新型S波段宽频微带天线阵研究

微带天线是一种小型化、低剖面、可共形天线,研究了采用双层双排平行放置贴 片形式的二元微带贴片天线阵,通过缝隙耦合的馈电形式,可实现S波段宽频带通信技术要 求。给出了此类天线的设计方法,讨论了基片厚度对天线辐射特性的影响;通过基于时域有 限积分法的CST软件包仿真计算,得到该天线端口反射系数小于-10dB（VSWR<2）的相对带宽 为24％,满意的方向图带宽和增益特性,理论计算结果与实测值保持一致,验证了这种结 构天线较好的实际应用性能。     

喷气燃料中微量悬浮物的过滤分离装置的研制

研制了喷气燃料中难分离微量悬浮物的过滤试验装置,通过标准试验手段来判断某喷气燃料中的悬浮物是否能够通过目前外场过滤系统过滤净化处理,减少目前普遍使用的用目视检查方法判断喷气燃料洁净度的误差。研制的标准滤芯满足设计要求。按照标准试验滤芯相似原理即过滤精度、流量和压差三方面相似设计的标准滤芯与小型滤芯和外场大滤芯效果相当,在5~9级范围内AbakusC颗粒计数仪测得的NAS1638污染度可以代替俄罗斯ПКЖ-904A颗粒计数仪测得的ΓOCT17216污染度。使用过滤试验装置有利于对喷气燃料质量管理和贮运过程中的洁净度进行科学评价。     

复合材料格栅结构优化设计中的计算智能技术

针对复合材料格栅结构优化设计多变量、多约束、连续和离散混合变量、高度非线性的难点,提出了用进化神经网络来实现结构设计参数(输入)与结构响应参数(输出)的全局非线性映射关系,以此来代替优化过程中的有限元计算,以提高优化效率.以遗传算法为优化求解器,神经网络屈曲稳定性响应面为主要约束,对复合材料格栅加筋结构进行优化.结果表明,在相同样本数的情况下,进化神经网络可获得比BP网络更高精度的映射模型,具有很强的泛化能力.该方法可以为解决大型复合材料结构优化问题提供一条高效途径.      

基于离子风电推进系统的平流层飞艇飞行轨迹分析

针对传统螺旋桨受大气密度等环境变化影响,推力和效率显著下降的特点,提出将新型离子风电推进系统应用于平流层飞艇,建立动力学模型和相应推力模型,通过Simulink模块开展轨迹跟踪与定点控制仿真,并对15 km到30 km高度上螺旋桨和离子风作为平流层飞艇主动力的飞行轨迹进行对比分析.结果 表明,40 kW功率下,在20 ...     

固体火箭发动机药柱主动段飞行时应力应变分析

为了探讨固体火箭发动机药柱主动段飞行时的形变、应力和应变变化规律,以星形药型发动机为例,采用三维粘弹性有限元法,根据推进剂药柱的燃烧规律,通过计算发动机药柱在整个工作过程中不同烧蚀情况下各构成部分的结构响应,得到了主动段飞行时发动机药柱在不同环境温度、燃气内压与轴向过载联合作用下位移、应力和应变场随时间的变化规律。结果表明,低温点火发射时,内压增压至峰值时为发动机最危险时刻。     

直流电弧等离子体炬数值模拟与诊断

直流电弧等离子体炬内部物理过程复杂且具动态性,较难对其进行准确描述与深入研究,且其工作温度较高,其状态参数难以使用常规方式测量。针对直流电弧等离子体炬,建立流动、传热和电磁相互耦合的数值模型,基于Fluent软件对直流电弧等离子体炬进行三维数值模拟和特性分析,设计并搭建了一套热焓探针实验系统,完成对直流电弧等离子体炬射流参数的测量分析。结果表明:建立的数值模型模拟结果与实验测量结果吻合较好,误差在10%以内;炬内温度与速度最大值与工作气流量呈正相关,均出现在靠近阴极区域,且沿轴线逐渐降低;等离子体炬内高温区与高电流密度区重合。     

基于特征空间变换的运载火箭Pogo模型降阶方法

针对运载火箭Pogo状态空间模型存在维数高和奇异性的问题,开展了 Pogo模型的降阶方法研究.基于特征空间变换理论,导出了一般形式的Pogo状态空间模型的解耦形式.该形式与推进系统和结构系统的模态频率相对应,从而通过模态截断或保留感兴趣的模态实现有效的模型降阶.同时,还给出了降阶方法的实数运算公式.在两种不同型号推进系...     

基于单代号网络的银行家算法

通过对银行家算法的分析,提出单代号网络的进程安全状态序列的改进算法-基于单代号网络的银行家算法,并通过具体的示例实现此算法。     

基于优化最小二乘支持向量机的襟翼趋势预测

将最小二乘支持向量机(LS-SVM)应用于飞机襟翼状态趋势研究。首先,通过分析飞机襟翼故障与襟翼动作耗时参数的关系,提出了利用动作耗时趋势来确定该系统未来状态的方法。然后,使用最小二乘支持向量机建立耗时回归预测模型,采用最终预报误差(FPE)准则确定回归模型嵌入维数,提出了自适应网格搜索法,优化最小二乘支持向量机的建模参数,从而实现比现有方法精度高,泛化性能好的预测模型。训练和测试样本取自飞行数据记录系统(QAR)中译码襟翼参数值。与神经网络模型的比较实践表明,该方法具有实用价值。     

双向联想记忆集成

由多个尽可能多样化的分类器(前馈神经网络)组成的多分类器系统(MCS)能够显著地提高单个分类器的分类或推广能力.受MCS基本思想的启发,将集成引入到双向联想记忆快速学习(QLBAM)中,构建出一个BAM集成,旨在提高存储容量和纠错性能的同时,不破坏每个成员BAM的简单结构.计算机仿真表明,选择合适的"过剩生产与挑选并存"策略,即"稀疏算法"后,所提出的BAM集成在存储容量和抗噪声性能两个方面都显著优于单个QLBAM.