子波变换在实验流体力学中的应用

介绍了子波分析的历史、基本知识以及在实验流体力学方面的应用。讨论了子波变换在客观辨识湍流边界层相干结构方面的应用。作者用子波变换的方法提出了确定湍流边界层相干结构挥发时间尺度的能量最大准则，提取了相干结构对应的速度信号波形。用于波变换研究了湍流边界层脉动速度信号的局部奇异性行为，发现相干结构发生处脉动速度信号的局部奇异性指数为负值。     

含碳酸钙的负压强指数复合固体推进剂燃烧机理

本文采用激光阴影高速摄影、扫描电子显微镜、X光电子能谱,对含和不含CaCO_(3)的三种夹心件及SO4-5A PU复合推进剂的燃烧过程、燃面形貌、化学成分和覆盖分数分别进行了研究和测定。结果表明:CaCO_(3)在低压下(〈1.96MPa)提高AP的燃速,在高压下(〉1.96MPa)起降速作用;CaCO_(3)与AP反应生成CaCl_2,并促使AP熔化;燃面上CaCl_2含量随压强上升而增加;PU熔化流动对AP表面的覆盖在mesa区内随压强而升高,在非mesa区的低压区也存在。基于以上实验结果,对含CaCO_(3)的PU负压强指数推进剂的燃烧机理进行了讨论。     

飞机发动机混沌振动信号盲分离检测方法

发动机混沌振动信号携带着丰富的状态信息,依据混沌振动信号进行状态监测及故障诊断是一种很有前途的技术手段,但由于混沌信号具有伪随机特性及在低频段具有宽频谱等特点,使得传统的方法很难将其从振动信号中分离。在提取混沌振动信号方面,使用快速独立分量分析（Fast ICA）盲分离方法分离出飞机发动机振动信号中的混沌信号。利用功率谱和Lyapunov指数（LE）方法进行了判定,根据计算结果对发动机状态做出判断,验证了盲分离方法分离混沌振动信号的有效。盲分离检测混沌振动信号的方法不仅使依据混沌信号判断飞机发动机状态成为可能,也为利用混沌信号进行状态预测和控制提供了一种方法。     

高能固体推进剂燃速压力指数的分析

本文根据双基系列推进剂的发展与演变,在实验的基础上分析了影响CMDB推进剂燃速压力指数的各种因素并推论了降低高能固体推进剂压力指数的具体措施,这些讨论对于新一代硝酸酯增塑的聚醚聚氨酯推进剂燃烧性能的研究具有指导意义.     

降低硝酸酯增塑聚醚推进剂燃速研究

采用调节硝酸酯增塑聚醚(NEPE)推进剂的配方组分、添加燃速调节剂等手段开展了降低环氧乙烷-四氢呋喃共聚醚/硝化甘油/硝化二乙二醇/黑索金/高氯酸铵(P(E-CO-T)/NG/DEGDN/RDX/AP)类NEPE推进剂燃速的研究。结果表明,增大AP粒径、降低NG/DEGDN的比例、适当降低AP含量、添加少量燃速调节剂,可达到降低燃速的目的。通过对NEPE推进剂配方组分的调节,在燃速调节剂三醋酸甘油酯/聚甲醛/蔗糖八醋酸酯以1∶1∶1配比添加时,其7.0 MPa下的燃速可降至6.87 mm/s。     

纳米压痕法测试压痕蠕变的应用研究

阐述压痕蠕变的研究进展及其测试原理,并且采用纳米压痕仪对Ta,Ni和Ni基高温合金三种金属体材料、BaTiO3陶瓷和Ag/Co多层薄膜进行蠕变实验,分析蠕变应力指数和相应的蠕变机制.     

基于混沌变量的航空发动机性能监控与故障诊断

针对在利用综合加权法计算表征发动机整体性能的综合指数时,各参数的权系数难于确定,本文提出利用混沌变量确定各参数的权系数,使优化得到的综合指数值比采用专家调查法所得到的综合指数值更能灵敏、准确地反映发动机整体性能的变化情况,提高了发动机性能正常与否的识别率,并以此来发现发动机潜在早期故障,防止故障的扩大。通过对某型涡扇发动机进行监控,证明该方法确实有效。      

组分对硝酸酯增塑聚醚推进剂燃烧性能的影响

通过对氧化剂AP含量及粒径、燃速催化剂种类及含量、铝粉粒度、交联剂及工艺助剂等的调整，对硝酸酯增塑聚醚推进剂的燃烧速度和燃速压强指数进行了研究，结果表明，燃速在7．7～16．7mm／s（7．0MPa）范围内可调，静态燃速压强指数稳定在0．5，最低可达0．41。     

基于系统混沌指数的航空发动机状态监测

从混沌理论、分形学的角度研究了航空发动机失稳工作,计算了发动机失稳过程系统混沌特征量的变化.采用小波降噪对压气机压力数据作预处理,重构了系统相空间,改进了关联积分的计算方法,在此基础上采用滑动窗口方法计算了发动机失稳过程中系统李雅普诺夫指数、关联维数的变化.计算结果显示,发动机失稳过程中系统的混沌指数有显著的改变,系统进入失稳状态李雅普诺夫指数增大0.19,而关联维数则减小0.45,表明混沌指数可用于发动机系统的状态监控,亦为发动机失稳运动的特性研究提供了新思路.      

遗传算法在星座多星接近轨道优化中的应用

以三颗非共轨的Walker星座卫星为研究对象, 对航天器无需变轨与其接近的可能性进行研究. 将Lambert方法得到的航天器轨道作为初始轨道, 利用遗传算法对初始轨道进行优化. 对初始轨道在参考时刻位置和速度的改变量进行编码,形成对应的种群. 以航天器与星座卫星之间的最近距离为适应度函数, 通过种群的繁殖得到优化结果. 结合仿真算例, 分析了最小二乘算法和遗传算法在轨道优化中的优劣以及接近过程中轨道摄动的影响. 结果表明, 遗传算法适用于所提出的轨道改进问题. 研究结果可为单航天器无需变轨对星座多星接近问题提供理论依据.