基于TOPSIS方法的海上预警机防空作战效能评估

针对目前预警机作战效能评估方法中的几点不足,提出用TOPSIS方法来评估海上预警机防空作战效能。根据预警机系统作战效能的多层次性,采用层次分析（AHP）法建立了海上预警机防空作战效能三层评估模型,并通过应用示例对3种海上预警机的防空作战效能进行分析,得到了理想评判效果。     

常规装药近地爆炸冲击波效应数值模拟

针对现有经验公式在计算爆炸地面冲击波超压值时存在的局限,采用NND2M差分格式对TNT柱形装药在小爆高状态下的爆炸冲击波效应进行了数值模拟研究,并与试验实测值及经验公式计算值进行了比较,分析了存在差异的原因,证明了本文采用的计算是合理可靠的.     

键连接组合梁的剪力计算

利用接触面层间纵向伸长相等的条件,建立了键连接组合梁在外荷载作用下弯曲变形时的内力平衡方程,并推导出了键连接组合梁的层间剪力计算公式;提出了计算键连接组合梁、铆接组合梁、螺栓连接组合梁弯曲变形时的剪力计算方法,对准确认识、理解、掌握键连接组合梁弯曲变形有实际意义。     

多星座组合导航自适应联合卡尔曼滤波算法研究

针对多星座卫星组合导航,提出了一种自适应联合卡尔曼滤波算法,采用描述机动载体运动的“当前”统计模型,直接从各卫星导航系统接收机输出的定位信息入手,将各种误差因素的影响等效为一个总误差,建立一种动态定位的自适应卡尔曼滤波模型。为了进一步提高滤波器的动态性能,通过引入调整系数、加权因子和自适应调节量对自适应滤波算法进行了改进,并分别对GPS、GLONASS和GALILEO系统设计了自适应子滤波器,然后采用联合滤波算法对各个子滤波器进行数据融合处理,最后对GPS/GLONASS/GALILEO组合导航系统进行了仿真验证,结果表明,该算法增强了滤波器的跟踪能力,改善了滤波效果,提高了定位精度。
     

大涡模拟超声速两相流混合层的非线性分析

为研究超声速两相流混合机理,采用大涡模拟(LES)方法数值仿真了超声速混合层内液滴两相流流场结构.用二维盒式滤波法处理可压缩气相N-S方程,得到亚格子形式的LES控制方程;用轨道模型仿真液滴运动,并用单液滴蒸发模型模拟液滴蒸发过程.利用伪邻近法和互信息量法确定了相空间重构的嵌入维数和时间延迟,对混合层压力时间序列进行了相空间重构.分析了仿真结果中混合层的涡结构特性和液滴对流场的反作用效果,并讨论了混合层失稳过程的非线性特征.发现混合层发展的不同阶段与其系统的非线性特征值密切相关.      

基于支持向量机的航空发动机PID解耦控制

针对航空发动机多变量控制系统中各回路之间存在的耦合现象,提出了一种基于支持向量机(support vector machines,SVM)的航空发动机PID(proportion integration differentiation)解耦控制方法.利用SVM辨识发动机非线性模型,并获得SVM瞬时线性化模型,在线性化模型的基础上完成了PID参数的在线自整定.利用Lyapunov稳定性定理对控制器的收敛性进行了分析.通过对某型航空发动机的仿真,验证了该方法的有效性和可行性.      

户式中央空调系统设计安装中的细节问题

论文对户式中央空调系统负荷计算与修正,风机盘管的选型,水系统中末端设备的布置、系统调节、水容量与热稳定性,安装调试中旁通阀的使用等细节进行了探讨,提出从设计、安装和施工等具体环节完善户式中央空调系统.     

雷诺数对涡扇发动机性能及稳定性影响

综合了Wassell方法和经验数学模型两种雷诺数修正方法,对风扇、压气机、高低压涡轮的部件特性进行了雷诺数修正。运用修正后的部件特性分别对3种涡扇发动机进行了性能计算,定量计算出了雷诺数对涡扇发动机性能的影响程度。计算结果表明:在低空区雷诺数对涡扇发动机性能和稳定性影响可以忽略不计;但在高空低速区,雷诺数对涡扇发动机性能和稳定性影响显著;涡轮前总温剧烈升高;推力增大3%～6%、耗油率增大8%～10%;稳定裕度下降19%～39%。因此在高空低速区航空发动机性能数值模拟必须考虑部件特性雷诺数的影响。      

带导流叶排的轴流压气机级叶尖处理机匣容畸变特性

基于叶尖处理机匣轴流压气机叶排实验特性,应用畸变传递的矩阵分析模型,分析了进口导流叶排对叶尖处理机匣结构容总压畸变特性影响,初步建立了在进口导流叶排下几种处理机匣结构对总压畸变及其沿轴流压气机叶排衰减特性影响规律。计算结果表明,叶尖处理机匣虽均能有效提高压气机级的稳定工作范围,但削弱了转子叶排和静子叶排的抗总压畸变能力,这对设计合理的扩大轴流压气机稳定裕度处理机匣结构尤为重要。      

基于相空间重构和神经网络的压气机机匣静压预测

建立了基于相空间重构和径向基神经网络的压气机机匣静压的预测模型。对试验数据进行相空间重构,分析其混沌特性,根据重构相空间的最小嵌入维数确定网络输入参数的个数,采用K均值聚类的方法优化网络的拓扑结构,根据时间序列的最大李亚普诺夫指数确定预测模型的最大有效预测步数,利用径向基神经网络的强大非线性映射能力,实现对时间序列的非线性预测,试验结果证明了该方法的有效性。该方法对压气机趋势监控具有一定的参考价值。