基于热态叶型的小轮毂比弯掠叶片结构保形设计与优化

发展了一种保持且基于气动设计给定的热态叶型的冷态叶型迭代解算方法,并将其融入叶片罩量调节的优化设计,其中在热态叶型的基础上调节罩量,针对冷态叶型计算变形与应力等,变形后的叶片逼近热态叶型,尽可能减小了对热态叶型气动特性的影响.实现了冷态叶型迭代求解与罩量调节中结构有限元网格的自动更新,并基于iSIGHT优化平台,建立了叶片罩量调节多目标优化设计的自动化分析流程,并以一小轮毂比弯掠风扇叶片罩量调节为例,考查了罩量调节中考虑轮盘与否对优化设计结果的影响.计算分析实例表明:所发展的方法可在保持热态叶型的前提下使叶片最大应力和最大变形分别下降了10.6%和46%.      

三维夹层结构复合材料的制备及性能

采用酚醛树脂、氰酸酯树脂分别与三维中空芯层结构材料进行复合,制备不同树脂基三维中空芯层结构复合材料,对不同基体复合材料的力学及介电性能进行研究。结果表明,三维中空芯层结构与树脂复合工艺性良好,压缩强度达到5.0和3.5 MPa,与传统的蜂窝、泡沫材料相比,复合材料的力学性能得到较大幅度提高;介电常数为1.5和1.6,且在不同频率下显示优异的稳定性。     

吸热型碳氢燃料RP-3替代模型研究

利用广义对应态法则对吸热型碳氢燃料RP-3的5种替代模型的密度、黏度、导热系数和比定压热容进行了数值计算.计算温度变化范围为300~800K,压力变化范围为3~6MPa.结果表明:不同替代模型均能定性重现RP-3在拟临界温度附近的物性急剧变化;由53%正十一烷,18%正丁基环己烷,29%1,3,5-三甲基苯组成的3组分替代模型在预测RP-3物性上表现最优,相对于实验数据,300~700K内密度相对误差均小于0.08;替代模型的相对分子质量越大,预测的拟临界温度越高,对拟临界温度下物性值的影响无显著规律.      

基于冷态叶型生成叶片加工坐标的方法

建立了基于冷态叶型生成叶片加工坐标的方法,包括排序、插值加密、叠加位移量、去倒圆及端区叶型拟合等步骤.以某多级轴流压气机为例,应用该方法生成的加工坐标叶片除端区外主流通道叶高内误差在0.01mm以下,叶片表面波纹度和前后缘曲率良好.通过进口级的数值模拟表明:该方法生成的加工坐标叶片与冷态叶型的误差对气动性能影响小,流量-总压比-等熵效率特性变化微小,叶片进出口气流速度、方向及流场细节等变化较小,满足工程应用的需求.      

联合压缩感知与接收分集的DME干扰抑制方法

针对L波段数字航空通信系统(L-DACS1)反向链路测距仪(DME)信号干扰正交频分复用(OFDM)接收机的问题,提出基于联合压缩感知与接收分集的干扰抑制方法。在地面基站各接收支路中,首先通过压缩感知重构DME干扰信号,随后将重构的DME信号在时域进行干扰消除,消除干扰后各支路信号最终通过最大比值合并提高OFDM解调器输出信噪比,以克服测距仪残留信号的影响。仿真结果表明:该方法可有效抑制DME信号的干扰,提高L-DACS1系统的可靠性。     

一种步进频率信号认知雷达波形优化设计方法

认知雷达常用于完成探测、跟踪、成像及识别等多重任务,为提高其综合性能,需兼顾多方面因素研究其波形优化设计问题。基于此,提出一种基于压缩感知（CS）RIPless准则的步进频率信号认知雷达波形优化设计方法。首先,建立了目标回波信号稀疏模型,分析了其与发射信号模糊函数之间的关系。其次,根据模型中观测矩阵的构造,基于RIPless准则,将波形设计问题转化为概率分布的互相干参数及其协方差矩阵的条件数的优化问题,从而通过自适应寻优算法,获得优化的步进频率信号脉冲重复时间间隔序列和子脉冲频率序列。相较于传统方法,所提方法在信号发射与接收之间形成了信息实时反馈和信号优化重构的闭环,在高概率准确重构目标径向一维距离像的同时,也实现了发射信号模糊函数的优化。最后,仿真计算验证了所提方法的有效性。     

基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波

为了进一步增强去噪时对图像细节的保护能力,并同时提高算法实时性,提出了基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波算法,该算法首先将待处理图像像素转化为量子叠加态,然后依据量子测量原理对此叠加态进行量子测量,最后将测量后的坍缩态转化为输出图像.该算法使用双量子比特态来描述单像素,拓展了单量子比特态与单像素的对应关系.双量子比特态的4个叠加基态增加了被描述像素的信息量,可以更精确地对像素进行操作.该算法根据噪声特点设计双量子比特态的概率密度公式,并根据测量坍缩态自适应地调整滤波窗口尺寸.实验证明,该算法与标准中值滤波和经典自适应中值滤波相比,具有更好的综合滤波能力,既可以有效地滤除噪声点,很好地保护图像细节,又具有很好的实时性.     

基于全信息的正态分布型数据的线性回归分析

针对正态的分布型符号数据,提出一种新的线性回归分析方法.以体现正态的分布型数据的全部原始信息为出发点,给出正态的分布型变量的一阶矩、二阶原点矩、二阶混合原点矩的定义和计算原则.在此基础上,定义针对正态的分布型数据的线性回归模型以及残差信息的平方和,推导最小二乘回归系数.仿真实验证明了该方法所得回归模型在解释能力和预测能力上的有效性以及相对于"中心法"的优越性.给出的正态分布型变量数字特征的定义和计算原则为将其他经典的多元统计方法推广到分布型数据奠定了基础.     

人类何时才能突破高超声速屏障

高超声速飞行在广义上可泛指在大气层中马赫数大于5的飞行。在这个意义上,飞船、航天飞机(包括美国的X-37B)、导弹的再入段,都有一段是高超声速飞行,包括它们的上升段,也有一段是高超声速飞行,但它们都没有进行高超声速巡航,遇到的问题相对简单。在本文中我们着重讨论用吸气式发动机在大气层中进行高超声速巡航的飞行器,以及用火箭助推到高空然后滑翔