一种蒸发式凹腔驻涡值班稳定器的流动与点火性能研究

为进一步拓宽凹腔驻涡值班稳定器在低温、高速来流条件下的点熄火边界,提出了一种利用高温燃气预热、预混供油的蒸发式凹腔驻涡值班稳定器。研究了蒸发式凹腔驻涡值班稳定器的流动特性、燃油分布特性及点火性能。研究结果表明：蒸发式凹腔驻涡值班稳定器的掺混腔和凹腔内部形成的涡系结构为低温、高速来流下的点火和燃烧提供了有利条件。凹腔驻涡区的气相油雾沿流向分布均匀,沿周向从稳定器对称子午面最富递减到相邻稳定器中间面最贫。在相同来流温度下,蒸发式凹腔驻涡值班稳定器的贫油点火和熄火当量比均随着来流速度的增大而增大。在低温（600K）、高速（100～200m/s）来流条件下,相比于蒸发式Z形值班火焰稳定器和常规薄膜蒸发式火焰稳定器,蒸发式凹腔驻涡值班稳定器贫油点火当量比能分别降低5.5%和30%;其贫油熄火当量比能分别降低37.4%和48.8%。     

面向集中力扩散的回转曲面加筋拓扑优化方法

为了提高航天器回转曲面加筋型连接结构的集中力扩散效率,需要开展回转曲面加筋集中力扩散结构设计。传统放射肋设计方法普遍依赖设计经验、难以满足集中力高效扩散需求。因此,提出一种面向集中力扩散的回转曲面加筋拓扑优化方法。第1步,建立了一种基于各向异性过滤技术的集中力扩散拓扑优化方法,保证拓扑优化结果满足回转曲面加筋制造工艺要求;第2步,提出了一种基于网格变形技术的拓扑优化结果智能重构方法,可高效准确地对回转曲面加筋拓扑优化结果进行模型自动重构。基于所提出方法,以卫星平台对接环这种典型的回转曲面加筋壳为对象开展算例研究,并将优化结果与传统放射肋设计结果进行对比。结果表明,所提出的优化方法可得到加筋构型清晰、满足回转曲面加筋制造工艺要求的优化结果,且具有集中力扩散效率高、网格质量依赖性低、拓扑特征重构高效等优点。     

机器学习在流动控制领域的应用及发展趋势

流动控制作为流体力学中的重要跨学科领域,一直是科学研究和工程应用关注的焦点之一。由于流动系统具有强非线性等复杂特征,对流动的控制尤其是闭环控制,一直颇富挑战性。近年来机器学习的迅速发展为许多学科带来了新的方法、新的视角和新的观点,对于流动控制领域亦是如此。通过回顾现阶段三类基于机器学习的流动控制方法,为主动流动控制领域的研究者展示机器学习在流动控制中应用的整体概况,进而勾勒出本领域的发展趋势。     

基于LSTM的飞行数据挖掘模型构建方法

提出了一种基于LSTM （Long Short Time Memory）模型的飞行历史数据挖掘模型的构建方法,此模型可以将飞行数据中有价值的目标数据自动提取出来。首先,通过滑动窗口法获得待检测数据;然后,将预先做好的训练样本数据输入到所构造的LSTM模型中进行训练,得到数据挖掘模型;最后,将待检测数据导入到训练好的LSTM模型中进行模式识别,将目标数据片段挖掘出来。结果表明,基于LSTM模型的飞行数据挖掘模型构建方法通用化程度高,可用于挖掘不同类型的目标数据,且识别率高,具有很高的工程应用价值。     

教学实验用模型电梯的设计与实现

介绍一种以PLC为控制平台,变频器实现调速的模型电梯系统;阐述该模型电梯系统的硬件系统的设计方法,给出一种硬件结构原理图,说明该系统模块化的软件设计方法,给出软件的模块结构和部分PLC源程序。     

飞机外形件三角网格模型光滑B样条曲面重建

综合考虑曲面重建时的拟合精度、曲面片拼接处的连续性和曲面的光顺性等因素,以三角网格模型的双三次B样条曲面重建为例,研究了飞机外形件三角网格模型的分片光滑B样条曲面重建方法。该方法首先采用最小二乘法逼近散乱数据,初步获得分片B样条曲面;然后将光顺准则加权到最小二乘函数中调节曲面光顺程度;最后运用罚函数法保证曲面片边界近似G1连续。将该方法应用于飞机外形件实测数据的曲面重建,误差分析结果验证了方法的有效性。     

三维五向矩形编织复合材料的细观结构模型

分析了三维五向矩形编织工艺携纱器的运动规律,基于映射思想研究了纱线的空间走向及规律.经分析内部区域编织纱及轴纱的空间挤压交织关系,建立了能有效反映其纱线空间构型特征的三维实体细观结构模型.根据3单胞划分思想,提出了平行于材料边界方向的单胞几何模型,建立了编织工艺参数和模型宏细现结构参数的关系.模型数值结果与试件实测数据基本吻合,证明了该模型合理、有效.     

新三态故障分类模型及其阈值确定

将设备运行状态划分为三种状态,比以往的两态模型对于设备的故障分类具有更高的准确性.在设备运行状态三态划分的基础上,提出了新的三态模型,将设备运行状态定义为故障态、准故障态、健康态三种状态,其中准故障态包括间歇性故障和瞬态故障.对新三态模型与两态马尔可夫模型进行了分析比较.论文提出影响故障阈值设定的多方面因素,对新三态模型的高、低阈值进行了定义和分析,给出了求取阈值的目标函数.利用新三态的双阈值目标函数,进行了仿真计算分析,得到了传统的两态模型所达不到的总故障高检出率和低虚警率,取得了满意的结果.     

基于多级代理模型的优化算法

在仿真优化中高精度的仿真模型大多难以实现,本文提出一种由全局和局部代理模型共同作用的多级代理模型,并与仿真优化相结合提出基于多级代理模型的仿真优化算法.运用Kriging近似理论和RBF神经网络分别构建全局代理模型和局部代理模型,并在仿真优化的过程中在线更新代理模型.通过算例对算法进行验证,结果表明多级代理模型具有良好的逼近能力,基于多级代理模型的仿真优化方法具有良好的鲁棒性和寻优性能.     

结合图像局部信息的高斯混合型图像分割框架

针对现有的基于判别型或聚类型的图像,用分割方法无法处理被噪声污染的图像的现状,提出一种新的两步式图像分割框架。该框架首先利用图像的局部信息重塑图像的灰度直方图,增强了像素的类间散布性和类内紧凑性,然后将现有的基于判别型或基于聚类型图像分割方法在重塑图像上执行,从而提高了现有图像分割算法的有效性和鲁棒性。文中用典型的聚类型方法高斯混合模型来说明该框架的可行性。由于框架的两个步骤具有独立性．因此可推广到现有的其他基于像素或直方图的方法。在人工和真实图像上的实验结果证明,这种两步图像分割框架可以获得有效且鲁棒的图像分割结果。