电磁阀式两相脉冲爆震火箭发动机试验

为了提高脉冲爆震火箭发动机的工作频率,设计了一台内径30mm,长度1000mm的电磁阀式脉冲爆震火箭发动机模型.脉冲爆震火箭发动机模型采用航空煤油为燃料,压缩氧气为氧化剂,压缩氮气为隔离气体,通过选用高速大流量电磁阀,加热燃料,安装Shchelkin螺旋等方法,使得该模型能够在20～30Hz频率下多循环稳定工作.工作频率为30Hz时,爆震波峰值压力达到2.2MPa.脉冲爆震火箭发动机的时均推力随着工作频率的提高接近线性增大.      

基于共轭循环平稳特性的二维波达方向估计方法

 提出了一种具有阵列孔径扩展能力的共轭循环平稳二维波达方向（DOA）估计方法。该方法通过引入伪采样,充分利用了阵元输出之间共轭循环互相关函数的时间维信息,扩展了阵列有效孔径,提高了算法DOA估计精度,具有较好的低信噪比适应能力。该方法避免了最优时延选择问题,无需谱峰搜索,且其二维角度参数能够自动配对,具有较低的计算量。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

用户星天线空间扫描策略

 天线空间扫描过程是建立中继卫星系统星间链路的关键阶段之一。首先分析比较了水平行扫、螺旋扫描和分行螺旋扫描策略,并根据分析结果,结合轨迹预处理算法,设计了一种变速分行螺旋扫描策略。然后采用蒙特卡罗仿真分析了用户星天线开环回扫指向精度,近似确定了天线空间扫描的范围。最后通过仿真比较等速分行螺旋扫描和变速分行螺旋扫描策略,并仿真了用户星天线捕获中继卫星的过程,通过仿真结果证明所设计的变速分行螺旋扫描具有一定的工程应用价值。     

运动边界非定常全速流场的数值模拟

将预处理引入到ALE格式的非定常可压缩N-S方程中,发展了一种能有效模拟含运动边界的三维非定常全速流场的数值方法.控制方程在非结构动态网格上用双时间步推进并用隐式、LU-SGS迭代求解;提出了一种特征变量的边界条件以适合预处理后的特征系统.几个典型算例的结果表明,预处理方法将可压缩流方法的计算能力拓展到了低马赫数范围,有效地提高了收敛速度和计算精度.     

A型精密数控电火花成形加工机床及其应用

精密数控电火花成形加工机床是精密特种加工技术的重要设备之一,对航空航天、军工、精密机械、汽车、微电子等行业的精密零件和精密工模具制造具有重要意义.     

脉冲等离子体推力器羽流特性数值研究

以脉冲等离子体推力器羽流为研究对象,建立三维物理模型,简化并离散电子动量方程,运用单元粒子-直接模拟蒙特卡罗混合法模拟非稳态羽流流动.假定脉冲周期内推进剂粒子按正弦规律进入流场,分析流场中电势、电子、离子和原子数密度分布随着时间变化情况,并通过与已有实验数据的对比验证仿真模型.研究表明:模型能在垂直和平行于推力器极板的两个平面内预测等离子体羽流流场参数.该研究方法、结果对更深入研究脉冲等离子体推力器(PPT)羽流具有参考价值.      

双三轮车式起落架布局及其漂浮性能分析

建立了起落架系统的数学模型,导出了系统的动力学方程;并应用ADAMS/Aircraft模块建立了双三轮车式起落架的动态仿真模型。对其着陆动态响应进行仿真,最后计算了漂浮性能,并与普通六轮式起落架模型进行对比。从仿真结果可以看出,所建立的双三轮车式起落架模型是可靠的。双三轮车式起落架能最大程度地增大飞机的漂浮性,延长跑道的使用寿命,因此该研究具有一定的实用价值。     

超宽带脉冲无线电在近距编队中的应用研究

编队飞行航天器间可靠的实时通信和精确的定位是需要解决的关键技术之一。超宽带脉冲无线电技术具有抗多径干扰、传输速率高、结构简单且可进行通信和导航一体化设计等鲜明特点。本文首先介绍超宽带脉冲无线电的基本原理,分析其主要特点,在跟踪编队飞行无线链路现有技术的基础上,研究了超宽带技术在近距编队中的潜在应用,最后分析了超宽带技术在航天器近距编队应用中需要注意的问题。     

毫秒脉冲等离子体激励改善飞翼的气动性能实验

在来流速度为30m/s时,进行了毫秒脉冲介质阻挡放电等离子体激励改善飞翼气动性能的风洞实验.等离子体激励器布置在飞翼前缘,峰峰值电压为9.5kV时,放电的脉冲能量在0.1mJ/cm量级.通过六分量测力天平测力研究了脉冲激励频率和占空比对升/阻力系数、升阻比和俯仰力矩系数的作用效果.结果表明:等离子体激励可以有效改善飞翼大攻角气动特性;在最佳无量纲脉冲激励频率F+≈1时,临界失速迎角由14°提高到17°,最大升力系数提高10%;占空比对流动控制效果影响较大,减小占空比可以降低能耗,实验中最佳占空比为5%;俯仰力矩系数的变化表明施加等离子体激励改善了飞翼纵向静稳定性.      

基于误差预测修正的液体火箭发动机故障预测方法研究

为解决液体火箭发动机故障预测这一难题,提出一种基于误差预测修正的故障预测方法。在历史数据的基础上建立小波过程神经网络故障预测模型,同步计算学习样本的预测误差,根据上述误差建立双并联离散过程神经网络预测模型。预测时,将预测误差值实时补偿到小波过程神经网络预测模型以提高预测精度。通过液体火箭发动机地面试验中的涡轮泵数据对该方法进了验证。结果表明,该方法在预测精度和适应能力上较单一的过程神经网络预测模型有显著提高,进行10步预测时,预测值的标准化均方根误差为0.392,预测平均耗时为76ms,能够用于解决液体火箭发动机故障预测问题。