一种用于主动流动控制的气泡型微致动器

 面向先进主动流动控制,在国内率先研发了一种基于微机电系统(MEMS)的气泡型微致动器阵列技术。分析了气泡型微致动器用于主动流动控制的原理,阐述了致动器结构及其加工工艺。通过对气泡样件的压力载荷 变形行为的测试,表明其具有较好的线性和较大承载能力。结合不同翼型的风洞试验表明,微致动器作动可以影响翼型表面的压强分布,从而可用于增升等控制目的。     

改性双基推进剂催化特征燃烧现象的实验研究

采用П形微热偶、铜台熄火、扫描电镜、单幅火焰照相等技术, 研究了改性双基推进剂催化燃烧特征,用以催化剂为中心的气泡理论,解释了催化剂产生超速燃烧的机理。发现催化燃烧推进剂燃烧表面不均匀,高压下泡沫区比低压下细密而长,泡沫区的物质为未燃烧推进剂;更高压力下泡沫区的消失导致平台燃烧区的出现等现象。还提出了均质推进剂固相多反应机理, 并指出压力不同固相反应机理基本相同, 但固相放热程度不同     

空间矢量和单周控制三相航空有源电力滤波器

提出了一种新型三相航空有源电力滤波器的控制方法.按照空间矢量 的方法,将三相母线交流电压划分为6个区间,在每个区间,建立单周控制模型.这种基 于空间矢量和单周控制的控制器只需要1个带复位的积分器、3个比较器、2个触发器、1 个双八路多路复用器和一些线性器件.在每个区间有1个桥臂工作在低频状态,另外2个 桥臂工作在高频状态.采用这种控制器的有源电力滤波器具有简单、可靠、鲁棒性好、控制 精度高、效率高等优点.在分析、建模的基础上进行了仿真和试验研究.仿真与试验结果证 明,采用这种控制方式的三相有源电力滤波器能够动态地对电流谐波和无功进行有效补偿, 从而验证了这种控制方法的正确性和可行性.      

考虑运动耦合的BTT导弹三维制导律设计

针对倾斜转弯(BTT)导弹制导过程中的双通道耦合问题,设计了一种新型三维(3D)制导律。首先,通过矢量描述的方式,将导弹运动学模型分解成俯冲、转弯和耦合3项,俯冲和转弯两项在笛卡儿坐标系下描述,耦合项则在SO(3)空间中描述。然后,针对无终端约束和有终端约束情况,分别采用比例控制和SO(3)群上的广义比例-微分(PD)控制方式进行了相应的制导律设计。所得制导律既克服了李群方法的结构复杂性,又避免了解耦方法的信息损失。仿真表明,所设计的制导律能够满足BTT导弹精确制导的要求。     

双酚B型氰酸酯的制备与性能

研究了碱性催化法合成非晶态双酚B型氰酸酯的制备工艺,利用红外光谱(FTIR)、核磁共振(NMR)、热分析(DSC)、流变仪等方法分析了双酚B型氰酸酯的结构性能和工艺特性,研究和测试了树脂固化物介电性能、耐热性能和力学性能.研究结果表明,制备的双酚B型氰酸酯纯度高,200 ℃时的凝胶时间在100 min以上;该型氰酸酯具有较低的粘度(η_25℃=470 mPa·s,η_40℃=210 mPa·s),适于室温树脂传递模塑(RTM,Resin Transfer Molding)成型工艺;250 ℃固化后的介电常数为2.75,介质损耗角正切0.007(10 GHz),玻璃化转变温度299 ℃,弯曲强度174 MPa,模量3.2 GPa,综合性能优异.     

复合固体推进剂的高能化

本文评述了国外固体推进剂近年来向高能化方向发展的三个主要动向:HTPB推进剂的高固体及硝胺化;丁羟之后的新品种——NEPE推进剂;Be、B、叠氮化物等高能组分的研究等.对我国固体推进剂的发展方向提出了建议.     

铝粉颗粒燃烧产物的平均弥散度计算研究

采用金属颗粒的扩散燃烧模型和燃烧产物的均匀多相成核理论，对铝粉燃烧所形成的Al2O3平均弥散度进行了计算研究。根据计算结果，对铝粉燃烧区域中的温度、燃烧产物的过饱和度及其凝聚成核速率的变化规律进行了分析讨论。并研究了环境因素对上述多数和铝粉燃烧产物平均弥散度的影响。     

LRE模型燃烧室燃烧过程数值模拟

建立了任意斜交曲线坐标系下液体火箭发动机（ＬＲＥ）内部工作过程的气液两相湍流化学反应流模型。应用该模型对气氢液氧模型燃烧室内部燃烧过程进行了数值模拟，得到了全流场的速度分布图形、燃气组分等值线、流场等温线、流场等压线、流场等马赫数线、壁面温度与径向平均温度曲线和燃烧效率曲线。计算结果表明：用数值模拟方法分析ＬＲＥ内部工作过程是可行的。     

产品数据管理(PDM)数据元标准化研究

结合ISO/IEC1117标准中的相关规定,采用自上而下的方法进行PDM标准数据元的设计.从分析PDM数据元来源入手,通过绘制PDM系统对象类图,整理出PDM领域的数据元名称,对每个数据元进行了表示层和语义层上的详细规范,形成数据元目录集(即数据元字典).最后注册管理机制把数据元字典动态地管理起来.PDM标准数据元可为企业信息系统集成、信息分类编码和PDM系统选型提供重要的参考依据.     

基于遗传算法的设备布置优化算法

对设备布置问题,建立了多目标优化数学模型.为弥补当前的现场布置遗传算法在变异阶段的不足,将最优个体变异与随机变异相结合,设计了组合变异策略:首先变异最优个体,如果变异出更优的个体,则用新个体替换当前种群的最差个体;如果最优个体变异不成功,则随机选择一个个体执行随机变异.据此,提出了一种改进的遗传算法用于求解设备布置问题.仿真实验证明了组合变异策略能够在明显较短的时间内,取得与随机变异相当的最优布置结果.对比分析进一步验证了该算法的有效性.