镍基单晶结构的蠕变损伤寿命研究

基于镍基单晶合金材质细观演化规律，提出了同时考虑筏化-解筏及夹杂空洞损伤机理的双参数蠕变损伤本构模型。该本构模型已编入ABAQUS的umat。单向应力状态试验表明它可以模拟镍基单晶结构材料的蠕变规律，特别是晶体取向相关性；利用双剪切和模拟单晶叶片蠕变试验对模型进行了考核，结果相当满意。进一步对单晶叶片的蠕变损伤寿命进行分析，叶片的三维取向优化，可以很大程度地提高叶片的蠕变寿命。     

带肋壁与出流孔内流通道的流阻特性

采用根据相似理论几何放大的模型，在流动相似的条件下，实验研究了带肋壁与出流孔内流通道的流阻特性。在内流通道进口雷诺数为40000-80000，通道总出流比为0．30—0．60的范围内测量了通道压力损失系数Cp的分布，分析了通道进口雷诺数和通道总出流比对Cp的影响规律。结果显示：在通道进口雷诺数一定时，随总出流比的提高，通道内Cp减小，压力损失减小；在通道总出流比一定时，通道进口雷诺数对Cp无显著影响。另外，在比较了当前内流通道流阻工程算法与实验结果的基础上，提出了对当前流阻算法的改进措施。     

基于遗传算法的涡扇发动机多变量加速寻优控制

研究了变几何涡扇发动机不等式约束下的遗传算法最优加速控制规律，在全飞行包线内进行了仿真计算。通过分析多变量变几何涡扇发动机加速过程的特点和性能要求，用离散化加速模型结合遗传算法，使得加速过程最优。仿真计算表明该控制律可以保证变几何涡扇发动机在全飞行包线内稳定工作，且加速时间最短。     

提高HDL综合质量的探讨

提出了EDA工具QuartusⅡ和LeonardoSpeetrum组合方式在Altera公司CPLD器件开发中的应用．解决了目前集成电路设计的复杂和门级电路不易管理的一些问题。同时给出了可编程逻辑器件的开发流程以及在设计思路和语言使用上来简化、优化电路设计以提高HDL综合质量的几点探讨。     

联合优化的BP神经网络模型的应用研究

BP算法因收敛速度慢、易于陷入局部极小值等缺点，使得对于较大的搜索空间、多峰值和不可微函数常常不能搜索到全局极小点，这些制约了BP网络在各个领域中的应用。本文通过对学习系数、神经元的激励函数及误差函数的联合优化，在一定程度上避免了学习中的局部极小问题，提高了学习效率，改进了网络的性能。     

高亚声速压气机叶片优化设计

为实现压气机叶片的优化设计,采用Hicks Henne函数进行叶型参数化,N S方程流场计算与混合遗传算法结合构成设计软件。以给定叶片表面压力分布为目标,以损失小而扩压度大和给定压比损失最小作为目标,所得优化叶片吸力面等熵马赫数分布合理、符合控制扩散规律,具有较好的压比和损失指标。采用几何方法与椭圆型方程方法结合生成壁面正交H型网格,可提高计算精度和便于采用代数紊流模型的流场计算。     

几何参数对涡轮低压导向器变工况性能的影响

在低速风洞上,对某型弹用涡扇发动机涡轮低压导向器原型和改型进行了变工况条件下的详细流场测量。与原型低压导向器相比,改型低压导向器多种几何参数发生了改变,主要包括采用优化的子午型线、正弯叶片、后部加载叶型以及前缘负冲角设计等,因此二者的冲角特性有较大差异。实验分别对两种导向器叶栅测量了3种工况条件,分别为正冲角工况、设计工况和负冲角工况,并对结果进行了对比分析。实验结果显示:改型不仅在设计工况下能量损失较小,而且具有较好的攻角适应性,表现为在所测工况范围内叶栅出口总压损失随工况的变化幅度很小,而原型出口损失则对冲角敏感,损失变化幅度相对较大。      

推进系统优化控制模式研究

在不同的飞行任务段采用不同的优化控制模式,能够充分发挥发动机的性能潜力,提高飞机性能。利用机载自适应模型,使优化控制模式具有自适应能力。优化过程采用线性规划(LP)方法结合发动机的物理响应过程来解决非线性的发动机性能优化问题。文中阐述了优化控制的设计和控制算法,并进行了数字仿真试验,结果表明:在平飞加速工况下,采用最大推力模式,可提高发动机推力约10%;在亚音速巡航时,采用最小油耗模式,可节省单位油耗约2%,验证了推进系统优化控制模式的性能效益。      

涡扇发动机加速过程的模糊控制

采用一种连续型比例积分公式的模糊控制器控制涡扇发动机加速过程，为了使控制满足加速过程最大转速，高压涡轮进口最大温度，压气机最低允许喘振裕度等约束条件并改善加速性能，利用遗传算法对模糊控制器中的3个量化因子进行了优化，优化后的模糊控制器完全可以加速过程要求，具有较好的动态性能，适当划分飞行包线后还可扩展到整个飞行包线。     

战略储备系统备件最优储备量计算的解析方法

 首先简要介绍了战略储备系统及其寿命过程。然后从分析系统的寿命过程入手,将其寿命过程分为两个阶段,每个阶段分别用一连续时间马尔可夫链来描述系统的动态过程,在此基础上给出了战略储备系统最优战略储备量计算的解析方法,并针对不可修的情况给出了简化的计算公式。