金属薄板超声无损检测

介绍了金属薄板的缺陷类型，建立了超声喷水穿透C扫描系统和检测方法。检测试验结果表明：采用建立的系统和方法能够检测出厚度≤6mm金属薄板中的分层性缺陷。     

三维整体编织碳/酚醛复合材料烧蚀表面状态测试与分析

为了更好地研究三维整体纺织碳／酚醛复合材料的成型工艺对材料烧蚀性能的影响，选用不同纤维体积分数和不同编织结构的碳／酚碳复合材料试样，进行烧蚀试验，利用TalyScan150型表面粗糙度测试仪对试样烧蚀后的表面进行测试，并采用多种分析方法对测试结果进行分析。从分析结果可以看出三维四向结构的碳／酚醛复合材料随着纤维体积分数的增加，烧蚀性能变好，较低纤维体积分数（50％）的三维五向结构碳／酚醛复合材料具有较好的烧蚀性能。     

直接不交化方法在故障树定量分析中的应用

在布尔集合运算方法和不交化方法基础上，提出了单调关联故障树系统定量分析优化方法，通过故障树定量分析优化方法，可以方便地得到系统的可靠度、不可靠度、最小割集、最小路集、关键重要度等指标。     

钛合金表面镍包石墨喷涂层的耐磨性能

为了提高钛合金的表面耐磨性,利用氧乙炔热喷涂枪,在TC4合金表面上制备出镍包石墨涂层。采用MXP-2000型销盘式摩擦磨损实验机,进行钛合金及其镍包石墨涂层的干摩擦磨损实验,并利用扫描电镜对磨损表面进行观察和分析。实验结果发现,镍包石墨涂层的摩擦系数只有钛合金的一半左右,前者磨损量为后者的1/6,说明镍包石墨涂层可以大大提高钛合金的表面耐磨性能。TC4合金的磨损机制以黏着磨损为主,喷涂层的磨损机制以磨粒磨损为主,喷涂层中的石墨润滑相是其耐磨性高的主要原因。     

非线性添加剂对聚酰亚胺介电性能的影响

采用非线性添加剂对聚酰亚胺进行电导率改性,研究了改性前后介质的电导特性及其他介电性能,以及添加剂含量对聚酰亚胺复合介质材料电导特性的影响。结果表明,改性后的复合试样的体电导率随添加剂质量分数的变化而变化,当质量分数小于5%时,电导率略有下降,大于5%时显著上升。改性后的复合介质材料的非线性电导率特性变化显著。     

液体火箭发动机基于时序分析的实时在线故障检测算法

针对液体火箭发动机主级稳态工作过程，采用时间序列分析理论，提出并实现了一种基于ＡＲＭＡ模型计算残差自相关函数置信区间检验的故障检测策略。经大量发动机实际热试车数据验证表明，本文所实现的故障检测算法是十分有效的。这一结果可望直接应用于工程。     

C/C—SiC复合材料的制备与性能

采用化学气相渗透（CVI）法和液相浸渍有机物先驱体混合工艺制备了C／C－SiC复合材料，并对复合材料力学性能、抗烧蚀性能和抗氧化性能进行表征。结果表明：制备的C／C－SiC复合材料在基本保证C／C复合材料力学性能的基础上，抗氧化和抗烧蚀性能得以大幅度提高，提出了制备兼具C／C复合材料与陶瓷材料的技术途径。     

自身场磁等离子体推力器数值仿真流场特性分析

磁等离子体推力器以其推力大、比冲高等特点,成为未来深空探测、星际航行任务首选的电推力器类型,研究推力器内部等离子体流场特性,有利于解释推力器出现的物理现象。针对特定自身场磁等离子体推力器,建立磁流体模型,使用TVD Lax-Friedrich格式以及ADI方法对推力器内部及羽流进行数值求解,得到等离子体流场及等离子体参数分布情况,仿真结果显示在高电流工况下,等离子体羽流更加集中,轴向加速效果更加显著,但高电流模式下阴极温度较高,不利于阴极的使用寿命。     

民用飞机驾驶舱构型快速设计方法

为在方案设计阶段提高民用飞机总体方案的设计质量和形成效率,研究了民用飞机驾驶舱构型的设计措施,并在一个开放式的飞机总体设计环境中实现了这一功能.定义了飞机机身坐标系,研究了确定驾驶员设计眼位、驾驶舱布置和风挡参数化设计与模型构建的方法.建立了交互式民机驾驶舱构型二、三维快速设计环境.在此基础上,实现了驾驶舱模型的自动化调整,为总体设计阶段进行多学科设计优化奠定了基础.通过设计实例证明了该方法的有效性.     

Particle flters for probability hypothesis density flter with the presence of unknown measurement noise covariance

In Bayesian multi-target fltering,knowledge of measurement noise variance is very important.Signifcant mismatches in noise parameters will result in biased estimates.In this paper,a new particle flter for a probability hypothesis density（PHD）flter handling unknown measurement noise variances is proposed.The approach is based on marginalizing the unknown parameters out of the posterior distribution by using variational Bayesian（VB）methods.Moreover,the sequential Monte Carlo method is used to approximate the posterior intensity considering non-linear and non-Gaussian conditions.Unlike other particle flters for this challenging class of PHD flters,the proposed method can adaptively learn the unknown and time-varying noise variances while fltering.Simulation results show that the proposed method improves estimation accuracy in terms of both the number of targets and their states.