冲击＋同向对流＋气膜冷却的三维壁温计算与分析

采用Fluent 6.3软件对冲击＋同向对流＋气膜冷却结构的壁温进行了流固耦合传热计算,获得了该复合冷却结构的壁温和冷却效果分布规律,并将计算结果与试验结果进行了对比.结果表明：冲击＋同向对流＋气膜冷却具有壁温分布均匀、冷却效果好等优点.计算结果与试验结果的分布趋势一致,最大相对误差为3.6%.     

弯曲段壁面冲击发散冷却结构流量系数与冷却效率的实验

为了研究回流燃烧室弯曲段采用冲击发散冷却结构时的流量系数和冷却效率,设计了多种不同几何尺寸的实验件模型,分别对其流量系数和冷却效率进行了实验研究,得出如下结论:①弯曲段冲击发散冷却结构的流量系数较小,一般不会超过0.7.发散孔倾角为40°的流量系数要小于倾角为20°和30°的流量系数,流量系数随着发散孔纵向间距比的增大而减小.②弯曲段冲击发散冷却结构的冷却效率均随着吹风比的增大而增大,其冷却效率要明显高于直板冲击发散冷却结构,且这种差异随着吹风比的增大而逐渐减弱.      

三种典型湿度标准器性能参数对比分析

选取DHT-2000型高精度温湿度测试仪、VaisalaHMP233温湿度仪和Syinyei S-1型露点仪三种典型的湿度标准设备,利用湿度检定箱对比分析了在30%-90%RH的湿度区间,三者测湿性能参数的差异。结果表明：DHT-2000型高精度温湿度测试仪与露点仪的测量精度相对较高,响应时间短,重复性较好。在取样湿度较高时,露点仪对环境要求较高,复现性相对较差。     

多普勒积分时长对星间测速精度影响分析

针对大动态星间速度精确测量问题,文章提出了测量环路多普勒积分时长的设计方法。在获得具体双星星座两颗卫星之间的相对运动速度变化规律的基础上,研究建立不同多普勒变化率积分区间时长情况下的星间速度测量误差数学关系,并进行编程数值计算。通过数值分析和测试结果对比表明:在不同积分区间时长情况下,星间速度测量误差仿真结果与设备实际测试结果一致。多普勒积分时间为200 ms时的星间速度测量误差为±1.4 m/s,通过缩短积分时间长度,可以将星间速度测速误差减小到[-0.14 m/s,+0.14 m/s]以内,达到了预期效果。该方法可应用于星座项目星间速度测量精度指标预算设计工作中进行多普勒积分时长的选择。     

过冷器动态特性仿真研究

过冷器是空间环境模拟器液氮系统的重要设备,单相密闭循环液氮系统的热负荷全部被过冷器接受。分析过冷器的动态特性对过冷器的设计、调试和使用均有重要意义。本文在确定 KM6过冷器动态特性的基础上,得到了一些有益的结论。     

星载有效载荷印制插件板的力学设计

根据星载有效载荷的工作环境及其印刷插件板的设计形式，对有／无加强筋的印制插件权分别用空间飞行器结构有限元分析程序（ＥＤＡＳＳ）进行仿真试验和力学分析，同时也进行了实物振动试验。最后对两种试验的结果进行了比较。     

增材制造技术在液体火箭发动机应用述评

美国普惠洛克达因公司、NASA、太空探索技术公司(Space X)、蓝色起源公司、Rocket Lab公司、空客防务与航天公司及西安航天发动机有限公司等国内外航天企业和科研机构将增材制造技术广泛应用于液体火箭发动机,对其产品、成形工艺、技术路线及发展趋势做了较详尽的介绍。分析了国外增材制造液体火箭发动机关键零部件工程应用和发展思路对我国的启示,并提出了展望。     

基于智能双重响应面法的涡轮叶盘可靠性灵敏度分析

为了合理进行整体叶盘多失效模式可靠性分析和准确描述各影响参数的重要程度,将智能算法与双重响应面方法相结合提出可靠性灵敏度分析的智能双重响应面方法 (Intelligent Dual Response Surface Method,IDRSM)。首先,建立IDRSM的数学模型,给出基于IDRSM的可靠性灵敏度分析的流程。然后,考虑流场和温度场作用,基于IDRSM对整体叶盘径向变形和应力两种失效模式进行可靠性分析和灵敏度分析。可靠性分析显示:当许用径向变形、许用应力的均值和标准差分别取3.8mm和76μm,690MPa和14MPa时,叶盘综合可靠度为0.9926。灵敏度分析显示:整体叶盘综合失效概率的主要影响因素为流速和转速,占叶盘总失效的92%。通过蒙特卡洛法、响应面法、极值响应面法、智能响应面法等四种方法比较显示:IDRSM能在保证计算精度的前提下提高计算效率。实例分析表明该方法在多失效模式综合可靠性灵敏度分析中的可行性和有效性,也为结构多失效模式可靠性优化开辟了有效途径。     

FAST FEATURE RANKING AND ITS APPLICATION TO FACE RECOGNITION

A fast feature ranking algorithm for classification in the presence of high dimensionahty and small sample size is proposed. The basic idea is that the important features force the data points of the same class to maintain their intrinsic neighbor relations, whereas neighboring points of different classes are no longer to stick to one an- other. Applying this assumption, an optimization problem weighting each feature is derived. The algorithm does not involve the dense matrix eigen-decomposition which can be computationally expensive in time. Extensive exper- iments are conducted to validate the significance of selected features using the Yale, Extended YaleB and PIE data- sets. The thorough evaluation shows that, using one-nearest neighbor classifier, the recognition rates using 100-- 500 leading features selected by the algorithm distinctively outperform those with features selected by the baseline feature selection algorithms, while using support vector machine features selected by the algorithm show less prominent improvement. Moreover, the experiments demonstrate that the proposed algorithm is particularly effi- cient for multi-class face recognition problem.     

飞机起落架设计专家系统研究

从设计型专家系统组成出发，将设计型专家系统理论应用到起落架设计中，文中详细讨论了起落架设计知识表有式和组织结构，以及起落架设计专家系统ＡＬＧＤＥＳ组织结构，通过研究表明，专家设计系统可以有效地利用起落架设计经验，提高起落架设计质量、缩短设计周期，有力的推进人工智能技术在飞机设计领域中的应用。