基于CFD技术的螺旋桨气动特性研究

通过求解绝对坐标系下的雷诺平均Navier-Stokes方程数值模拟螺旋桨侧流黏性绕流,计算螺旋桨非定常气动特性.为了保证时间精度和提高计算效率,采用含牛顿型LU-SGS(lower-upper symmetric-Gauss-Seidel)子迭代的全隐式双时间法并引入多重网格技术.为了描述桨叶的相对运动,采用运动嵌套网格技术.对于轴流状态,计算结果与实验值吻合良好;对于侧流状态,与工程算法1P(once-per-revolution)载荷法进行了比较,验证了方法的有效性.应用该方法计算螺旋桨在不同来流偏角下的周期性气动特性,可有效地用于螺旋桨的设计.      

在俯仰面中导弹自动驾驶仪的不完整状态的反馈设计

极点配置法就是给十字尾控导弹设计一种线性导弹自动驾驶仪系统,选择合适的闭环极点位置的程序来保证期望的瞬间性能,极点配置方程式是简便的,可以在俯仰操纵面内求出快速稳定的加速度。前馈通道增益可以保证在一步输入情况下没有任何稳定态误差的跟踪。同样导弹的弹体速率、舵偏转峰值和舵速率的一些控制器可以有特定的稳定裕度。一个不完整状态反馈控制器不需要观察器系统。该设计在不同响应速度下可以达到期望的稳定裕度,同时利用硬件性能选择自动驾驶仪响应速度（GCF）。     

基于状态空间法的横航向非定常气动力建模

建立了大迎角下横航向非定常气动力的状态空间法的模型,并依据某战斗机的大迎角、大振幅单自由度偏航、滚转及偏航-滚转耦合运动的风洞实验数据,对状态空间模型进行结构辨识与参数估计。最后得到的模型辨识结果和预测值均与实验数据符合得很好,表明所建立的此种状态空间法的模型能准确地描述大迎角横航向非线性、非定常的气动力特性。此外,还得到了不同运动类型的特征时间常数。     

基于微核结构的可二次开发语音平台

随着电子商务、客户服务等信息服务的普遍化,为了满足各种商业以及服务系统的需求,语音服务作为电信领域备受关注的一个热点,其应用领域也越来越广泛。本语音平台是基于语音技术,整合了网络资源,使用VoiceXML描述和控制语音逻辑的一种交互式服务系统。其特点是信息获取快速准确,以及客户服务多样化越来越明显。可广泛应用于证券电话委托、电话银行、信息查询、语音信箱、自动传呼系统、多功能小型用户交换机等领域。     

基于LabVIEW的旋转机械监测与诊断系统设计

随着现代科学技术在设备上的应用,旋转机械设备越来越大型化、复杂化,自动化程度也越来越高。因此,对旋转机械监测和诊断系统的要求也越来越高。在分析旋转机械故障易造成重大损失的基础上,阐述了在工业生产中利用虚拟仪器构建状态监测与诊断系统的优越性。提出了基于LabVIEW的旋转机械监测与诊断的硬件及软件解决方案,可以满足方便地监测各类转子工况以及及时做出准确的故障诊断的要求。     

受众心理对大众传媒的影响——受众选择心理在大众传媒中的定位

在新闻传播领域,受众心理成为大众传媒关注的根源所在.选择性记忆被称为受众选择性心理的最核心环节.受众在整个传播活动中的地位,渐渐由过去被动的信息接受者,转变为主动、有选择、具有强烈参与心理需求的媒介信息的使用者.参与心理,即调动受众的情感因素,使受众的情感与新闻人物和传播者的情感产生共鸣,实际上就是让受众在心理上参与了新闻报道的心理意识.     

多轴应力状态下的局部应力应变近似计算方法及其应用

根据弹塑性力学基本原理 ,建立了单轴与多轴应力应变之间的关系 ,应用多轴Neuber法和Glinka法 ,计算了圆棒结构件应力集中处的应力应变 ,并与弹塑性有限元结果进行了比较 ,分析表明 :多轴应力状态下直接采用单轴近似算法会产生较大误差 ,采用多轴Neuber法及Glinka法计算得到的局部应力应变结果与弹塑性有限元结果比较接近。在此基础上 ,对航空发动机轮盘榫槽部位进行了局部应力应变计算分析     

基于脑电微状态分析的模拟飞行多任务脑力负荷敏感性研究

为探讨脑电微状态用于测量飞行活动脑力负荷的可行性,比较4类脑电微状态参数在不同脑力负荷下的变化.12名男性受试者依次完成高、低负荷的模拟飞行多任务,采用模拟飞行目标追踪、仪表监视、突发事件处理的多任务作为任务模型.每项任务完成后填写NASA-TLX量表,任务过程中采集受试者脑电信号.采用聚类方法分析脑电微状态,提取反映...     

万物起源于“量子魂”

量子物理学一再向我们提出谜题,但又完全符合自然逻辑。粒子和波的行为彼此相似,这种模糊状态恰恰证明了万物的起源——由信息构成的基本的通用码。一部分量子物理学家支持的这一理论描绘了一种新的宇宙观。从事这项理论研究肯定不容易,但如果我们这样做了,就会发现看待我们这个星球的全新的可能性。德国物理学家汉斯·彼得-杜尔教授对这一理论进行了阐述。     

基于L1/2范数正则化的塑性回声状态网络故障诊断模型

为了提升储备池的动态适应性能,克服回声状态网络（ESN）输出权值求解的病态不适定问题,平衡其拟合与泛化能力,提出了一种基于L_1/2范数正则化的塑性回声状态网络故障诊断模型。在储备池构建中引入BCM规则对连接权矩阵进行预训练,并在目标函数中添加L_1/2范数惩罚项以提高稀疏化效率,利用一个光滑化的L_1/2正则子克服迭代数值振荡问题,并采用半阈值迭代法对模型进行求解。将模型应用于机载电台的故障诊断问题中,仿真结果证明了模型的有效性和优越性。