关于微分方程的有理式解的存性问题

许多非线性微分方程一般都是不可积的，例如Ｒｉｃｃａｔｉ方程。本文主要利用在文［４］中得到的一个定理，通过构造微分方程的线性算子的方法，得到了一个关于微分方程的算子矩阵，从这个算子矩阵向量的线性相关性得到了微分方程存在有理式解的充分必要条件，并举例给出求有理式解的具体方法。本文的结果对研究Ｒｉｃｃａｔｉ方程的特解以及可积性等问题具有重要意义，并推广了文［３］中收集的相应结果，且以此为特例     

单向陶瓷基复合材料任意应力本构行为快速计算方法

为了实现快速预测陶瓷基复合材料(CMCs)任意应力加卸载作用后的损伤状态和本构行为,对CMCs任意应力加卸载力学行为进行研究。提出了任意应力加卸载曲线简化方法,得到仅包含决定CMCs损伤状态的等效载荷曲线。基于剪滞模型,直接给出CMCs在等效载荷曲线作用后的滑移区分布,避免对载荷曲线的逐点计算。进而预测了材料的损伤状态和应力应变行为。将原始加卸载曲线带入剪滞模型,计算CMCs滑移区分布和应力应变,并与本文提出的方法进行比较,结果表明,两种计算方法计算的结果一致,说明了本文提出的载荷曲线简化方法和滑移区分布计算方法是可行的。     

基于Chebyshev正交分解的曲线运动轨迹SAR的Chirp Scaling算法

针对具有三维速度和加速度的曲线运动轨迹合成孔径雷达（SAR），传统的斜距模型无法精确描述其运动特性，曲线历程增加了距离走动现象和方位向时间的高次项，使二维耦合现象更为复杂。本文提出了一种考虑载体平台三维速度和加速度的Chirp Scaling算法以解决曲线运动轨迹SAR成像问题。首先根据运动方程建立斜距表达式，然后对其进行Chebyshev近似，并构造其等效双曲方程形式的斜距模型，推导了具有空变性的距离徙动函数，Chirp Scaling因子以及适用于曲线轨迹的Chirp Scaling成像算法。仿真结果证实了此扩展的等效斜距模型和Chirp Scaling算法在大合成孔径时间下的有效性，并给出了三维加速度的边界值。     

机动飞机操纵面偏转角按升阻比优化配平的计算

机动飞机通常具有多个操纵面,在一定的马赫数M和升力系数C_y下,要使飞机处于配平状态,操纵面偏转角可以有无穷多种不同的组合。但是,在何种组合状态下,飞机能够取得最大升阻比一直是未能解决的问题。本文介绍了一种计算方法,在风洞试验数据基础上,能够计算在不同纵向静安定度裕量情况下,飞机取得最大升阻比时各操纵面偏转角δ_i、最大升阻比的值K_(max)、最佳平衡极曲线(C_(x0)、A_1、A_2)。     

用熟练曲线理论对产品首架劳动量进行估算的探讨

用熟练曲线理论从不同角度估算首架劳动量（工时）有助于在产品立项和规划中科学地估算劳动量和成本。     

优化BGA装配工艺,提高装配质量

总结了BGA装配特点,从BGA封闭器件的封装形式、装配前预烘烤、贴片、再流焊接、返修工艺等方面分析了BGA组装过程中应注意的问题及其解决措施,对BGA高质量装配具有指导意义。     

六点炉温追踪仪在涂装线上的应用

六点炉温追踪仪（ＢＹＫＯ－ＴＲＡＣＫ）能准确、科学的测试各种不同结构烘房的温度曲线。本文介绍了该仪器在烘房的工艺设计、工件烘烤质量及涂料选材等方面的应用。     

2012年“放飞梦想——波音航空科普教育系列活动”在京启动

5月16日,作为2012年"放飞梦想——波音航空科普教育系列活动"的开端,"托起梦想的翅膀——航空科普教育公益活动论坛"在中国人民大学附属小学拉开大幕。据主办方介绍,截至目前,累计有645所(次)学校的45000多人次学生参加了"放飞梦想"活动,898名科技教师接受了培训,在校累计授课达到17071课时。过去三年中,活动共组织18次公开     

升力式再入侧向制导的无奇异方位误差算法

升力式再入侧向制导的传统方位误差算法在地球南北极点处有奇异,在极点附近呈现病态;使用该算法的侧向制导律在极点处无法产生制导信号,在极点附近制导信号错乱。根据方位误差的物理意义,结合无奇异的再入飞行器质心运动方程,利用位置和速度三元数,提出了无奇异的方位误差算法。针对某假想的在极区再入的升力式再入飞行器,在固定纵向控制参量的情况下,进行仅检测侧向制导在极区的有效性的再入过程仿真。算例显示,对于同一侧向制导律,使用无奇异算法可避免传统算法在极区存在的奇异性问题。此外,新算法的计算细节无需因地球模型和再入飞行的地域不同而进行调整,与传统算法相比有更好的普适性,适合需要满足全球到达飞行任务要求的制导律使用。     

基于SVM的小样本可靠性数据分布模式识别研究

小样本数据分布模式识别是航空新装备可靠性分析中亟需解决的一个难题。采用现代统计学原理及支持向量机多分类算法提取了数据分布特征参数,构建了小样本数据分布模式识别模型。测试结果表明,模型对小样本数据分布模式具有较强的识别能力。