微波在液体火箭发动机真空羽流中的衰减

为研究液体火箭发动机真空羽流对微波的衰减作用,以某双组元液体火箭发动机为对象,使用热力计算程序对燃烧室内的电子数密度进行了计算,使用冻 结假设和有限化学反应速率假设两种情况对喷管内带电粒子的电离和再结合过程进行了模拟,并对羽流中带电粒子数密度和5~30GHz微波穿过羽流的衰减量进行了估算.研究结果显示:该发动机燃烧室和喷管出口的电子数密度量级分别为 1013~1014cm-3和1010~1011cm-3,K,Na等碱金属为主要电子释放剂,Cl-,OH-等基团为主要电子吸收剂;低频微波在羽流中衰减更严重,5GHz微波的衰减可达4.5dB;微波斜穿羽流的衰减通常大于横穿情况.      

纵向单屏蔽滞止式温度传感器优化设计研究

接触法测量气流温度时会存在辐射误差、导热误差和速度误差,本文针对纵向单屏蔽滞止式温度传感器,从减小这些测温误差出发,对其优化设计进行了研究,以期能对今后此类传感器的设计提供参考.     

基于ARM7的车载定位终端系统设计

为方便车辆管理和提高汽车的安全性、稳定性,改进车载定位系统的性能,满足普通用户的定位需求,设计了一种应用GPSOne混合定位技术的新型嵌入式车载定位终端系统.该系统使用基于ARM7核的32位微处理器LPC2131作为控制核心,提高了硬件实时响应能力,移植嵌入式实时操作系统μC/OS-Ⅱ实现多任务管理,降低了软件设计的复杂性,并采用FD800 CDMA模块实现系统的通信及GPSOne定位功能,同传统的定位系统相比,该系统具有体积小、功耗低、成本低、定位精度高、定位速度快、通信费用低、稳定性高等特点.     

应力作用下316L不锈钢塑性变形行为研究

 对316L不锈钢进行了大量的单轴高周次棘轮和蠕变试验,讨论了在长达20 000周应力循环中材料的棘轮变形演化与饱和棘轮变形的规律,以及棘轮幅值应力对峰值控制规律的影响;基于材料棘轮效应和蠕变迁为之间相互联系的系统研究提示出：材料的棘轮变形本质上源于应力循环过程中材料的黏塑性。     

利用网络缩减技术的复杂系统可靠性仿真评估

介绍了一种动态的Monte Carlo仿真算法——有条件的最小割集法。该方法不必事先给出系统的所有最小割集,在每次试验中,只对与系统结构图原节点（或新原节点）相连的最小割集进行仿真,直到结构图原节点和终节点之间的连接关系被这些最小割集确切表示为止。这一过程称为网络缩减。修正了重点抽样估计方法,引入修正的重点抽样估计来计算系统不可靠度,并通过比较系统不可靠度的一般故障树估值方差与重要样本估值方差的大小,说明该方法能够显著减小系统不可靠度估值的方差。最后,通过仿真算例对该方法的计算过程作了说明。     

某型飞机操纵钢索疲劳寿命试验与研究

介绍了某机操纵钢索疲劳试验的内容，给出了试验结果及具有置信度的两组试样的安全寿命，对操纵钢索早期发生疲劳破断的主要原因作了进一步分析，试验结果及分析均说明以弯曲应力为主要应力的交变应力过高是造成钢索疲劳破断的主要原因。     

翼型动态失速的数值研究

用不可压缩流动的求解算法，结合WilcoxDC提出的k－ω模式和k－ωSST湍流模式，对翼型的动态失速进行了数值模拟。通过对典型的振荡翼型轻失速和深失速算例的计算结果分析可以看出：（1）绕动态失速翼型的流场结构十分复杂，轻失速和深失速在流动特性上有很大区别。计算结果显示：轻失速主要是由于后缘分离引起，分离涡的影响范围主要是在后缘附近。而深失速则首先形成很大的前缘分离涡，该分离涡在翼型表面上运动，并诱发出二次分离涡，引起翼型升、阻力系数的显著变化。（2）对于动态失速的翼型绕流，k－ωSST湍流模式是较为有效的，计算出的气动力系数迟带曲线变化趋势与实验结果符合得比较好。     

进气畸变对压缩系统稳定性影响的数值模拟

采用基于平行压气机理论的准一维时间相关模型方程以及激盘－滞后－容积的压气机级模型，研究了进气畸变对航空燃气涡轮发动机压缩系统稳定工作边界的影响,在一定物理转速和流量条件下的压气机稳态工作点参数则采用级堆叠方法进行计算。对总压畸变、总温畸变等进气条件下压气机稳定工作边界的变化进行了计算分析，结果表明进气总压畸变和进气总温畸变对发动机稳定性有很大的影响，畸变进气使得压气机稳定工作边界在压所机的特性图中向右下方移动，降低了发动机的喘振裕度。     

旋转盘换热研究准则系统的确定

通过引入特征温差qrR/λ_D,对控制转静系旋转盘腔内流动与换热的微分方程组进行了无量纲化,得到了研究转静系旋转盘腔内换热研究的准则系统。确定了涡轮盘冷却研究的主要研究内容和影响因素:除盘面对流换热的努赛尔特数外,还应包括反映涡轮盘总体温度水平的无量纲过余体平均温度和反映转盘径向热应力大小的无量纲径向温差,借助于涡轮叶片冷却效果的概念,给出了涡轮盘冷却效果的表达式。      

多目标蚁群算法及其在固液混合火箭发动机系统优化设计中的应用

为了提高求解多目标优化问题的Pareto解集的效率,建立了适用于多维、多目标优化问 题的多目标蚁群算法（Multi\|objective Ant Colony Algorithm,简称MACA）。该算法首 先修正了蚁群算法的信息素更新机制和转移概率,然后改进了蚂蚁的行进策略,即提出了依 概率选择搜索策略。最后,应用该算法对某型号固液混合火箭发动机系统进行了优化设计。 计算结果表明,多目标蚁群算法获得的Pareto解集分布均匀、散布范围广,可以有效解决多 目标优化问题,能为决策者进行目标权衡提供充分依据。