液体火箭发动机高压混合燃气涡轮绝热功计算方法

在高压补燃循环液体火箭发动机的设计中,涡轮绝热功是影响发动机推力的重要设计参数,其计算的准确性直接影响涡轮设计的有效性。高压下,真实气体效应突出,对绝热功的计算有较大影响,必须考虑其作用。对比分析了Soave-Redlich-Kwong(SRK)、Peng-Robinson(PR)和Redlich-Kwong-Peng-Robinson(RK-PR) 3种立方型状态方程描述氧气、甲烷和氢气的热力学性质的准确性。结果表明SRK方程的准确性较高,与NIST数据最大误差不超过2%。高压涡轮燃气为多元混合物,其绝热功的计算应考虑混合规则。假设涡轮等熵膨胀,分别推导了理想气体假设和考虑混合规则下的SRK方程的涡轮绝热功的计算公式,发现理想气体绝热功的计算与真实气体偏差近10%。提出了一种可以在工程上计算各型号发动机高压涡轮绝热功的算法,即利用进出口平均压缩因子计算高压涡轮近似绝热功,该方法与理论方法的最大误差不超过3%。     

战术星发展轨迹

美军认为,从空间对抗角度来说,一旦卫星遭到敌方的破坏,发射快速响应小卫星来进行应急补充是一种重要途径。2003年,美国国防部转型办公室提出“战术星”的概念——卫星的使用范围由军师级扩展到战区各级指挥员,并能应急发射、成本低廉。     

超视距空对舰攻击导引律设计

为满足现代海上超视距空对舰作战条件对载机导引的要求,本文提出了一种超视距空对舰攻击导引律--针对低速目标的虚拟点攻击导引律.仿真结果表明,该导引律能满足载机超视距空对舰作战的要求.     

铺层顺序对碳纤维复合材料钻削分层制孔的影响

在碳纤维环氧树脂基复合材料的钻削制孔加工过程中会产生很多种类的缺陷,其中分层损伤是最难以控制的缺陷,严重影响机械连接的有效性和材料的使用性能。将铺层规则尤其是防分层规则应用于层合板铺层顺序优化中,使用Memetic算法得出防止碳纤维板分层的铺层顺序,并设计CFRP制孔试验加以论证。试验结果表明,复合材料铺层角度对分层缺陷有重要影响,优化后的碳纤维复合材料可有效减少分层、毛刺缺陷。     

无人艇航行规则及运动学约束下的改进RRT轨迹规划方法

现有的RRT算法没有考虑无人艇的运动特性,难以解决无人艇轨迹规划问题,也没有基于无人艇航行规则来考虑无人艇的动态避碰。针对上述问题,在无人艇航行规则及运动学约束下,提出了改进的双层RRT动态轨迹规划方法。在第一层框架中,改进了探索点及步长选择策略,并结合国际海上避碰规则公约与最短会遇时间建立最优位置窗口来构造四向扩展随机树,从而可以在考虑海事规则的前提下快速搜索出联通路径。在第二层框架中,考虑到无人艇的运动学约束,将上一层的联通路径点作为分段启发点,然后结合速度运动模型来限制无人艇的拐角与转弯半径,并基于速度运动模型得到的弧长计算出每一个节点的代价值,最终在动态障碍物环境中得到一条可行平滑轨迹。仿真与实船实验均验证了该改进算法的有效性,实验表明该改进算法可以有效地解决传统RRT算法离障碍物过近、路径不平滑、不符合无人艇运动学与无人艇航行规则等问题。其中,轨迹转折数目为0,与障碍物最近距离是传统RRT算法的两倍以上,最大转折角度指标远好于传统RRT算法。     

弹箭一体化发射技术研究

研究近程战术地地导弹与远程多管火箭弹的一体化发射技术，构造一体化发射平台，既能实现弹、箭单独发射，又能实现弹箭混装发射。从发射车底盘选型、筒式或箱式倾斜发射、快速定位定向瞄准技术、到火控一体化，探讨了如何对弹箭两种体制进行综合设计。     

航空发动机内窥故障诊断专家系统研究

采用BP神经网络准确识别内窥故障信息,并且建立综合基于规则推理和基于案例推理的混合专家系统,对内窥故障进行智能诊断。实验结果证明,该专家系统能快速有效地给出损伤评估和维修策略。     

面向大数据的数据处理与分析算法综述

大数据处理是近年来广受关注和研究的技术领域,数据挖掘作为从大量数据中挖掘隐藏价值信息的技术,是处理大数据的有效工具。本文主要从数据挖掘的角度对大数据处理算法的研究现状进行分类总结。首先介绍了大数据中针对流式数据分类的方法,包括单模型算法和集成分类算法;其次分别从单机算法和基于分布式并行平台的多机算法两个角度概括介绍了大数据聚类方法以及大数据关联规则挖掘方法;最后总结了现有面向大数据的数据挖掘算法的研究进展并展望未来的发展趋势。     

外关联规则挖掘

根据项集内项的关联性,现有关联规则挖掘算法可分为正关联规则挖掘和负关联规则挖掘两大类,它们反映的是项集内频繁项之间的关联性。通过对实际数据集的分析发现,一个项集可以划分成若干子项集,子项集内的项有较高的相关性,而不同的子项集相关性则较低,这意味着每个子项集与其外部的一个潜在因子间存在着关联,由此本文提出了外关联规则的概念,并基于因子分析和主成分分析方法,提出了外关联规则挖掘算法(FAAR),从而将项集内的关联规则挖掘外推到子项集和潜在因子集之间的外关联规则挖掘,扩展和丰富了关联规则挖掘的应用,在此基础上还可进一步发现它所蕴涵的正、负关联规则。     

基于格式塔完形规则的闭合轮廓提取方法

针对传统基于格式塔完形规则的轮廓提取易受到背景上边缘影响,导致轮廓提取的准确率低问题,提出一种新的基于格式塔完形规则的闭合轮廓提取方法。首先,为减少边缘提取过程中提取的背景边缘,给出了融入显著性约束的Canny边缘检测方法,即在Canny边缘提取的框架中,融入显著性约束;接着,针对Canny边缘检测方法检测到的边缘易受噪声影响问题,提出一种融入边缘信息的折线逼近边缘拟合算法;然后,采用格式塔完形规则中的闭合性对拟合边缘进行度量,得到边缘之间的闭合关系;最后,通过分析边缘间的闭合关系与区域的显著性,设计了一个边缘闭合的代价函数,并利用最小权值最优匹配算法求解代价函数,得到最终的闭合轮廓。实验结果表明,该算法提高了轮廓提取的有效性和准确性。