C/C复合材料喷管烧蚀壁面退移流固耦合仿真研究

为了保障固体火箭发动机C/C喷管的可靠性,建立了一套正确反映发动机喷管烧蚀过程的流固耦合计算模型,以实现对喷管烧蚀率的高精度预估。依据热化学烧蚀理论以及喷管内燃气与喷管结构体界面的质量平衡和能量平衡关系,建立并验证了考虑壁面退移的C/C喷管流固耦合方法,实现了燃气流动、异相化学反应、结构体传热三者间的耦合。通过实验发动机喷管的烧蚀计算,论证了模型的正确性,并分析了不同金属铝含量对烧蚀率的影响,计算所得的烧蚀率与实验值最大相对误差为4.3%,与不考虑壁面退移的耦合算法计算结果对比,计算精度最高可提升46%。计算结果表明：C/C喷管在喉部附近烧蚀最为严重;推进剂中Al含量的增加导致燃气中氧化组分浓度降低,进而减少了烧蚀速率,这些结论与C/C喷管烧蚀相关研究结果一致。     

温度参数下轴编C/C复合材料的超高温热结构性能分析

为了研究轴编碳/碳（C/C）复合材料的超高温热结构性能,开展了2800℃超高温载荷下复合材料的拉伸实验,表征了复合材料组分材料的高温失效形貌;提出了立方体单胞和正六棱柱单胞的温度周期性边界条件的算法和预测复合材料等效热结构参数的方法,在材料属性各向同性正六棱柱单胞模型上验证了方法的正确性;最后建立了轴编C/C复合材料的代表性体积单元,计算了复合材料随温度载荷变化下的等效热结构参数,与实验数据进行了对比分析。分析表明：开展的轴编C/C复合材料的超高温拉伸实验,可以得到复合材料在2800℃载荷下复合材料的等效刚度值,同时分析了轴向试件和径向试件的高温失效机理,径向试件的纤维束拉伸强度对复合材料的径向拉伸强度起到决定性的作用。在应用位移以及温度周期性边界条件的基础上,提出的方法可以得到随温度载荷变化下复合材料的等效热结构参数,得出复合材料在横向满足近似各向同性的特性,预测结果表明只改变温度参数下复合材料的等效热导率不会发生改变。提出的方法同样也适用于其他编织复合材料的热结构性能研究。     

关于模糊逻辑系统及其建模函数的数学描述

模糊逻辑系统按真值化处理与推量规则导出最优系统数学表达式。在线性定常状态下,分别建立起连续与间断系统的数学模型,归纳出模糊控制的等效解法。并应用模糊数学算法,对一非线性实例绘制出双模控制框图。     

三芳基均三氮杂苯环（TSTR）耐高温树脂的研究

从制备最主要的原材料入手,研究了ＴＳＴＲ树脂的合成,并对树脂进行了红外光谱分析（ＩＲ）以及差示扫描量热法（ＤＳＣ）和热重量分析法（ＴＧＡ）等热分析,其中４－氰基苯酐的一步合成法已申请了国家专利。试验结果表明：该树脂的最高工作温度可达４００℃,接近美国先进的ＰＭＲ－Ⅱ－５０ 高温树脂的工作温度。     

F—22航空电子系统重构设计研究

简述了重构技术在综合航空电子系统发展中的作用;详细分析了 Ｆ－ ２２ 航空电子系统执行重构的过程,包括故障前操作、故障检测、恢复方案确定与实现以及返回操作; 最后对 Ｆ－ ２２ 航空电子系统重构与“宝石柱”计划重构设计进行了初步的比较     

现代对策论研究

对策论是研究斗争局势中冲突问题的数学理论,笔者长期以来在此领域进行了大量的研究探讨,本文概要介绍了主要工作。     

过滤式阴极电弧沉积类金刚石薄膜的特性分析

利用自行研制的过滤式阴极电弧沉积装置,在硅片和高速钢基体材料上获得了类金刚石薄膜,分别采用扫描电镜、原子力显微镜、喇曼光谱以及磨损实验等手段对薄膜进行了分析研究。结果表明,所获得的类金刚石薄膜为非晶态,sp3含量最高达70%;基体材料对成膜质量影响较大,在硅片上薄膜的摩擦系数可达0.08;同时偏压的变化会引起喇曼谱线中D峰和G峰位置向低频移动,半高宽σG增大、σD减小。     

马鞍形镜面前缘蒙皮拉伸成形

本文对波音镜面前缘蒙拉拉伸工艺进行了初步研究,探讨了波音镜面前缘皮拉伸工艺方法,成形特点。对零变形量的控制,热处理工序的安排,拉形模结构的确定,ＭＬ－２Ａ机床钳口的改造等方面进行了初步研究。通过波音转包生产,使公司具备加工前缘类镜面蒙皮的能力。     

陀螺罗经和计程仪辅助的GNSS/SINS松组合导航系统

针对GNSS/SINS组合导航系统在全球导航卫星系统(GNSS)失效情况下,系统导航误差会因捷联式惯性导航系统(SINS)的误差积累而迅速扩大的问题,提出一种基于卡尔曼滤波(KF)的GNSS/SINS/GC/VL松组合导航系统及算法。该算法利用引入的航向和航速信息建立滤波方程,可以实现在滤波后对SINS进行误差修正。仿真结果表明,有陀螺罗经和计程仪辅助的GNSS/SINS组合导航系统在GNSS失效情况下,其定位误差比传统GNSS/SINS松组合的定位误差小。     

一种卫星对地观测需求分析方法

针对卫星对地观测任务需求分析方法研究的复杂性和迫切需要,文章通过把文本化的卫星观测需求编码成数值向量的形式,提出需求之间的相似度度量方法。进而基于无监督学习的相关理论和算法,给出向量化表示的需求聚类算法。同时为了能在二维平面直观展示分析高维需求数据,在引入需求之间距离计算方法的基础上介绍了高维数据的降维算法,并且通过测试数据验证了算法的有效性和可行性。通过把繁杂的需求信息转换成高维空间向量,能大大降低分析人员对领域专业知识的依赖,提升需求分析的效率和科学性。