基于蒙特卡罗方法的冷原子干涉仪物理仿真

由于现有的噪声分析方法无法很好地评估在复杂环境下冷原子干涉仪的输出特性,本文提出了一种新的冷原子干涉仪仿真方法,可以模拟大动态条件下各项噪声及其之间的耦合对冷原子干涉仪的影响。利用单粒子波包演化的处理方式对冷原子干涉仪进行全过程物理建模,并采取蒙特卡罗方法对大量确定初态的原子进行全过程统计,最终得到冷原子干涉仪在多种噪声同时存在的情况下的响应。该方法主要优势体现在能够对噪声耦合情形进行高精度仿真,并且可以根据实际数据对干涉仪输出进行实时处理,以提升冷原子干涉仪的性能指标。     

迈向智能数控系统的需求与展望

对数控系统的发展历史及现状进行了分析,重点从组成结构、驱动特点、工艺方法及功能等方面总结了不同发展阶段的体征。随着PC及开放体系结构的影响,数控系统呈现百花齐放的发展。数字化、网络化到智能化成为智能制造发展的共识,数控系统从诞生开始就走着数字化的道路,现场总线、实时以太网及工业互联网技术不仅使数控系统自身,而且与外界实现网络化互联。在分析数控机床智能化需求的基础上,对国内外智能化数控系统的技术路线和实现案例进行了剖析,指出了发展智能数控系统的关键技术。     

梯形翼风洞试验模型数值模拟技术

基于雷诺平均Navier-Stokes (RANS)方程和结构网格技术,采用二阶空间离散精度的MUSCL格式,并结合k-ω剪切应力输运(SST)两方程湍流模型和γ-Re_θ转捩模型,研究了梯形翼风洞试验模型中前缘缝翼、后缘襟翼连接装置对气动特性的影响。简要介绍了本文采用的计算方法;介绍了梯形翼的风洞试验模型及风洞试验结果;在网格收敛性研究的基础上,采用"全湍流"方式和转捩模型研究了梯形翼试验模型连接装置对气动特性的影响。通过与不带连接装置的计算结果的对比,采用"全湍流"模拟方式,计算模型中考虑试验模型的连接装置引起升力系数下降、阻力系数下降、低头力矩减小以及失速迎角提前;通过与试验数据的对比,进一步考虑转捩影响可以提高梯形翼风洞试验模型气动特性的计算结果与试验结果的吻合程度,梯形翼风洞试验模型失速迎角附近的气动特性数值模拟技术还需要进一步的研究。     

冲压发动机油箱气路系统长期贮存密封性能研究

为了研究长期贮存对冲压发动机油箱气路系统密封性能的影响,使用流导计算公式推导得到了典型密封结构的漏率计算公式,并通过漏率定义推导得出了长期贮存压差迭代计算公式,对油箱气路系统的典型密封结构在长期贮存条件下的密封能力进行了研究。结果表明,密封结构的漏率主要受内外压差和密封具体形式的影响,现有的密封结构可以保证贮存10年后油箱内气压下降不超过原始压力的0.15‰。计算结果与试验结果的一致性很好,证明了现有油箱气路系统密封方案的合理性。     

不同酚醛树脂对芳纶纸蜂窝性能的影响

为研究酚醛树脂对芳纶纸蜂窝性能的影响,本文采用两种不同的酚醛树脂制备芳纶纸蜂窝芯材,对所制备蜂窝芯材的压缩性能和剪切性能进行测试,同时结合蜂窝端面树脂分布观察、树脂与芳纶纸接触角测量等方法,分析了两种树脂所制备蜂窝芯材性能出现差异的原因,结果表明：树脂中溶剂水的挥发速度、树脂与芳纶纸之间的表面张力会影响树脂在蜂窝壁上的树脂分布;蜂窝芯材树脂含量相同时,其节点两侧的树脂胶柱有利于提高蜂窝芯材压缩强度,但树脂堆积在节点后会降低蜂窝壁厚,造成蜂窝的剪切强度和模量下降。     

不同转速下自循环机匣处理对转子性能的影响

以NASA Rotor 37为研究对象,采用数值模拟的方法研究了自循环机匣处理的引气位置在不同转速下对转子性能的影响。研究结果表明:自循环机匣处理的引气位置和转子转速对转子性能的影响具有交互性,其本质原因在于转子在不同转速下处于近失速状态时,转子叶顶区域的流动状态不同,从而造成引气位置和叶顶堵塞区域的相对位置会随着转子转速的变化而变化,进而对转子的性能影响呈现出交互性。通过对三种转速下自循环机匣处理的引气位置对转子稳定性的影响分析知,引气位置位于转子叶顶堵塞区尾缘处时对转子叶顶区的流动堵塞抑制能力最强,极大地改善了转子叶顶区域的流通状况,对转子的失速裕度改进量最为有利,在100%、90%和70%设计转速下,失速裕度改进量的最大值分别为7.46%、8.52%、6.14%。此外,通过对转子叶顶的流场细节分析得知,不同转速下自循环机匣处理的引气位置位于转子近失速工况的叶顶堵塞区尾缘处时,在叶顶造成的高比熵区最少,对转子效率的降低幅度最小,于效率最为有利。      

基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测

提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。     

耐高温有机无机杂化聚酰亚胺树脂及其复合材料

文摘综述了近年来国内外在有机无机杂化聚酰亚胺树脂及其复合材料方面的研究进展,重点介绍了含笼状倍半硅氧烷和硅氧烷结构的有机无机杂化聚酰亚胺树脂的制备方法,对树脂的分子结构与其耐热性和热氧化稳定性之间的关系进行了分析总结,并对有机无机杂化聚酰亚胺树脂及其复合材料的应用和未来发展进行了探讨。     

基于任务的微机电惯性系统规模化测试技术研究

针对传统惯性测试技术测试周期长、测试效率低、测试成本高等问题,提出了基于任务的微机电惯性系统规模化测试解决方案。研究分析了微机电惯性系统测试技术的研究现状和发展趋势,建立了基于任务的微机电惯性系统测试体系,详细论证了微机电惯性系统批量、并行、自动化测试解决方案的可行性,为微机电惯性系统规模化测试实践奠定了基础。