高氯酸铵高压下的分解动力学

用压力差热分析（ＰＤＴＡ）研究了高氯酸铵（ＡＰ）在高压下热分解动力学。结果表明，压力使ＡＰ的ＤＴＡ曲线上高温分解峰移向高温，而使低温分解峰移向低温。压力提高高温分解的表现活化能，但却没有改变低温分解的动力学参数。还用分解机理和控度速度步骤解释了这些结果。     

过氧化氢推力室技术研究

简述了过氧化氢作为火箭推进剂的优点,重点介绍了近几年陕西动力机械设计研究所在过氧化氢单组元推力室和双组元发动机推力室研制中取得的进展。设计了几种过氧化氢单组元推力室并进行了试验;进行了过氧化氢／煤油双组元火药点火试验;进行了催化点火技术的研究,27次点火试验全部取得成功;设计并生产了几种双组元推力室,对过氧化氢／煤油自燃点火技术进行了研究,累计进行了500余次点火试验;采用37kN推力室分别进行了90％过氧化氢／煤油的火药点火试验和自燃点火试验,试验获得了成功。     

基于舰船目标的极化SAR改进滤波算法研究

针对传统极化白化滤波(PWF)算法在处理极化SAR数据时的缺陷,提出一种改进的方法,该方法利用边缘模板检测和Freem an散射特性分解等技术对存在结构特征区域的图像采取特殊处理,提高了存在结构特征区域图像的滤波性能。实验证明,改进方法具有更强的自适应性,可有效降低相干斑噪声,特别是在边缘区域,能更好地保持舰船目标的结构信息。     

卫星遥测数据短时CEEMDAN-PSO-ELM预测模型

针对卫星遥测数据变化类型众多而导致传统预测模型难以准确预测的问题,提出一种基于自适应噪声完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-粒子群(PSO)-极限学习机(ELM)的组合预测模型。首先对遥测序列进行CEEMDAN分解,以降低序列的非线性;然后利用PSO对ELM预测模型的输入权值和隐含层偏差进行优化;最后利用PSO-ELM预测模型分别预测分解后的序列,依次相加得到最终预测结果。将其应用在某在轨卫星实测数据中,与传统的预测模型比较。结果表明:该方法在平均绝对误差、平均绝对百分误差、均方根误差、标准均方误差指标上均最小,在曲线拐点处与真实数据最为接近。证明该模型能实现准确预测的功能。     

轴承配置对转子轴系振动特性的影响

以三支承转子轴系为研究对象,采用有交互作用的正交试验法,分析轴承位置对转子轴系振动特性的影响,找出轴承位置的优选组合及对振动影响的主次顺序。将简化的转子轴系模型导入ANSYS Workbench中,分别对不同轴承位置下系统临界转速附近振动情况进行仿真分析,以前3阶中正涡动状态下的最小振动变形量为目标参数,得出了轴承位置变化同目标参数之间的关系。结果表明:轴承Ⅰ×Ⅱ的交互作用会对轴系的振动特性产生较大影响,轴承Ⅰ的位置对轴系的振动特性的影响最大,轴承Ⅲ的位置对轴系的振动特性影响相对较小。      

基于DMD方法的超声速进气道喘振特性分析

采用非定常数值仿真方法对典型超声速进气道的喘振现象进行了研究,并引入动力模态分解(DMD)方法对小喘和大喘流动特性进行了分析,获取了小喘及大喘的流场振荡特征,其中DMD得到的1阶模态反映了时均流场特征、2阶模态反映了主频振荡流场特性。在此基础上,针对小喘与大喘的相互关系进行了研究,结果表明:进气道内小喘流动包含大喘的流场振荡特性,小喘状态是进气道由不喘到大喘状态的中间状态,由小喘向大喘演化过程中,进气道内一些流动特征逐渐减弱并趋于稳定收敛,大喘的流场结构整体上比小喘状态更为稳定。      

微小型车铣加工表面粗糙度分析及预测模型建立

随着尖端科学技术和国防工业的不断发展,微小型车铣加工技术作为一种先进的切削加工方法被广泛应用在军民制造领域。为获得微小型正交车铣加工参数引起的零件表面粗糙度的变化规律,以高效车铣复合加工机床正交车铣轴类零件的表面粗糙度为研究对象,采用三水平五因素正交实验分析法和多元线性回归预测法,重点研究了车铣加工参数与表面粗糙度之间的关系、车铣加工参数与表面粗糙度预测模型数值关系。结果表明,采用相同刀具下正交车铣加工轴类零件,其工件尺寸、车削主轴转速、工件进给量、铣削主轴转速和切削深度依次从大到小影响零件表面粗糙度质量,可指导高效车铣复合加工机床的加工工艺参数优化。     

Fe_2O_3/石墨烯复合物的制备及催化性能研究

以氧化石墨烯和硝酸铁为原料,采用水热法制备Fe_2O_3/石墨烯复合物。采用XRD、FTIR、RAMAN、SEM等对其结构和形貌进行表征,并通过不同升温速率的TG-DSC研究Fe_2O_3/石墨烯复合物对HMX热分解催化作用。结果表明,在氧化石墨烯被还原为石墨烯过程中,同时Fe_2O_3纳米粒子负载于石墨烯片层上;Fe_2O_3/石墨烯复合物可使HMX热分解活化能降低51.13 kJ·mol~(-1),对HMX有较好的催化作用。     

一种基于动模态分解的翼型流动转捩预测新方法

考虑自由转捩的定常/非定常流动Navier-Stokes方程数值求解,对于翼型流动细节的精确模拟和气动力的精确预测均具有十分重要的意义。采用动模态分解(DMD)方法进行流动稳定性分析,再结合e N方法,提出了一套适用于翼型绕流的转捩预测新方法,称为DMD/e N方法。相比于传统的线性稳定性分析方法,DMD方法不需要求解附面层方程和线性稳定性方程,也没有引入平行流假设,具有更好的理论适用性和算法鲁棒性。开展了NLF0416、S809和SD7003等翼型的转捩预测数值验证研究,通过与实验结果以及与传统的基于线性稳定性分析的e N方法的比较,验证了本文所发展的转捩预测新方法在预测翼型的定常流动和非定常流动转捩方面的正确性,也表明了该方法具有解决含层流分离泡的翼型绕流转捩预测的能力。     

鲁棒成形极化敏感阵列波束的方法及极化估计

基于极化敏感阵列,提出了一种鲁棒成形阵列波束的方法。该方法首先将阵列的数据模型进行了重新描述,从而获得了信号波达角(DOA)和极化解耦的模型。借助于该模型并对信号的两个极化方向分别进行鲁棒约束,设计出了一个新的鲁棒空域波束空间成形矩阵,利用该矩阵可以获得信号两个极化分量的鲁棒估计。基于特征值分解的方法,最后给出了估计信号极化参数的方法。分析和数值仿真实验均表明:提出的方法,在对DOA估计误差以及阵列位置误差等造成的阵列失配具有较强鲁棒性的同时,也能有效抑制干扰和噪声,进而提升了极化参数估计的性能。