S波段振荡器的计算机辅助设计

介绍优化设计振荡器的全过程,阐述优化设计振荡器的原理和方法,分别从线性和非线性方面阐述设计和分析的过程。根据优化设计的结果对振荡器进行生产和试验,试验结果较好地符合仿真的结果,满足设计的要求,这也证明微波计算机辅助设计(CAD)对微波电路的设计是非常有用的     

捷联惯导系统误差状态可观性分析

捷联惯导系统误差状态可观性分析是为了确定卡尔曼滤波器对系统误差状态的估值效果。本文根据分段常值理论分析了捷联惯导系统误差状态的可观性，得到相应的可观性结论，并且分析了水平通道的误差状态可观性，所得到的分析结论对设计滤波器时的运动路径设置提供了参考依据。     

金属/水反应冲压发动机进水管路的工作特性

基于水与金属燃料反应的水冲压发动机是一种新型的水下动力装置。进水管路是金属/水反应冲压发动机的一个重要部件。为了研究进水管路的工作特性,在理论分析和一维设计的基础上,设计出某一工作状态下的进水管路结构参数,并进行了数值模拟。结果表明,管路中出现汽蚀现象;随着出口压强的增大,总压损失减小,流量系数减小;随着来流速度的增大,总压损失增大,流量系数先增大后减小;随着工作深度的增加,总压损失增大,流量系数增大。     

一种热释电红外传感器控制芯片的设计

阐述了一种采用0.6μm CMOS工艺的热释电红外传感器控制芯片的设计。该芯片在[4.0 V,6.0V]电源范围内稳定工作,具有较高的电源电压抑制比和较低的温漂,并且作了抗噪声和抗交流电源干扰处理。这种控制芯片用于接收、放大、处理、控制热释电红外传感器信号,应用前景广阔。     

紧缩平面场扫描架系统研制

紧缩平面场(CATR)是在较小的微波暗室里模拟远场的电磁环境,以行进各种天线的测量和研究.其最终性能指标要由紧缩平面场扫描架评定.根据紧缩平面场扫描测量原理,及其对扫描架平面度、直线度、定位精度及自动化程度的要求,研制了极坐标型紧缩场扫描架系统,通过采用高精度直线导轨、平面度微调方式和基于工业控制计算机的数字控制技术,达到了所要求的检测精度,满足了紧缩平面场扫描测量的要求.     

复合材料脱层屈曲的摄动解

用摄动法求解了３Ｄ复合材料中有纤维搭桥的圆形脱层的屈曲问题。搭桥纤维被视为连续分布于脱层屈曲上的线性弹簧，给出了脱层屈曲介载荷，挠度曲线与脱层半径、塔桥因子等的封闭关系式。根据支夹支－边界条件以及脱层只能向一个方向挠曲的约束条件，导出了一个特征长度α＾３，当脱导出α＾＊时，支屈曲时将发生靠近边界区域的接触现象，当脱导 地α＾＊时，地 曲将跨越整个支区域，并随着半径的减小，脱层屈曲的临界载荷将逐渐提     

固体燃料冲压发动机自持燃烧的影响因素

采用试验和仿真方法,研究了固体燃料冲压发动机(SFRJ)自持燃烧的主要影响因素。研究结果表明:SFRJ内为典型的扩散火焰,化学反应特征时间与反应物停留特征时间的比值是影响发动机自持燃烧的关键参数,该值越小,扩散火焰越稳定;本文研究工况下,较小的后台阶高度即可保证发动机实现自持燃烧,后台阶稳定火焰的物理原因是在固体燃料表面附近形成一个低速区,保证了固体燃料的分解燃烧,当台阶高度为0时,由于化学反应特征时间与反应物停留特征时间的比值迅速增加,SFRJ无法自持燃烧;台阶高度较小时,点火过程会对SFRJ的稳定燃烧产生影响,SFRJ可能会出现熄火复燃现象。     

基于DDB的二维/轴对称三波交汇流场数值模拟

采用运动间断边界拟合算法,在运动网格下求解二维与轴对称欧拉方程组,对脱体激波、锥面波、三波交汇等多种稳态波系进行数值模拟,精确得到了多种典型激波形状、波后流场及波系结构。本文提出的运动间断边界拟合算法,系基于经典计算流体力学方法、R-H运动间断条件、运动边界条件和Delaunay背景网格技术,由指定的网格块边界拟合待求激波,并以网格分块方式解决多道波相交问题。通过引入轴对称形式欧拉方程组,直接将此算法推广至轴对称流动领域,并精确拟合了锥面波相交问题。算法精度高,易于在CFD程序基础上实现,可用于超声速飞行器进气道压缩面、唇口设计以及乘波体设计。     

Hamilton体系下的扩展有限元方法

基于Hamilton体系下的弹性力学理论,推导了扩展有限元法的有关公式。具体计算了含裂纹的等厚度薄板的应力强度因子,数值分析所得结果与精确解进行了比较,证明了本文方法的正确性。本文为扩展有限元研究提供了一种新的数值计算方法,拓展了扩展有限元的基础理论。     

基于改进极限学习机的数据采集与监控系统攻击检测模型

提出一种基于改进极限学习机（Online sequence extreme learning machine， OSELM）的新能源电站数据采集与监控（Supervisory control and data acquisition， SCADA）系统攻击检测模型。首先使用ADASYN算法对数据样本中的异常数据和正常数据进行数量平衡，以满足真实电站SCADA系统环境中异常数据量少的特点。接着使用降噪自编码网络对平衡后的数据进行约简，消除无关或冗余特征以降低检测模型的训练时间。最后在AWID数据集上进行了大量对比实验，结果表明，所提的数据约简方法可有效地降低数据维度，降低了检测时间；与其他基于浅层学习算法的检测分类器相比，本文所提方法在检测准确度和误报率方面也体现出了更优性能。