紧缩平面场扫描架系统研制

紧缩平面场(CATR)是在较小的微波暗室里模拟远场的电磁环境,以行进各种天线的测量和研究.其最终性能指标要由紧缩平面场扫描架评定.根据紧缩平面场扫描测量原理,及其对扫描架平面度、直线度、定位精度及自动化程度的要求,研制了极坐标型紧缩场扫描架系统,通过采用高精度直线导轨、平面度微调方式和基于工业控制计算机的数字控制技术,达到了所要求的检测精度,满足了紧缩平面场扫描测量的要求.     

热防护系统的硅纤维隔热层复合传热数值计算

鉴于热防护系统的硅纤维隔热层是各向异性的非灰体材料，其复合传热计算是复杂且耗时的，提出了一种简便方法用于硅纤维这类各向异性非灰体材料的复合传热计算。该方法借鉴了医学领域断层摄影法（局部X射线检测法）中对光沿各向异性散射介质传播分析的思路，得到了各向异性扩散的热辐射方程（RTE—D）并把该方程用于求解非灰体半透明介质的辐射热通量。计算结果与文献中基于辐射传递方程（RTE）求得辐射热流的复合传热数值结果相比较，其最大相对误差为1．5％，并且其计算时间也由Pentium Ⅱ的3297．66分钟缩短为PentiumⅣ的约5分钟。最后，该方法被用于真实热环境下刚性隔热瓦L1900（高空隙率硅纤维隔热材料）的复合传热计算，计算结果与实验数据有较高吻合度。数据结果表明，各向异性的扩散近似被用于求解非灰体半透明介质的辐射热通量的方法用在热防护系统的硅纤维隔热层复合传热数值计算中是简便高效的。     

亲和力是班主任和学生沟通的法宝

亲和力不是与生俱来的,是对社会、人、环境的情绪发展成一种抛不下、割不断的情感后产生的,从外观到行为让人折服和信赖的情感魅力。亲和力就是让人觉得你是亲善和蔼的,有什么心理话都想找你倾诉的那种人格魅力,是班主任和学生沟通的法宝。     

飞轮振源特征参数提取方法及其分布特性

为了从飞轮微振动输出中提取飞轮转子的振源信息，提出利用鲁棒回归辨识飞轮在升速过程中各主要阶次的振幅对转速的二次幂系数，并将其作为飞轮的振源幅值特征参数；为探究参数的分布特性，利用Weibull分布拟合多个飞轮在同一阶次的特征参数，并计算出特定概率点的分位数。振源特征参数的分位数既系统地展示了飞轮振源分布情况，亦可作为振源分级判据。将该方法成功应用于50 Nms飞轮的振源特征参数分布研究中，为该型飞轮的超静性能筛选和设计改进提供了判定准则和参考依据。     

内埋弹舱舱门气动特性研究

在高速风洞中对内埋弹舱舱门气动特性进行了试验研究,给出了马赫数等于0.6时的静/动态试验结果。静态试验结果表明:舱门表面存在较强的气动噪声,其前缘附近的声压级与舱底最大声压级量值相当;舱门气动载荷随舱门开启角度变化剧烈,δ≈30°时舱门气动载荷最大。动态试验结果表明:舱门开启/关闭过程中的气动载荷随St数变化明显;舱门开启与关闭过程中的气动载荷存在显著差异。     

遗传算法在弹道数据融合中的应用

目前靶场采用全测元融合滤波的方式确定目标飞行器弹道,为测控设备提供引导信息并为安全决策和指挥显示提供数据支持。随着靶场测控设备种类和数量越来越丰富,而新的试验任务又对实时弹道融合解算精度提出了更高的要求,全测元融合处理能否提供高精度的融合弹道和快速地从海量融合方案中寻找最优的方案是弹道测量数据融合急需解决的问题。本文提出了基于遗传算法的最优融合方案选择方法,利用该方法得到的融合弹道精度优于全测元融合方案,仿真结果表明了方法的有效性。     

细长体大迎角压缩性效应试验分析

采用尖拱细长体模型,在高速风洞中完成了压缩性对大迎角非对称流动影响的试验研究。试验迎角范围为10°～50°,M数范围为0.4～1.2。试验结果表明:压缩性对非对称流动的产生和发展过程不产生本质影响,但影响非对称的强弱和发展速度;当横流Mc0.4时,流动非对称性随M数增加而增加,当Mc0.4时,流动非对称性随M数增加而减弱;Re数和压缩性均对非对称涡流动产生明显影响。     

基于LabVIEW的单光子探测器量子效率测控软件设计CSCD

介绍了利用相关光子法测量单光子探测器量子效率的原理和测量系统,开发了一套用于该系统的测控软件。软件采用Lab VIEW的标准状态机结构,使用VISA串口程序库、Active X控件和报表生成器,编写了激光器控制、符合光子测量、测试报告生成等分支程序,实现控制状态机分支的切换,和其他各项功能的调用。实际应用表明,该软件测控系统运行可靠、界面友好,满足单光子探测器量子效率测量的要求。     

频率分集雷达高灵敏度目标探测技术

本文针对空间非合作目标高灵敏度探测问题,对频率分集抗角闪烁效应进行了试验研究,并在此基础上提出了一种基于分集雷达的高灵敏度目标探测方法,该方法利用高分辨信号的相关性提高检测信噪比,仿真结果表明该方法能有效提升空间非合作目标的高灵敏度探测能力。     

基于BP神经网络的GNSS-R海面风速反演

针对GNSS-R进行海面风速反演过程中时频域相关物理量较多，数据耦合性强等问题，提出了基于反向传播（BP）神经网络反演海面风速的方法。建立反演过程中相关观测量与风速的对应关系，选取多观测量作为输入，对输入数据进行处理，设置神经元与激励函数，使用BP神经网络自适应调整拟合参数，将风速作为神经网络输出端的特征量提取。反演结果，风速≤ 20 m/s时，反演均方根误差RMSE=1.21 m/s，风速>20 m/s时反演均方根误差RMSE=2.54 m/s，反演结果优于使用时延相关曲线前沿斜率（LES）和时延多普勒相关功率均值（DDMA）方法得到的反演结果，且迭代次数较少，复杂度较低，证明该方法可以应用于GNSS-R海面风速反演。