终端短路涂层金属圆波导的电磁散射特性分析

本文用光学法与广义散射矩阵技术相结合的方法,根据波导在入射平面电磁波照射下所激励的波导模式,分析了终端短路金属圆波导的电磁散射特性。在此基础上,假设金属波导内壁涂层厚度τ远小于波导半径a,且波导入口段的涂层厚度从零线性增加至τ,运用微扰法求出终端短路涂层金属圆波导内各波导模的传播常数,从而获得涂层圆波导的电磁散射特性。通过计算机仿真,计算了终端短路涂层金属圆波导的雷达截面(RCS),并与相同条件下内壁无涂层金属圆波导的雷达截面进行比较,结果令人满意。     

三维编织复合材料力学性能的实验研究

本文考察了三维编织方法的发展历史及应用背景,针对不同的编织方法,研究了所产生的编织复合材料基本“单胞”结构,以及不同编织参数对复合材料构件基本力学性能的影响,着重比较研究了二步法及四步法所形成构件与层合板构件的结果。采用反射光弹技术考察了编织复合材料的孔边应力集中现象,得到了有益的结果。本文针对三维立体织物的特点,研究使用了RTM成型工艺,得到了较好的编织试验件。     

长空无人机起飞车航向稳定系统

本文详细讨论了长空无人机起飞车航向稳定系统。内容包括系统的基本构成;系统的工作原理,点刹形成的原因;系统抗干扰能力及稳定精度的仿真试验;系统中典型电路工作原理的介绍,系统的调试方法及注意事项。最后给出一组有代表性的滑行试验数据。结果说明系统抗干扰能力强、稳定精度达到了设计要求。     

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。     

刀具变形引起的球头铣刀加工误差建模

针对数控加工中刀具变形引起的加工误差问题,以球头刀具为研究对象,通过建立球头刀具铣削力模型和刀具受力引起的变形模型.对球头刀具变形引起的加工误差进行研究,建立球头铣刀刀具变形引起的加工误差仿真预测模型;在数控加工几何仿真和铣削力仿真的基础上开发了球头铣刀刀具变形引起的加工误差仿真预测功能,并集成到数控加工仿真系统中用于刀具变形引起的加工误差预测.加工验证实验表明所提出的球头铣刀刀具变形引起的加工误差模型预测的可靠性.     

含腐蚀坑点的管道剩余寿命研究

研究了节流孔板引起的压差对含腐蚀坑点的管道系统的影响.通过Flowmaster2[1]对含节流孔板管路系统进行整体流体特性分析,得到有关节点的压力脉动.利用ABAQUS对含节流孔板并在其前预设一个腐蚀坑点的管路系统中的一段直管进行有限元分析计算,获得腐蚀坑点的应力响应.提出了综合考虑腐蚀速度和应力疲劳的含腐蚀坑点管道剩余寿命预测方法.     

飞机电网有源电力滤波技术

提出了一种适用于飞机电网的三相四线并联有源电力滤波器来实现电网谐波、无功和不平衡电流的集中补偿。针对飞机电网为独立小容量电源系统,电源内阻抗比较大的特点,选择用改进的交叉矢量算法进行补偿电流基准的检测计算。采用滞环电流控制实现较高频率电源系统的电流瞬时补偿并对直流侧电压进行稳压调节。仿真和实验结果证明,采用本文提出的有源滤波器能对飞机电网电流进行集中净化,具有较好的补偿效果,证实了飞机APF的可行性和正确性。     

贴壁方柱湍流场TR-PIV实验研究

采用时变粒子图像速度场测试技术(TR-PIV),对低速循环水槽中贴壁二维方柱绕流湍流场进行了细致的测量.通过对实验得到的30000个连续瞬态速度场进行分析,得到了时均速度场和流线图谱,以及流向、法向速度分量的脉动强度场和涡量场.此外,对脉动速度时序信号进行谱分析,得到了流场中低频大尺度相干结构脱落频率.通过对瞬态速度场的分析,揭示了贴壁方柱绕流的旋涡脱落及其发展过程.     

多层设计参数的叶型气动优化

针对叶片型面的设计问题,提出一种基于遗传优化算法的多层参数化方法.这种方法类似多层网格法原理,利用Bézier曲线的递推算法进行各层之间的设计变量转化,使得优化迭代过程中,下层群体中得以保存上层的优秀个体.根据遗传算法固有的并行特性构建了局域网并行优化平台,并对基本遗传算法进行了改进,从而大大缩短优化时间、提高优化效率.最后设计了曲线逼近和叶型优化的算例,结果显示多层参数化方法能明显加速收敛,在个体数较少时,效果更为明显.     

基于潜在成分和概率神经网络的时变结构系统的损伤识别

介绍了基于潜在成分(LC)分析和概率神经网络的损伤识别方法,并应用于一个实验室模型的损伤识别.结果表明,基于潜在成分(LC)分析和概率神经网络的损伤识别方法能在正常的时变质量情况下以较高的成功率对位于A或B处的某一损伤程度未知的损伤进行归类,为时变结构系统的定量损伤识别作出了有益的尝试.