Euler方程无网格算法及布点技术

研究了Bitina的显式无网格算法。在该算法的基础上,给出了Euler方程无网格离散形式,运用RungeKutta显式时间推进格式推进求解。文中的耗散项采用了与非结构网格上类似的守恒型耗散算子,边界条件的处理借鉴了结构化网格处理技术。此外,本文还描述了一种区域离散布点方法,研究了点云生成的选点准则,并成功地数值模拟了二维翼型的典型绕流。     

高性能G-M型单级脉管制冷机研究

从直流抑制角度出发，开展了高性能G—M型单级脉管制冷机的研究。在对各种直流抑制方式进行比较的基础上，利用双向进气阀流量系数的方向性，采用两个并联排列、指示箭头方向相反的阀门，称之为并联逆向双阀双向进气结构对直流进行抑制，成功地解决了传统单阀双向进气结构脉管制冷机的直流问题。在2kW(RW2)和4kW(CP4000)压缩机驱动时分别获得了18．4K和14．7K的最低制冷温度，对应在30K的制冷量为11．5W和29．5W，这些都是目前单级脉管制冷机公开报道的最好结果。     

多机协同多目标攻击系统研究

研究了多机协同多目标攻击系统，定义了自主优先权，提出了分组决策的方案，设计了目标分配和火力分配的原则，采用神经网络实现了决策算法，并对整个决策系统进行了仿真；阐述了导弹攻击区的计算方法，用比例导引法实现了空空导弹攻击。最后设计了多目标攻击系统，将空战决策，导弹攻击区判断，导弹攻击融为一体，并进行了仿真。结果验证了空战决策的正确性。它对第四代歼击的火力控制系统的研究有一定的参考价值。     

神经网络自适应控制在攻击直升机中的应用

研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值     

甲烷-空气的二次爆炸流场实验研究

为了揭示二次爆炸的产生机制及其影响因素,采用带导管的柱形泄爆装置对向空气中泄爆的过程进行了实验。实验获得了在不同泄爆条件下清晰的时序阴影照片和外流场测点的压力历程。根据实验结果分析了二次爆炸的产生条件,并详细讨论了二次爆炸影响因素在不同泄爆条件的变化,从而分析和解释了二次爆炸强度在相应泄爆条件下的变化规律。     

影响超精密加工精度的主要因素

超精密加工技术是衡量国家科学技术水平的重要标志之一。本文从超精密加工机床、超精密加工刀具、被加工材料、超精密测量、超精密加工环境等方面，分析了影响超精加工精度的因素及产生的原因。     

急冷锅炉炉管结构优选分析

针对急冷锅炉采用ANSYS软件对急冷锅炉换热单元结构进行数值模拟,得到热负荷均匀情况下各炉管流量分配规律。根据辅助连接管的直径及位置提出6种结构方案,研究其流量分配规律,获得了最优结构。采用数值模拟研究得出最优结构入口联箱和扁圆管的速度场、压力场分布规律均较原结构均匀,从而验证这一结论的正确性。     

基于流体网络理论的脉管制冷机调相机理

开展了脉管制冷机调相机理研究，从调相和调幅两方面出发，理论分析了各种形式脉管制冷机的调相特性，为探索其工作机理开辟了新途径。该方法很好地弥补了传统相位理论片面注重各种结构的调相功能而忽略其调幅功能的不足，更好地揭示了它们的作用机理．具有简单、直观的突出优点。进一步对其完善，该理论成果可用于脉管制冷机的定量设计和新结构的研发。     

基于形态学梯度矢量的图像边缘提取算法

图像的边缘在很大程度上可以用梯度的概念来解释和描述,而现有的形态学梯度边缘检测算子抹煞了梯度的矢量性。文章提出了一种新的图像边缘提取算法:在边缘检测部分提出了具有方向估计的形态学梯度算子,且从理论和实际应用两个方面给予证明。并将模糊处理加入该系列算子,使这些算子在噪声抑制和提高边缘清晰度两方面均有较好的表现。同时在图像分割部分改进了最佳阈值化分割,利用小范围的边缘梯度各方向上的最佳阈值化进行调整,使图像的边缘更加完整、清晰。     

一种基于事物特性表的信息编码系统

信息编码是信息集成最为基础的部分。本文研究了基于事物特性表的编码系统。阐述了产品技术资源的分类体系和在此基础上编码的体系结构,按照产品、零部件的功能、解原理和结构等进行分类标识。通过事物特性表描述编码对象的属性特征。最后结合实例说明该编码系统的应用。