过膨胀状态下轴对称收-扩喷管内外流场计算及分析

轴对称收-扩喷管在过膨胀状态下工作时, 喷管内部将产生强烈的激波以及附面层分离, 流态非常复杂.计算实践表明, 应用广泛采用的重整化群(RNG)k-ε湍流模型, 并结合标准壁面函数对其进行数值模拟时, 误差较大.针对标准壁面函数的不足, 采用增强型壁面函数处理固体壁面附近的流动, 对轴对称收-扩喷管的内外流场进行了数值模拟, 并与试验数据进行了分析比较.结果表明:增强型壁面函数更加适合处理此类存在强逆压梯度导致附面层分离的问题.      

轴流压气机过失速的非线性动力学分析

为了解Greitzer的B参数和节流γ参数对轴流压气机过失速行为的影响, 使用分叉分析方法, 研究了压缩系统中过失速所对应的静态分叉行为.由此, 划分了γ-β分叉参数空间中, 轴流压缩系统稳定和不稳定流动的区域分布图.结果表明, 非线性动力学的分叉分析方法, 可以准确的捕捉到轴流压缩系统中典型的过失速流动行为, 同时可以简便的分析分叉参数作用下平衡点稳定性的变化情况.      

民用飞机应急离机舱门打开过程分析研究

应急离机舱门作为民用飞机试飞过程中唯一的专用逃生出口,其舱门能否顺利打开直接影响着机组人员的逃生。针对某民用飞机应急离机舱门机构的特点,从锁定、解锁两方面对其运动原理进行分析;分别考虑有无增压载荷两种情况,通过Lms.Virtual.Lab Motion建立其虚拟样机模型,对其打开过程进行仿真分析。结果表明:该套舱门机构在锁定、解锁方面具备良好的保护措施;有增压情况下解开过中心保护机构所需的操纵力远大于无增压情况,但其解开后对舱门的打开起到有效助力作用,且外载越大打开响应越快。     

三种典型过失速机动的仿真

从飞机的六自由度运动方程出发,结合推力矢量控制系统,进行三种典型过失速机动(“眼镜蛇”,尾冲,Herbst机动)的数值仿真,主要研究了每一种机动的操纵规律;失速迎角后大迎角不对称气动力和力矩及气动迟滞对完成过失速机动的影响;推力矢量在实现过失速机动中所起到的作用.此外,对不同初始飞行状态也给予了讨论.仿真结果表明:推力矢量是实现过失速机动的有效手段;在设计操纵规律时,应予以充分考虑到不对称气动力矩的影响;气动迟滞、进入速度对过失速机动的影响也不容忽视.     

NOMA异步干扰消除技术

由于NOMA(Non-Orthogonal Multiple Access,非正交多址接入)技术能够提高系统的吞吐量和频谱效率,因而在空间信息传输中具有广阔的应用前景.针对N O MA在传输过程中必然面临的同步问题以及不同用户信号间的彼此干扰问题,提出了N O MA异步干扰消除方案.首先采用过采样使得输出符号之间的噪声分量彼此独立,然后利用过采样输出序列间良好的结构性,分别采用SIC(Successive Interference Cancellation,串行干扰消除)、BP(Belief Propagation,置信度传播)、MLSD(Maximum Likelihood Sequence Detection,最大似然序列检测)等对采样输出的序列进行信号检测.仿真结果表明,符号异步NOMA相比于同步NOMA具有更好的误码性能.     

先进战斗机过失速机动模型飞行试验技术

具有过失速机动能力的战斗机在近距空战中能够取得快速占位、先敌瞄准、有效规避攻击的战术优势,是先进战斗机的标志性性能要求。模型飞行试验技术作为空气动力学研究三大手段之一,在解决飞行器技术难题、实现技术创新方面发挥了重要作用。本文介绍了中国空气动力研究与发展中心利用带动力自主控制模型飞行试验平台发展的过失速机动模型飞行试验技术,以及开展的先进战斗机构型典型过失速机动模型飞行试验,分述了在大迎角非定常气动建模、宽量程气流系参数测量、大迎角非线性控制、推力矢量控制、大迎角非定常气动参数辨识方面的研究工作与解决这些关键问题的技术途径。通过此项研究,在国内首次实现了先进战斗机构型缩比模型典型过失速机动飞行,相关研究成果可为先进战斗机实现过失速机动飞行能力提供有力的技术支撑。     

涵道风扇式无人机的优先级控制分配

涵道风扇式无人机是一种冗余配置操纵面的飞行器，其控制分配问题通常使用伪逆法求解，然而伪逆法不能对任意可达的期望力矩都返回容许控制，使冗余的操纵面牺牲了部分控制能力。提出一种优先级控制分配方法，该方法先对期望力矩进行矢量分解并划分优先级，再求解约束最优化问题得到容许控制。相比于伪逆法，所提出的方法可对更大范围的期望力矩返回容许控制，而且当期望力矩不可达时，可以防止系统因执行器饱和而产生输出耦合。将所提出的方法应用到涵道风扇式无人机的控制分配中，仿真及飞行试验验证了该方法的有效性。     

基于改进AdaBoost.M2算法的自动调制识别方法

针对同族调制类型通信信号识别难度大、深度学习模型普遍存在泛化能力弱的问题，基于经典AdaBoost.M2算法，提出改进样本权重的AdaBoost.M2算法，用于解决大样本情况下学习率与加权后样本数据难以相适应的问题。改进后的新样本权重确保训练样本数据的数量级在加权后不变，并使算法更迅速地关注到难分类样本，提高了弱分类器综合性能，降低了加权投票模型中弱分类器重要性之间的差异。针对部分样本的统计特性易淹没于噪声中造成难分类问题，提出随机特征裁剪方法，使算法避免过度关注异常特征，降低了极难分类样本对AdaBoost.M2算法性能的负面影响，提升了算法的泛化能力，并以低信噪比数据进行实验验证。针对调制类型同族信号难分类的问题，选取同族调制类型的通信信号开展模型训练和测试。实验结果表明：相比于单一卷积长短时记忆全连接深度网络（CLDNN）算法，改进AdaBoost.M2算法对低信噪比PSK族类和QAM族类通信信号的测试集准确率分别提高了8.5%和11.25%，相比于直接集成CLDNN的经典AdaBoost.M2算法，测试集准确率分别提高了8.25%和6.5%。     

樊锦诗:追梦敦煌

<正>我做梦,都会梦见敦煌;醒过来,还是敦煌。我们的责任就是看家护院,弘扬敦煌文化,能把这份属于全人类的遗产完好地留给后人。"敦煌,已经融入了敦煌研究院院长樊锦诗的血脉之中。生于北京,长于上海,求学燕园,却扎根于西北大漠。从1963年大学毕业被分配到敦煌,樊锦诗已经在这里度过了51个年头。研究敦煌、保护敦煌,弘扬敦煌文化,她的名字和命运和敦煌紧紧     

Alenia SIR-M二次雷达28V电压调整模块电路分析及维修

深圳雷达站安装的Alenia SIR-M二次雷达服役将近20年,在经过了很长时间的稳定运行期后,现在设备元器件开始老化,故障率上升,特别是电源部分,一旦出现故障将导致整个通道无法工作.论文对Alenia SIR-M 二次雷达28V电压调整模块电路进行了详细的分析,并针对一次28V模块故障维修进行了阐述和总结.