气体分配方式对民机多隔仓燃油箱惰化的影响

在假设燃油箱整体和各隔仓无质量堆积的前提下,建立了一种可根据压力差自动确定流动方向和流量的数学模型,并给出了迭代法计算的步骤,然后采用微元法获得了惰化过程中各隔仓体积氧浓度随换气次数的关系.以波音747中央翼油箱为对象,与国外文献中公布的实验数据进行了对比,验证了所建模型有较高的计算精度.以国产某型客机中央翼燃油箱为研究对象,给出了4种不同的富氮气体进气孔设置及2种气体分配方式,比较了它们对惰化过程的影响,结果显示,将富氮气体按体积平均方式通入所有的隔仓具有最好的惰化效果,而将进气孔口设置在外侧隔仓并单独进气的惰化效果最差,而且在中部对称位置的隔仓上设置进气孔优于非对称位置设置进气孔.     

压电网络复合板的振动抑制实验研究

主要研究了压电网络系统针对薄板的振动抑制特性,在对压电网络复合板机电耦合动力学方程分析的基础上,通过设计模拟电感电路解决了压电网络复合板振动实验中最优电感值过大的问题,从理论和实验上分析比较了电阻型和电感电阻并联型压电网络复合板振动控制效果及其特点。实验证明采用均匀化处理方法建立的机电耦合动力学方程能够正确预测压电网络复合板的动力学特性,同时实验验证了压电网络的电路模态和压电复合板的机械模态的耦合关系,明确了最优电学参数选取原则,为压电网络复合板的最优参数设计提供了依据。      

涡轮叶片导管快速建模

导管是涡轮叶片冲击冷却的核心部件。为实现复杂冷却结构叶片导管的快速建模,提出了创成式导管快速建模方法。首先应用截形法构建适应叶片内腔几何形状的管身截面线以创建管身,然后应用截交包络裁剪法与特征等弧长阵列方法保证了导管冲击孔与导管突起的建模稳定性与建模效率,并构建了突起定位迭代公式,保证了导管与叶片内腔的配合精度。最后采用UG Open API工具开发了导管快速建模程序,验证了所提方法的可行性。      

基于参数化模型的大型民用飞机设计航程研究

航程和座级直接反映民用客机的市场定位,是飞机产品能否被市场广泛接受的关键因素。目前全球大型客机市场由波音和空客两家公司垄断,又细分为窄体客机、宽体客机和超大型客机等市场。其中,宽体客机的航程跨度较大,是否发展中、短程宽体客机的争论从未终止。伴随空客公司推出A330区域型客机,中短程宽体客机是否有利可图的争论更加炙手可热。有鉴于此,基于全参数化飞机模型,研究了特定座级下设计航程与机翼、发动机、特征重量、气动特性以及燃油经济性之间的关系,分析了设计航程对民用飞机总体设计带来的影响,从技术层面阐述了设计航程变化带来的收益及代价。     

风洞收缩段曲线气动性能研究

介绍了一种新的风洞收缩段曲线的设计方法,即UG参数化收缩段壁型曲线设计。采用商用软件fluent对这种收缩段曲线性能进行数值模拟计算,获得了好的流场品质,对于风洞的设计以及流动优化提供了新的设计思想。在模拟计算的基础上应用了该研究成果加工制造了一座低速风洞,并对风洞流场进行了校测,对比了模拟计算结果与实验测量结果,并进行了流场性能分析。该设计方法可以应用推广到风洞设计工作中去。     

一种修正的Mann迭代算法的强收敛性

设H是一Hilbert空间,C为H的非空闭凸子集,T：C→C为一非扩张映射。在假设零元素θ∈C的情况下采用正则化思想,提出了一种不涉及投影算子的Mann迭代修正算法来逼近T的不动点,证明了算法的强收敛性。     

月球精确定点软着陆轨道设计及初始点选取

研究了一种应用参数化控制求解月球探测器精确定点软着陆最优控制问题的方法。 首 先用约束变换技术将不等式约束进行了近似处理,而后利用若干个分段的常数去逼近最优解 ,再根据强化技术通过时间轴上的变换,将每一段参数的持续时间转变为一组新的参数,于 是最优控制问题被转化为一系列参数优化问题。最后应用经典的参数优化方法即可求得最优 控制函数的一个近似解,通过增加参数个数,重复优化得到逼近连续最优解的参数化解。同 时在优化过程中考虑了制动初始点的选取对结果的影响。仿真结果表明了所提设计方法是简 单、有效的。〖JP〗     

镍基单晶合金高温蠕变筏化模型研究

在基于细观两相胞元结构的滑移本构模型基础上,引入高温蠕变筏化机制,并与三维胞元应力应变解析模型结合,来模拟DD3在1223K和SRR99在1123K和1253K下的蠕变筏化。文章首先给三维胞元应力应变解析模型引入细观胞元尺寸的变化,再通过对相关理论及试验观测的分析,提出以γ/γ′各界面位错密度的大小和基体各通道有效应力的状态为依据来判断 的筏化类型和方向,最后应用Avrami方程定量分析胞元中 的高温筏化过程,通过对细观胞元尺寸和应力应变状态的实时更新,再结合细观滑移本构模型得到材料的高温蠕变全过程。模拟结果表明,本模型提出的对筏化类型和方向的判断均与试验所得结论相吻合,且其筏化过程也基本符合试验观测的结果,筏化定量分析的加入使此考虑细观胞元结构的滑移本构模型可以较准确的模拟单晶材料的高温蠕变性能。     

二值卷积神经网络综述

二值卷积神经网络（BNN）占用存储空间小、计算效率高,然而由于网络前向的二值量化与反向梯度的不匹配问题,使其与同结构的全精度深度卷积神经网络（CNN）之间存在较大的性能差距,影响了其在资源受限平台上的部署。至今,研究者已提出了一系列网络设计与训练方法来降低卷积神经网络在二值化过程中的性能损失,以推动二值卷积神经网络在嵌入式便携设备发展中的应用。因此,本文对二值卷积神经网络进行综述,主要从提高网络表达能力与充分挖掘网络训练潜力两大方面,给出了当前二值卷积神经网络的发展脉络与研究现状。具体而言,提高网络表达能力分为二值化量化方法设计、结构设计两方面,充分挖掘网络训练潜力分为损失函数设计与训练策略两方面。最后,对二值卷积神经网络在不同任务与硬件平台的实验情况进行了总结和技术分析,并展望了未来研究中可能面临的挑战。