基于ANSYS的薄壁件反重力铸造充填形态的数值模拟

介绍了CFD的基本原理以及有限体积法的概念,采用ANSYS 6.0进行网格划分和控制方程的计算,模拟了不同壁厚、不同充型速度下薄板铸件的反重力充型形态,得出了壁厚,充型速度对充型形态的影响规律。     

空间环境对聚氨酯涂覆织物力学性能影响试验研究

试验研究了模拟空间环境对聚氨酯涂覆织物力学性能的影响。结果表明：单面涂覆聚氨酯芳纶复合材料力学性能在高温、低温下降低;湿热、高低温交变和复合环境对其力学性能影响不明显。双面涂覆聚氨酯尼龙纤维力学性能在低温下明显增强,在高温、湿热环境下降低;高低温交变和复合环境对其力学性能影响不明显。     

二次包封CMOS器件电子辐照实验研究

对CMOS器件54HCT00进行了复合材料的二次包封,研制了试验电路板,在器件加电工作下进行电子辐照试验的动态测试.结果表明,二次封装的器件抗总剂量的能力提高了1-2个数量级,得到了预期的数据和结果.这些工作为商用器件的空间开拓使用提供了很好的途径.     

不同材料安装底座对冲击传感器灵敏度影响试验研究

传感器在航天器上螺接安装时需增加安装底座。针对聚酰亚胺等非金属材料安装底座可能存在降低冲击传感器安装谐振频率从而引起传感器灵敏度误差的问题设计铝合金材料安装底座,并分别进行冲击传感器不带安装底座、带聚酰亚胺安装底座和带铝合金安装底座3种情况下的灵敏度检定试验,以验证不同安装方式对冲击传感器灵敏度的影响。试验结果表明,安装底座由聚酰亚胺更改为铝合金材料后可有效提高传感器与安装底座组合体的固有频率,且引起的传感器灵敏度误差在±5%以内,远低于使用聚酰亚胺安装底座的情况,能够满足实际测量需求。     

基于神经网络的磁平静期赤道电集流预测

利用BP神经网络技术分别对2008年后磁平静期印度扇区、秘鲁扇区以及CHAMP卫星的赤道电集流（EEJ）变化进行预测,其中神经网络训练数据为对应的2000—2007年磁平静期EEJ观测数据,输入参量为天数、地方时、太阳天顶角、太阳活动指数（F_10.7）、太阴时以及卫星地理经度,输出参量为EEJ.对EEJ预测结果进行了统计学分析,并且与实际观测结果进行对比.结果表明：BP神经网络对事件中EEJ的变化具有很好的预测能力,预测结果能够反映EEJ的重要分布特征;EEJ预测值与观测值之间具有很好的相关性,其中地磁台站观测值与预测值相关性系数可达85%以上.此外,将BP神经网络模型的预测结果与Yamazaki提出的经验模型结果进行对比,结果显示BP神经网络与其经验模型性能相当.研究结果表明,BP神经网络技术在平静期EEJ变化预测方面性能优异,具有良好的应用前景.     

基于CAN总线的ECU测控软件的设计与实现

设计并实现了一种基于CAN总线的MCS自动测控系统,可以直接获取ECU产品中的核心数据,修改重要参数,并且可以更新ECU程序,为ECU的自主研发提供了检验支持。ECU系统的控制程序使用Ec lipse3.5.2＋w indowbu ilder开发具有友好人机交互界面的MCS主机端平台控制软件,使得数据的显示控制以及解析更加直观简明。实测结果显示,MCS软件的设计与实现减少了ECU国产化的工作量,加快了ECU的研发进程。     

基于单平面双螺旋谐振单元新型左手传输线研究

对基于单平面双螺旋谐振单元的左手传输线进行了研究.对设计的单平面双螺旋单元结构的电磁特性进行仿真并与实际测量结果比较.用散射参数提取算法提取了该结构的折射率和相位常数,提取结果表明上述参数在特定频段同时为负,证明该结构具有左手特性.提出调整螺旋圈数控制传输线电磁特性的方法.通过仿真总结和检验了该参数的调整规律.     

圆形和矩形燃气射流在受限液体中扩展特性的对比研究

为研究不同喷孔结构的燃气射流在受限液体工质空间的扩展特性,采用VOF(Volume of fluids)模型分别对圆柱形充液室中圆形射流和矩形射流扩展过程进行气水耦合数值求解。考虑了燃气可压缩性、流体粘性和热量交换因素对射流扩展特性的影响。通过数值模拟,获得圆形射流扩展形态及轴向速度计算值,与实验结果吻合较好。在此基础上,进一步对比分析了矩形射流和圆形射流的扩展特性,获得射流场中密度、压力、温度和速度的分布图以及涡的演化过程。计算结果表明:燃气自喷孔喷出,由于出口处压力较大,高温燃气继续膨胀产生膨胀波,膨胀波在气液界面反射形成压缩波,圆形射流的膨胀波和压缩波均比矩形射流强。燃气射流扩展过程中,由于周围液体惯性效应,气液卷吸掺混效应以及膨胀压缩波作用,圆形射流的压力场和温度场分布较矩形射流更加复杂,同时刻的圆形射流轴向扩展速度也比矩形射流小。从速度云图发现矩形射流的速度核心区比圆形射流速度核心区要短;同时从圆形射流和矩形射流不同截面流向速度分布图发现流向速度峰值均发生了偏移,但矩形射流发生偏移的区间更长,偏离距离更远。     

高超声速飞行器自适应神经网络容错控制

针对高超声速飞行器巡航段执行器控制效益损失故障和卡死故障问题,基于高超声速飞行器纵向运动模型,将自适应算法与改进的径向基函数神经网络(RBFNN)方法相结合,设计了一种自适应神经网络容错控制器。所提出的容错控制方法具有无需估计执行器故障值的优点,且设计的控制算法结构简单,无需大量实时计算,可以快速处理故障的发生,确保系统在参数不确定、恒定或时变执行器故障与卡死故障情况下仍具有稳定跟踪能力。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

流场可压缩性对涡相互作用影响的数值研究

涡相互作用作为冲压发动机喷注装置的典型抽象流动现象,研究其可压缩性影响对于认识包含化学反应的真实燃料喷射场具有一定基础理论价值。基于经过数值验证的可压缩Navier-Stokes算法与压力泊松方程初始条件设置方法研究流场可压缩性对涡相互作用演化过程的影响。结果表明,以较高涡旋马赫数表征的可压缩性在改变涡对形态的同时,具有延缓涡旋相互靠近,迟滞融合进程的作用。关于涡对系统开始融合的临界条件,可压缩相互作用开始的临界展弦比与无量纲时间相比于低速涡对明显提高。为在无量纲时间意义下统一不同马赫数涡对相互作用的进程,从涡心密度随时间变化规律出发在不可压涡对特征时间的基础上,初步构建了考虑可压缩性的时间尺度修正关系。