关于复合材料层合板结构力学性能数值仿真架构的讨论

纤维增强树脂基复合材料(Fiber reinforced plastic,FRP)层合板结构力学性能仿真的关键在于材料损伤机理的准确描述,以完整构建材料内部损伤场在整个能量传递历程中的渐进演化。损伤场、材料属性场、应力应变场在循环迭代中相互转化,将此三场间的逻辑体系进行综合构建,就形成了FRP数值仿真体系的基本架构。材料本构、非线性求解、损伤起始准则、损伤演变准则、网格尺度及就位效应是该仿真架构的核心模块。本文对各核心模块进行了汇集和梳理,并给出优选的模块搭建方案。最后通过算例验证了所提出的FRP力学性能仿真架构及其优选搭建方案的合理性及有效性。     

碳纤维复合材料卫星天线反射面型面精度稳定性分析

文章简述了卫星天线的组成、制造工艺过程,着重对影响天线反射面型面精度和尺寸稳定性有关内容,从材料特性、铺层分析、成型模具材料和产品质量控制等内容进行了分析。     

Vivaldi天线及其在宽带测量系统中的应用

介绍了一种宽频带的槽线天线即Vivaldi天线,论述了它的工作机理,它的性能与结构参数的关系,同时介绍了它与不同的馈电方式结合形成具有各自特点的不同形式的Vivaldi天线,用时域有限差分方法分析了一种Vivaldi天线的匹配特性,验证了它的宽带特性,最后阐述了Vivaldi天线在宽带测量系统中的应用。     

层次前缀立方的有效计算

在联机分析处理系统中,基于维层次的上卷、下钻操作十分常见,但前缀立方却不直接支持维层次。文中扩展了前缀立方的组织结构,加入了层次数据立方的概念,即有层次维的数据立方,从而得到了层次前缀立方。它不仅保留了前缀立方在计算和组织结构上的优点,又能直接和充分支持维层次级的聚集查询。     

高空低雷诺数二维叶栅叶型优化设计研究

在高空、低速、低雷诺数下,进行具有较强抗分离能力的新叶型研究,探索叶型设计的新概念和新方法,并发展相应的低雷诺数压气机叶片二维设计技术是十分关键的。本文进行了低雷诺数条件下二维压气机叶栅流场计算与对比,在探索高空、低速、低雷诺数对压气机叶型性能影响的基础上,以发展适应低雷诺数流动的、具有较强抗分离能力的新叶型为最终目标,进行叶型设计新理论和新方法的探索,为最终突破低雷诺数下叶型设计的关键技术提供了可行的途径,并为三维叶片优化造型打下了基础。     

小样本理论在航空发动机研制费估算中的应用

研究了小样本理论中的偏最小二乘法在航空发动机研制费估算中的适用性,系统收集了国内10余种军用涡喷/涡扇发动机的技术性能和研制费数据,选取涡轮进口温度、军用耗油率、发动机军用推力、发动机加力推力、发动机推重比、发动机净重、总增压比、空气流量、翻修寿命、原型机数量、完成时间等技术参数,将小样本理论中的偏最小二乘法应用于军用航空发动机研制费估算模型的研究,形成了基于主要性能指标的军用航空发动机研制费参数估算模型,并建立了军用航空发动机研制继承系数的概念.计算结果表明,该模型较国内其他已有模型的精度有所提高,达到了10%,可以应用于我国航空发动机研制费的快速估算.     

多源知识融合处理算法

多源知识融合可有效提高判决结果的可靠性和置信度.借鉴信息融合的思路,分析了知识融合方法和一般模型.重点讨论了基于Bayes准则、基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论以及基于模糊集理论的知识融合算法,给出了基于3种知识融合算法的具体处理步骤,并从算法特点和适用性、实用性等方面对3种知识融合算法性能进行了对比分析.通过知识融合在合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)图像融合中应用的仿真实验,验证了知识融合算法的有效性.     

基于多参考源的铷原子钟校频方案的设计与实现

研究了铷钟校频系统的原理,并对校频误差进行了分析,提出了一种基于多参考源的铷原子钟校频方案,可用GNSS/北斗接收机的1PPS,IRIG-B(DC)码以及一级频标的10MHz频率三种方式校频,提供100s,1 000s,10 000s三种不同的校频时间,以满足用户对不同校频时间和校频准确度的综合需求。     

一种机载遥感成像用分布式POS传递对准方法

针对机载遥感成像用分布式位置姿态测量系统(POS,Position and Orientation System)精确初始对准的问题,结合遥感成像的实际作业情况,在分析影响传递对准精度和速度的误差源的基础上,提出一种利用载机爬升段进行分布式POS传递对准的方法,并与多种机动方式进行对比.半物理仿真结果表明:利用遥感载荷作业现有条件能够获得数学平台失准角和安装误差角的准确快速估计.研究结果可为机载分布式POS传递对准方案的选择和设计提供理论参考.     

基于区域气球力Snake模型的运动目标快速跟踪方法

提出了一种包含区域信息的Snake模型用于运动目标检测与跟踪。在通常情况下,基于区域信息的跟踪方法对背景光线的微小变化、位置的微小移动较为敏感,而基于边缘信息的跟踪方法则难以对边缘模糊的图像取得满意的跟踪效果。在算法中同时引入这两种信息,边缘信息使得算法快速而鲁棒性好,区域信息可以对边缘模糊的图像取得正确的跟踪效果。使用双差分图像设计了自动初始化的方法来实现视频的自动跟踪。同时,对目标的下一步运动位置增加了一个预测环节来加快主动轮廓模型的收敛速度。该算法的每帧计算时间一般小于0.1S,能应用于实时系统。