校准是氡测量工作中的重要环节,固体氡气源的稳定性、可靠性在校准中则显得至关重要。本文通过分析RN-FD型固体氡气源对闪烁室K值的稳定性实验结果,认为:RN-FD型固体氡气源标称的浓度值与实际浓度值不一致,标称浓度值只是理论浓度值而不是实际浓度值,需重新刻度才能使用;RN-FD型固体氡气源抽气循环时间不同则浓度不同,但抽气循环时间固定,观测结果比较稳定;对于没有α检查源的台站,RN-FD型固体氡气源可用于氡观测仪器坪区检查。     

逃逸飞行器应急分离动力学仿真

提出了基于MATLAB/Simulink的逃逸飞行器与运载火箭应急分离六自由度仿真方法,建立了其应急分离的数学与动力学模型,并应用MATLAB/Simulink的系统仿真功能,实现了逃逸飞行器在特定初始条件下与运载火箭分离的六自由度仿真。仿真结果表明:基于MATLAB/Simulink的逃逸飞行器与运载火箭应急分离六自由度仿真方法是可行的,通过对逃逸主发动机推力以及逃逸塔结构弹性变形的分析,可以为逃逸飞行器的方案设计提供参考。     

终端区动态容量预测模型

为有效预测终端区动态容量,提出了一种危险天气影响下的动态容量预测模型。该模型根据危险天气预报概率的大小,将受影响空域的范围做区间化处理,认为危险天气预报概率大于70%的空域为完全避让空域,危险天气预报概率在70%以下的空域为可能避让空域。引入航班进离场优化排序和危险天气避让路径规划策略,以平均航班延误最小为目标,采用捕食搜索算法予以求解;并根据终端区实际容量评估的一般流程,运用仿真方法预测一定延误水平下的动态容量区间。以某机场终端区为例,验证了模型的有效性。     

知识Petri网与机器人装配规划

介绍了知识Petri网（KPN），在柔性装配系统中基于KPN机器人装配规划的任务，以及用KPN为机器人装配规划的任务，以及用KPN为机器人装配规划建模和KPN的运行。文中论述了如何建立邻链表、构造KPN，以及最后如何运行KPN，获得最佳装配规划。最后，阐述了基于KPN的机器人装配规划系统中数据库、规划库及推理机的构造。基于KPN的机器人装配规划，与目前常用的机器人装配规划方法，如启发式搜索法AO和线性规划LP法相比，具有如下主要优点：由于将人工智能用于Petri网中，故智能强；适应性强，既适用于整套产品零件同时到达装配站，也适用于各零件分时到达装配站时的规划；算法简单，规划速度快，更适用于在线规划。