火箭发动机气体-颗粒两相流双流体模型研究

探讨了两相流双流体模型中颗粒相压强、两相界面压强以及两相界面速度等若干关键问题,从理论上推导了双流体模型的控制方程,并讨论了颗粒相控制方程的双曲性.把LU隐式时间格式和Van-Leer矢通量分裂格式应用到两相流双流体模型中,并对一维等截面传热摩擦管道和轴对称JPL喷管中气固两相流进行了计算,计算结果与文献结果吻合良好,所建数学模型正确,所用数值计算方法可靠.     

改进的二维三阶半离散中心迎风格式

对二维三阶半离散中心迎风格式中的权函数给出了简化改进. 在保持格式精度的基础上, 改进后的权函数在二维情况下具有更加简单直接的结构而且严格非负. 该改进方法得到的格式仍然具有半离散中心迎风格式的优点, 同时保持了重构函数的非振性. 时间离散采用保持强稳定性的三阶Runge-Kutta方法, 并利用四阶Lax-Wendroff (L-W) 格式计算磁流体算例中的磁场散度. 用该修正格式计算了二维磁流体数值算例, 得到高精度无振荡的结果, 验证了此方法的有效性.      

立楔诱导高超声速分离流动的被动控制研究

双模态超燃冲压发动机由于压力扰动可能发生不起动现象,造成推力严重下降,对飞行稳定性与飞行安全具有很强的破坏性.不起动初始阶段主要受到激波与边界层相互作用引起的流动分离影响,希望通过控制分离达到改善流动的目的.采用5阶特征型WENO(weighted essentially non-oscillator)格式与3阶TVD(total variation diminishing)型Runge-Kutta(R-K)格式的高精度数值方法,求解三维Navier-Stokes(N-S)方程,研究与分析了凸起物和被动吹吸两种被动控制方法对激波与边界层相互作用导致的高超声速流动分离现象的控制效果.结果表明:凸起物通过诱导流向涡形成,改变空间压力分布,减弱二次分离,影响分离结构;吹吸方式的被动控制技术通过平衡分离区与再附区之间的高低压差,降低逆压梯度,使压力分布与分离区域发生改变.      

基于离散时间传递矩阵法的伞-弹系统动力学模型

采用离散时间传递矩阵法建立了伞-弹系统减速稳定段的动力学模型,回避了多体动力学传统的研究方法在伞-弹系统建模过程中存在的问题。详细给出了应用离散时间传递矩阵法建立铅垂平面内伞-弹系统模型的建模过程,推导了伞-弹系统的传递矩阵和传递方程。通过算例将建立的伞-弹系统模型和采用牛顿-欧拉法建立的伞-弹系统模型进行了对比分析,两种模型计算结果吻合度好,验证了本文模型的正确性以及离散时间传递矩阵法应用在减速伞-子导弹系统中的可行性。     

一种新的在线/离线门限签名方案

基于门限签名算法和变色龙哈希函数,提出了一种新的在线/离线门限签名方案,其安全性完全基于离散对数假设。该方案能容忍tn/3个恶意会员,并在标准模型中证明该方案是安全的。     

航空气象电码中RMK项的识别

<正>引言航空例行天气报告(METAR)和特殊天气报告(SPECI)是各个航空公司在平时工作中使用最多的气象资料。由于许多国家根据自己的实际情况对METAR和SPECI报进行了修改,导致这些国家的报文在一定程度上偏离了WMO所规定     

融合粗糙数据推理的离散麻雀搜索算法求解HFSP问题

针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优、无法求解离散优化问题等不足,提出了一种改进离散麻雀搜索算法(IDSSA)。抽象原始麻雀搜索算法的位置更新公式,针对个体的不同身份设计新的离散化启发式位置更新策略,并针对混合流水车间调度问题(HFSP)设计了编码与解码方式;引入粗糙数据推理理论,通过数学证明解释了引入理论的可行性与合理性,为算法提供理论支撑,提高可解释性;利用上近似的性质扩大搜索空间,提高种群多样性,避免算法早熟,结合划分及粗糙数据推理提出3种策略,促进种群间信息共享,调节种群的开发能力与探索能力,降低算法陷入局部最优的概率;使用改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题,对3个小规模实例与10个Liao经典测试集进行仿真实验,验证了改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题的可行性,通过与遗传算法、差分进化算法等经典算法的对比实验,证明了所提算法的优越性与改进策略的有效性。     

无人机路径规划中的环境和威胁模型研究

为了提高无人机执行任务时的突防能力,在进行飞行路径规划时必须对战场环境中的威胁环境进行评估,而威胁环境中的威胁估计与飞机被雷达或类似的传感器探测出的风险度有关,需要考虑的信息包括无人机传感器范围内的威胁位置和强度.路径规划算法依赖于路径规划空间的建模方式,包括环境建模和威胁源建模.目前针对规划空间环境和威胁模型的建模方法缺乏系统分类和论述.分析了战场环境的建模方法,研究了规划空间的离散建模方式,根据无人机飞行过程中可能遭遇的威胁类型进行威胁源类型的划分,并针对三种威胁类型分别建立威胁风险模型,为无人机在复杂环境下的路径规划实现做了参数准备.     

适用于混合网格的并行GMRES+LU-SGS方法

给出了一种适用于混合网格的并行无矩阵GMRES+LU-SGS隐式时间格式。首先采用LU-SGS方法迭代若干步以获得一个合适的初场,然后切换到GMRES方法在每一时间步内近似求解,并将LU-SGS方法作为其预处理器。为加速收敛,将CFL数随着残差的降低逐步放大;为减少存储量和计算量,通量Jacobian采用无矩阵处理。在保证与串行执行一致的前提下,采用基于共享内存的OpenMP方法实现了并行计算,并通过对网格的分组避免了内存争夺。算例验证表明,方法极大地提高了计算收敛效率,并行结果与串行结果完全一致,计算结果与实验结果吻合较好。