过载环境下水平管内水的流动沸腾特性

利用地面离心旋转台实验研究了不同过载环境下水在1.8 mm内径水平管内流动沸腾的摩擦压降特性.实验工况为过载加速度1.00g～3.16g,质量流速为230、330 kg/(m2.s),热流密度为102、141 kW/m2,干度为0.07～0.58.结果表明:不同过载环境、干度、热流密度和质量流速对水的摩擦压降均有影响....     

飞机舱门锁机构多失效模式可靠性分析方法

如何提高飞机舱门锁机构关闭系统的可靠性计算效率,减少计算时间,降低舱门故障率是亟待解决的 问题。选取某型飞机舱门锁机构为研究对象,通过 LMS建立飞机舱门锁机构仿真模型,研究锁机构关闭过程 中最大液压力失效和关锁时间失效模式的影响因素,考虑两种失效模式之间的相关性,基于重要抽样法和 B-P 神经网络方法,计算飞机舱门锁机构多失效模式下的可靠性;将这两种方法仿真计算结果与传统蒙特卡罗方法 计算结果进行对比,结果表明:以上两种计算飞机舱门锁机构可靠性的方法是合理的,其误差范围均在3%以 内,且两种方法的计算效率相较于传统方法均有所提高;其中,B-P神经网络方法比重要抽样法计算精度和效 率更高,更适用于研究飞机舱门锁机构的可靠性问题。     

热载荷下热障涂层表面裂纹-界面裂纹的相互作用

针对热障涂层在热循环载荷下陶瓷层表面和氧化层/黏结层界面形成裂纹而导致涂层失效的问题,采用扩展有限元和内聚力单元建立陶瓷层表面裂纹与氧化层/黏结层界面裂纹相互作用的有限元模型,得到不同裂纹附近应力分布和开裂程度,分析了这2种裂纹之间的相互影响,结果表明:表面裂纹对界面裂纹影响较大,而界面裂纹对表面裂纹影响较小;氧化层几何参数以及材料参数对2种裂纹演变的影响研究结果表明:氧化层正弦幅值和厚度主要影响界面裂纹,在热载荷下,氧化层越粗糙,界面裂纹扩展速度越快。黏结层弹性模量主要影响界面裂纹扩展程度,而陶瓷层弹性模量主要影响表面裂纹扩展程度,对界面裂纹间接地产生较大影响。     

脉动态电解加工

电解加工在航空航天装备的核心部件制造中起到了重要作用。为了满足这些高科技产品的发展需求,它的加工精度需要进一步提高。电解加工过程中产生的氢气、温升及去除物,会显著影响加工间隙中电解液电导率的分布,并降低加工精度。脉动态电解加工将工具振动与脉冲给电优化耦合,改变了间隙状态,提高了精度和稳定性。拷贝式、旋印式、削边电极线切割式等3种脉动态电解加工形式分别对应叶片类、机匣类、榫槽类结构的加工表现出很好的工艺效果。     

热流计1:1分度装置与敞开式大平板分度装置分度差异的研究

分析了所研制的1:1热流计分度装置与常规的敞开式大平板热流计分度装置由于分度方法不同而导致的分度差异,并用差分方法对这种差异进行了计算。理论计算和实际测试结果都表明:对同一热流计,1:1分度装置的分度值比敞开式大平板分度装置的分度值高出20％左右。     

基于置换群的可逆逻辑门网络级联

n输入n输出可逆逻辑门的级联构成一个群,它与对称群Sτ同构。本文研究了生成Toffoli门集合的可逆逻辑门数的特点,证明了任意置换Sn可以由n-轮换δ和一个置换τ=（ij,ik）生成,同时证明了相邻2一轮换可由至多两个NOT门在不增加额外信息位的情况下生成。最后提出了一个基于上述理论的可逆逻辑门网络级联算法,并通过实例验证了该算法的正确性。     

电热破膜激波管及其PLIF测量系统的研制

探讨了用Nd:YAG脉冲激光器作为泵浦光源对激波管内瞬态非定常流场进行平面激光诱导荧光(Planar laser induced fluorescence,PLIF)测量的时序同步问题.由于该激光器需要预热以获得稳定的倍频输出,作者研制了低压大电流的电热破膜装置,实现对激波产生时机的控制.在大尺寸矩形截面的激波管上搭建了PLIF测量平台,并在此平台上进行了丙酮示踪流场显示和氢氧基分布测量.     

航站楼旅客行李提取转盘指派问题

旅客行李提取是影响机场航站楼有效运行的关键环节,对旅客满意度有着重要影响.研究了航站楼旅客行李提取转盘的指派问题,首先分析了行李转盘的指派方式,然后以均衡使用行李转盘为优化目标,建立了机场行李转盘优化指派模型,设计了求解该模型的蚁群算法,并用Matlab编程实现了该算法.最后通过实例分析验证了提出的模型和蚁群算法的正确性,其指派结果与先到先服务的指派结果相比,各行李转盘的使用率更加均衡,从而提高了服务质量和旅客满意度.     

双变异率自适应遗传算法研究及其应用

针对标准遗传算法的不收敛性，提出一种双变异自适应遗传算法，即通过全局变异算子和局部变异算子共同作用，增加种群的多样性，提高算法的全局收敛能力。实例证明：改进算法具有很好的寻优能力和效率。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。