纤维缠绕壳体水压试验的声发射技术

本文阐述了声发射技术的特点、主要参数及其对损伤缺陷的鉴别。利用声发射技术监测了纤维缠绕壳体水压试验过程。分析了随着水压增加从基体开裂、层间分层及纤维断裂到最终破坏与声发射信号的关系；研究了水压过程中出现的两次声发射峰所对应的压强与壳体爆破压强的关系。     

P-ε-N曲线拟合法

给出一种描述P－ε－N曲线的方法──三参数幂函数拟合法。该方法可以使P－ε－N曲线试验数据在双对数函数坐标系lgN-lg（ε-ε0）中最大限度地呈现线性关系，因而具有较小的均方差，而且解反映出P－ε－N曲线的变化趋势。对于应变-寿命关系也具有可逆性，因而可以方便地进行应变疲劳可靠性计算。     

具有环路复现特性的Luenberger观测器设计(二)

从一个一般的环路传递复现(Loop transfer recovery)条件出发,基于线性系统Luenberger函数观测器设计的一种参数化方法,给出了具有环路复现特性的Luenberger观测器设计的一种方法。该方法适用范围广,且具有较小的保守性。数值算例说明了共有效性。     

高室压脉冲液体火箭发动机特性试验

为了研究高室压脉冲液体火箭发动机工作原理,增压规律以及脉冲特性,通过一系列冷热流试验对试验发动机进行了研究。冷流试验中使用水和氮气作为工质,试验发动机实现自主脉冲工作,验证了差动式可移动活塞应用在推力室中具有增压效果。热流试验中使用气氧/酒精为推进剂,使用传统挤压式推进剂供给系统。在可移动喷注器行程0.8mm条件下,获得9次连续脉冲,燃烧室峰值压强5.511MPa,高于推进剂供给压强（氧气路3.761MPa,酒精路4.424MPa）,表明在相同的推进剂供给压强下,高室压脉冲液体火箭发动机能提高燃烧室压强。     

低温流体节流过程空化现象的形成与发展规律

文章将RNG 湍流模型与完全空化模型相结合,对孔板节流所导致的低温流体空化流动进行数值模拟,得出了流场中的含气率与压力分布的变化规律。数值模拟研究还发现:由于孔板节流作用使得流场中最低压力出现在孔板喉部,并在此位置出现空化初生点;在低温空化流动中,泡状空化、云状空化、超空化3种空化形态相继出现。分析了空化初生点的压力以及含气率的变化规律,得出了3种空化形态的气相组成;分析了3种空化形态的初生标志,对临界空化状态进行了界定。     

开关电源EMI的分析与滤波器设计

论文主要阐述开关电源电磁干扰产生原因与机理、EMI电源滤波器的基本原理、设计原则和滤波器件的参数选择。论文中使用了MATLAB软件建立滤波器仿真模型,通过编程计算出滤波元件的参数并分别对滤波器的理想及高频电路模型进行仿真分析,讨论元件参数、高频分布参数对滤波器频率特性的影响。论文中使用的滤波器设计方法同样适用于多级滤波器、交流单相滤波器及交流三相滤波器的设计。     

水上飞机起飞历程的水动力特性分析

水上飞机能够在水面高效起降得益于船体布局的精细化设计,而深入掌握水上飞机的水面起飞滑行 规律对于飞机的研制至关重要。采用水池拖曳试验和数值模拟方法两种研究方法探寻流动机制,分析大型两 栖水上飞机滑行过程中的水动力特性。结果表明:利用计算流体动力学技术可以较为精确地模拟复杂外形的 两相流耦合六自由度运动,与水池拖曳试验的流场形态和模型动力学特性吻合,在起飞全过程中阻力误差均在 10%以内;对于带起落架舱的大型两栖水上飞机,前体舭弯产生的强烈喷溅是阻力峰产生的根本原因。     

全电推进卫星轨道优化的推力同伦解法

全电推进卫星的入轨过程是一个典型的多圈小推力轨道优化问题,由于其推力器加速度小,变轨圈数多,造成其最优理论解的求解较困难。为解决该问题,利用最优控制理论建立了全电推进卫星变轨优化的间接法模型,将变轨优化问题转化为协态变量初值猜测的两点边值问题。从大推力问题开始,通过遗传算法获得大范围猜测值并结合系列二次规划方法获得大推力的精确解。采用推力同伦思想,使用逐渐缩小推力的方式完成小推力问题的求解。仿真算例表明,采用推力同伦的方法,通过数十次的推力缩减即可有效解决多达上百圈变轨的静止轨道全电推进卫星入轨优化问题。     

复合材料风扇叶片力学性能试验研究与有限元分析

依照制定的规范化试验流程,进行额定工况和二倍超载工况下的静力加载试验和全寿命周期疲劳试验,以验证复合材料风扇叶片运转工况所需的力学性能试验,结果表明复合材料风扇叶片满足使用强度要求,具有足够疲劳寿命。试验流程制定和具体试验方法可为同类产品力学性能检测提供参考。提出一种曲面外形构件复合材料属性设置方法,基于该方法建立复合材料叶片有限元模型,应用该模型对复合材料叶片在额定工况离心力作用下的载荷-位移响应进行计算。计算所得载荷-位移曲线与试验结果基本吻合,验证了计算方法的合理性。     

利用神经网络的海杂波幅度分布参数估计方法

海杂波是制约对海雷达探测性能的主要因素之一,掌握其特性,具有十分重要的意义。经典海杂波统计模型在参数估计方法上以传统统计学理论为基础,在样本数较少的情况下,估计结果往往较差,导致建模准确度下降。此外,在复杂非均匀探测背景下,难以实现海杂波模型参数的准确实时估计。针对该问题,文章将深度神经网络模型引入海杂波参数估计领域,通过构建合理的模型,使其具备海杂波幅度分布模型的高精度参数估计能力。该方法采用直方图统计的方法进行数据预处理,合理划分输入数据标签的分组区间,构建数据集训练神经网络,并利用测试数据得到神经网络估计结果。仿真数据和X波段IPIX雷达实测数据验证结果表明,与传统数理统计估计方法相比,该算法明显提升了海杂波统计模型参数估计精度。