基于多模态融合的任意对称翼型结冰预测方法

为解决目前绝大多数神经网络冰形预测方法只能针对特定翼型且不具备面向多翼型特征的普适性的问题，采用基于多模态融合的深度神经网络方法，以翼型截面图像与结冰工况参数作为输入，以二维冰形曲线傅里叶级数拟合参数作为输出，建立深度神经网络预测模型，实现了对任意对称翼型结冰特征的预测能力。结果表明：提出的模型可以准确地预测任意对称翼型几何特征条件下的结冰外形，冰形面积与最大冰厚等冰形主要参数预测误差均保持在10%以下。     

多个大股东影响企业违规的机制研究

多个大股东并存是现代企业股权结构的重要形式，但对其如何影响企业违规的研究缺乏。以我国沪深A股2007—2020年上市公司为样本，文章考察了多个大股东对企业违规的影响及其机理，形成以下结论：多个大股东能够抑制企业违规行为；机制分析显示，缓解代理冲突、降低经营风险、改善信息环境是多个大股东减少企业违规的主要渠道；异质性分析表明，在企业内部治理较弱时，多个大股东抑制企业违规的效应更显著。研究丰富了多个大股东经济后果以及企业违规影响因素的文献，同时为企业通过优化股权结构，降低企业违规提供借鉴。     

基于随机森林的飞行载荷代理模型分析方法

飞行载荷分析(FLC)通常需消耗大量的计算资源和时间，提升飞行载荷计算效率对于缩短研发周期、提高设计质量具有重要意义。本文研究了数据驱动的机器学习代理模型飞行载荷分析方法，由于随机森林(RF)代理模型具有学习效率较高、泛化能力较强、可避免过拟合、参数可解释、变量敏感度分析等优点，使其十分切合飞行载荷分析，具有重要的应用潜力和前景。文中基于传统的飞行载荷分析方法，采用NASTRAN的SQL144载荷分析框架获得训练随机森林代理模型的样本数据，然后以高度、马赫数、过载、俯仰角加速度等作为输入参数构建了飞机对称机动载荷预测代理模型。采用建立的模型预测了算例飞机其他工况机翼翼根、平尾翼根的剪力、弯矩、扭矩，通过对预测结果评估校验，证实了模型具有较高的精度，可以大幅提升飞行载荷分析效率，并能够分析飞行载荷对各状态参数的敏感度，为高效全面地分析飞行载荷提供了新的思路。     

飞机起落架系统摆振动力学研究进展

摆振是起落架支柱侧向运动与围绕支柱的扭转运动相互耦合产生的自激振动，对飞机地面滑行的操纵性与安全性等具有很大的危害，是起落架系统设计中重点关注的动力学问题之一。摆振主要有“轮胎型”和“结构型”2类，可以采用动力学理论建模、多体动力学数值分析与全尺寸物理试验等方法对起落架系统的摆振特性进行研究，已发展了线性与非线性理论建模方法和数值工具，建立起了起落架摆振试验系统，也开展了全机瞬态激励下的滑跑稳定性试验。为防止摆振问题的产生，在认识摆振机理的基础上，研究者广泛而又深入地研究了起落架设计参数、轮胎参数、机体特性等对滑跑动响应与稳定性的影响，在获得各种设计参数对起落架摆振稳定性影响的基础上，发展了摆振动力学优化设计方法和智能器件与半主动/主动控制的摆振抑制方法，并开展了试验验证或装机演示验证。结合未来飞机平台的发展和起落架技术的创新，对起落架摆振动力学问题的未来发展方向进行了展望。     

基于多维数值积分的高阶确定采样型滤波方法

基于多维数值积分讨论了确定采样型滤波器,这一类滤波器的不同之处体现在对滤波器中均值和方差的计算,这一问题与数值积分密切相关.针对以往确定采样型滤波器在提高滤波精度的同时会增加计算量,通过分析高斯权值积分,采用完全对称积分公式,计算积分节点、节点个数及权重,相比高斯厄米特滤波减少了计算量,同时滤波精度可达到五阶以上.选取典型算例对新的滤波方法仿真分析,验证了该滤波方法的可行性和有效性.     

圆柱-分离盘结构的流致旋摆响应数值研究

利用数值模拟手段研究了圆柱-分离盘结构的流致旋摆响应，分析了雷诺数Re、分离盘长度比L/D对结构旋摆响应、流场特性及水动力系数的影响。结果表明：分岔现象出现在绝大多数工况下，分岔向不分岔过渡的临界雷诺数与盘长有关，分离盘越长，此临界雷诺数越大。旋摆平衡角随雷诺数的增大先增加，后基本维持不变；分离盘越短，旋摆平衡角越大。结构摆幅随雷诺数增大先保持为零，后快速增大，最后缓慢增大或基本不变；分离盘越长，结构摆幅越大，摆幅不为零的起始雷诺数也越大。结构摆动频率主要受雷诺数影响，二者呈正相关关系。结构发生分岔并在平衡位置大幅摆动时，一个旋摆周期内在盘尖端和下侧各脱落一个旋涡，而在盘上侧由于边界层再附着存在一个滞止涡，形成回流区。发生分岔但结构基本静止时，分离盘上侧、盘尖端及盘下侧存在稳定的、尺度不一的回流区。不发生分岔时，两个相同的回流区对称分布于分离盘上下两侧。分离盘具有调控尾流和增加背压的作用，因此结构的水动力系数相比于裸圆柱明显减小。