超音速燃烧二元流场的数值模拟

由二元超音速燃烧流场垂直喷射Ｈ２的数值模拟计算，描述了缝隙喷嘴附近氧气与空气的混合和燃烧过程，使用两步化学反应，ＭａｃＣｏｒｍａｒｋ显式时间分裂法和Ｂａｌｄｗｉｎ－Ｌｏｍａｘ修正的代数湍流模型，计算超音速燃烧流场，得出了流线，静压，静温，Ｈ２和Ｈ２Ｏ浓度等值线图，反映了缝隙喷嘴附近回流区的大小，自动着火点的位置及火焰向主流的传播现象。     

端弯叶片通道出口二次流的研究

实验并且采用考虑粘性的涡传输方程计算端弯压气机叶片通道出口二次流。给出了３种端弯叶片及对应的原始直叶片通道出口气流偏转角的实验值和计算预测值。研究表明：采用上述方程能比较准确地预测出口气流偏转角；叶片后缘减弯可减小流向二次涡强度。     

非线性系统的BP神经网络在线建模及故障检测

回顾了非线性系统建模、故障检测与诊断（ＦＤＤ）及ＢＰ神经网络应用中存在的问题。提出了一种ＢＰ网络在线阶段自学习方式及应用该方式对非线性系统进行在线建模和故障检测的方法。仿真结果表明,本文提出的方式和方法是可行的     

优化叶型叶栅中的二次流

本文通过对两套采用优化叶型表面速度分布方法设计的“均匀加载”和“后加载”涡轮平面叶栅设计状态气动特性的比较,鉴别两种叶型的优劣,讨论了不同负荷分布叶栅的二次流影响,给出了影响叶型表面速度峰值、气流转捩点的参数。 试验结果表明,均匀加载叶栅的二次流影响较大。但由于其端壁二次流向二元区域渗透高度随工况马赫数的增加而减小,所以具有良好的跨音速特性。此外,两套叶栅叶片吸力面,气流转捩点不受进、出口马赫数影响,只受最大厚度位置制约;表面速度峰值对后加载叶栅而言只受进、出口马赫数影响,对均匀加载叶栅而言还要受攻角的影响,其值与进口马赫数成正比,与进口构造角成反比。     

基于自适应神经网络的非线性飞行控制

结合反馈线性化和神经网络提出了一种新的飞行控制系统设计方法,通过反馈线性化将非线性耦合系统等效转换为线性解耦系统,利用具有在线学习能力的神经网络补偿反馈线性化的误差,建立了基于自适应神经网络的控制结构,并利用李亚普诺夫函数导出了网络权值的自适应调整规则。在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能而且具有良好的鲁棒性。     

基于CMAC神经网络的BTT导弹模型跟踪控制

提出一种ＢＴＴ导弹模型跟踪控制系统的参考模型设计新方法。在此基础上,设计了一种非线性模型跟踪控制律,并将ＣＭＡＣ神经网络用于ＢＴＴ导弹系统的鲁棒自适应模型跟踪控制,使具有不确定性的实际系统获得要求的跟踪性能。该方法适合于控制导弹作全空域飞行。仿真结果进一步验证了该方法的正确与有效。     

最小二乘参数估计若干问题的讨论

讨论了最小二乘估计中应注意的几个问题,指出了最小二乘估计的一些新的研究和应用方向。     

智能机器力觉及力控制研究综述

回顾了智能机器力觉及力控制研究历史,介绍了目前的研究现状,详细分析了现有的4种研究策略：阻抗控制、力／位混合控制、现代控制、智能控制。提出了智能机器力觉及力控制研究的4大关键问题：机器本体及位置伺服;碰撞冲击及稳定性研究;未知环境的约束研究;力传感器及力／位反馈融合,展望了智能机器力觉及力控制研究趋势和应用前景。     

喷管潜入段二维两相冷流实验

建立了喷管潜入段二维两相冷流实验设备,进行了相应的实验。实验清晰地显示了在潜入喷管进口背壁凹区旋涡的产生、稳定、消失,以及粒子的冲刷、粘贴、脱落、沉积等反复作用的复杂现象,它们与流动的雷诺数、粒子的含量和尺寸、潜入喷管进口处的形状和潜入深度、背壁型面等因素有关。     

基于RBF网络的航空发动机辨识模型

利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。