Prediction of shock-layer ultraviolet radiation for hypersonic vehicles in near space

A systemic and validated model was developed to predict ultraviolet spectra features from the shock layer of near-space hypersonic vehicles in the ‘‘solar blind" band region. Computational procedures were performed with 7-species thermal non-equilibrium fluid mechanics, finite rate chemistry, and radiation calculations. The thermal non-equilibrium flow field was calculated with a two-temperature model by the finite volume technique and verified against the bow-shock ultra-violet(BSUV) flight experiments. The absorption coefficient of the mixture gases was evaluated with a line-by-line method and validated through laboratory shock tube measurements. Using the line of sight(LOS) method, radiation was calculated from three BSUV flights at altitudes of 38,53.5 and 71 km. The investigation focused on the level and structure of ultraviolet spectra radiated from a NO band system in wavelengths of 200–400 nm. Results predicted by the current model show qualitative spatial agreement with the measured data. At a velocity of 3.5 km/s(about Mach11), the peak absolute intensity at an altitude of 38 km is two orders of magnitude higher than that at 53.5 km. Under the same flight conditions, the spectra structures have quite a similar distribution at different viewing angles. The present computational model performs well in the prediction of the ultraviolet spectra emitted from the shock layer and will contribute to the investigation and analysis of radiative features of hypersonic vehicles in near space.     

基于HLA的战役航材备件需求仿真研究

在分析系统功能要求的基础上,提出基于HLA的战役航材备件需求系统仿真框架,对仿真系统联邦成员的功能进行划分,分析系统的信息交互,探讨系统实现所需的关键技术,构建了战役航材备件需求仿真平台,给出了仿真平台的工作流程。     

从美国的航空规章看中国民航运行控制的管理思路

本文所言“运行控制”是指航空公司(承运人)使用用于飞行动态控制的系统和程序,对某次飞行的起始、持续和终止行使控制权的过程。这种过程是在空管部门提供管制间隔服务的前提下,航空公司对本公司飞机的运行安全负责的实施过程。由于近年来民航飞标部门制定的中国民用航空规章(CCAR)主要参考了美国联邦航空规章(FAR),因此研究和分析一下FAR在这方面的来龙去脉和管理思路,将有助于我们更好地理解和应用我们自己的CCAR,提高对航空公司运行控制的管理水平。一、 美国的运行控制(一) 历史背景在航空早期时代,运行控制实质上并不存在。通常…     

建立正确制定和使用MEL的途径分析

通过实施按MEL放行飞机工作中遇到问题的分析,发现主要是相关运行人员对制定MMEL和MEL的理论依据了解不够,在使用MEL的过程中,管理程序的不健全给飞机有故障时的顺利放行带来不少困难。从保证飞行安全和提高航班正点等因素出发,提出了相应的改进措施。     

VLSI门级及功能级混合测试生成技术

介绍了混合形式自动测试图形生成技术,该技术将门级测试图形生成技术与在线路高一级抽象形式上进行测试生成技术相结合。利用该技术开发的自动测试生成程序在内附检测器自动植入模块后可用于VLSI线路的设计系统。     

Comparison Structure Forms Between Isogrid and Orthogrid of C/ E CompositeTrellis Wound Structure Based on Calculation of Load Carrying

This paper calculated load carrying of isogrid and orthogrid of carbon epoxy composite trellis wound
structure (C/ E CTWS) using non linear finite element method. Based on the analysis, test cases were designed and
tests of axial compression were carried. Analysis result and test result fit well. In order to be used in the project, this
kind of structure cut out repairing was calculated. The method presented in this paper has been proved and can be used
to solve complicated engineering problems. According to calculations and experimental results combined with applica
tion, a principle of choosing wound structure is obtained and principle could be applied to engineering.
     

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。     

PMMA薄膜的AFM纳米压痕实验研究

研究了采用商用的AFM对PMMA进行纳米压痕试验,测定PMMA的力曲线与压痕深度,探讨压痕形成机理和工艺参数的影响,为PMMA的实际应用提供了力学基础.     

月面特征稀疏环境下的视觉惯性SLAM方法

月球车在执行科学探测任务过程中,其自身的高精度定位是一项亟需解决的关键问题。针对在特征稀疏的月面环境下的定位问题,提出一种视觉惯性融合的SLAM方法,将视觉测量与惯性传感器的信息利用位姿图优化方法融合,实现高精度的联合定位。针对特征稀疏环境下的前端视觉数据关联误差较大的问题,提出了一种基于四元树的光流跟踪算法,能够有效地跟踪鲁棒的特征点,提升了关键帧之间相对位姿估计的准确性。并且针对月面环境特有的恒星无穷远点干扰问题,提出一种高效的恒星点剔除算法,能够有效改善无穷远点导致的定位精度下降的问题。搭建了一套模拟月面环境的计算机仿真系统,并构建了多个月面环境视觉惯性SLAM仿真数据集,在不同的模拟月面场景下进行定位性能仿真验证,仿真测试结果表明本文算法的鲁棒性更强,具有更高的定位准确度。     

智能赋能流体力学展望

人工智能（AI）是21世纪的前沿科技,流体力学如何在智能化时代焕发青春是值得本领域研究者思考的话题。从智能赋能流体力学角度,就其研究内涵、研究内容、近期研究及难点进行了总结,并对智能流体力学未来的发展进行了展望。研究指出,流体力学计算或试验中所产生的数据是天生的大数据,如何通过深度神经网络、随机森林、强化学习等机器学习方法来利用这些数据,缓解甚至替代理论和方法层面对人脑的依赖,挖掘新的知识,成为一种新的研究范式;相关研究将涵盖流动控制方程的机器学习、湍流模型的机器学习、物理量纲分析与标度的智能化以及数值模拟方法的智能化;借助人工智能技术,发展流动信息特征提取与多源数据融合的智能化是流体力学发展的迫切需求;研究内容应至少涵盖海量数据挖掘方法以及多源气动数据的智能融合;发展数据驱动的流体力学多学科、多物理场耦合建模与控制是工程应用的迫切需求,相关工作涉及多场耦合建模、气动外形智能优化设计以及流动智能自适应控制等方面。