介质覆盖的柱面共形微带天线的互耦分析

 共形微带天线间的互耦对微带天线阵的性能有重要影响,另一方面,为了防止对微带天线阵的自然的或人为的损害,需要在天线阵表面涂覆介质层或给其加上天线罩,因此在设计共形微带天线与阵列时也应当考虑覆盖层或天线罩的影响.利用严格的全波法分析和计算了介质覆盖、探针馈电的柱面共形微带天线单元间的互耦,给出了E面和H面互耦的数值结果,并讨论了柱面曲率半径和贴片间距对互耦的影响,给出了互耦随频率的变化关系,同时也研究了衬底介质和覆盖层对互耦的作用.     

一类刚柔耦合非线性系统的动力学建模

用拉格朗日方程推导了带有大型天线的地球同步轨道卫星这一特定的刚柔耦合多体系统的动力学方程。因为考虑了星本体相对轨道坐标系的三维空间姿态运动、天线支撑臂的弹性运动以及天线对低轨道用户的跟踪指向运动 ,所得的动力学方程能更为全面地反映此类卫星的刚体运动与弹性体运动之间的耦合及其真实的动力学行为。根据此方程可以推出不同情况的简化方程。当需要对原系统进行振动分析时 ,可选用相应的简化结果 ,而不必重新进行繁琐的推导。该文所介绍的方法同样适用于一般刚柔耦合系统的动力学分析     

后缘喷流对三角翼前缘涡的影响

本实验应用染色液流动显示技术和激光测速技术 (LDV)研究了 6 0°后掠三角翼在后缘差动喷流、对称喷流情况下前缘涡破裂位置、涡核的空间分布、涡核的速度分布以及三角翼背风面流动结构随迎角的演化等。实验结果表明 ,喷流增大了三角翼前缘涡涡核保持高速度的区域 ,推迟了涡核减速的位置 ,在大迎角情况下 ,对称喷流有助于消除由前缘涡振荡引起的“摇滚”现象。     

含表面缺口复合材料层压板的屈曲破坏

通过实验研究和理论分析探讨了含表面缺口复合材料层压板的屈曲破坏。采用电测和声发射技术对层压板的受压力学行为进行观测和分析。作为比较,对无缺口层压板也进行了压缩试验,尽管2种层压板试样随载荷增加到一定值时都会发生屈曲,但它们的破坏过程仍有着显著的差别。利用层压板刚度减少技术推导了含表面缺口复合材料层压板的临界应力表达式。理论预测结果和试验结果能够较好地吻合。     

薄壁板结构声激励载荷作用下的响应谱估算方法

本文提出一种估算薄壁板结构在声激励载荷作用下的响应谱的方法。这一方法借助板式结构的线性振动理论, 研究薄壁板结构在声激励载荷作用下动力响应问题, 引入结合受纳函数来考虑结构模态的波长和声波长在空间的耦合程度。本文给出的估算薄壁板结构声激励响应的方法, 不仅对规则的几何结构有效, 而且也应用于复杂薄壁板结构的分析。并将估算的结果与实验值做出了比较, 较为吻合。      

利用激光片光技术进行双三角翼剖面流动显示研究

进行双三角翼翼面流动显示研究的目的是为了揭示前、后翼脱体涡的干扰机理和详细结构,进而达到控制表面涡分离的目的,并为计算流体力学建立数学模型提供依据。介绍了采用激光片光技术在风洞中进行双三角翼剖面流动显示研究的广泛和主要结果。研究表明,在较大攻角下,由于后翼涡的强度远远超过前翼涡的强度,后翼涡对前翼涡的诱导作用比前翼涡对后翼涡的诱导作用强,最终两涡将合并在一起,成为单一的旋涡。试验给出了很好的涡结构     

飞行器气动加热环境与结构响应耦合的热结构试验方法

阐述了将结构热试验和气动加热计算相结合,实现气动热分析与热试验相耦合的试验控制方法。为飞行器的气动加热和结构热响应耦合分析提供了一个解决思路,同时为结构热试验热载荷条件的制定提出了新的方法,对应用复杂防热结构的飞行器的气动热分析和结构热试验具有重要的意义。     

基于试验的微型涡喷发动机起动控制研究

通过对微型涡喷发动机试验台的搭建,实现了对其运行时重要参数的测量.为了稳定、准确地实现对燃油流量的控制,以解决起动控制过程中的超温问题,采用步进电机带动齿轮泵的方法去供油,通过控制转速间接控制流量,从而实现了流量准、响应迅速的开环燃油流量控制.通过对对象发动机进行大量的起动特性摸底试验,结合试验数据对控制时序优化,最终...     

基于传热与压力损失的气-水换热器耦合设计

针对换热器设计中如何合理兼顾传热效率和压力损失的难题,以矩形流通截面的燃气-水列管式换热器为对象,从理论上分析了设计参数之间的内在联系,揭示了换热面积与燃气流通面积、横向管间距、换热管直径之间的匹配关系,建立了基于压力损失和传热计算的耦合设计方法。这种方法已成功应用于某大型燃气冷却器的设计,也可供其它换热器设计时参考。     

基于ConvLSTM的飞机尾流时空预测

飞机尾流预测在动态尾流间隔系统中十分重要。通过结合激光雷达技术,提出了一种基于卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)的飞机尾流预测模型,以预测激光雷达(LIDAR)的下一个扫描面。实验团队前期在深圳宝安机场使用激光雷达探测对尾流数据进行采集并进行预处理。然后,构建了ConvLSTM神经网络模型以对尾涡径向速度场进行外推预测。通过采集的数据对所建立模型进行训练、验证、测试。实验结果表明：模型能够有效对尾流进行时空预测,测试的RMSE值为3.30,证明了ConvLSTM在预测飞机尾流耗散演化的潜在用途。