基于协同学的航天型号项目组合配置战略贴近度研究

文章将协同学和系统理论引进航天型号项目组合配置战略贴近度研究,运用熵的思想度量了航天企业战略和项目组合配置方案之适配序参量的配置合理性,在定义适配序参量、适配熵、适配度和贴近度等概念的基础上,构建了航天型号项目组合配置战略贴近度的优化度量模型,并通过航天企业实践验证了该度量模型的科学有效性,为航天企业进行多项目管理提出了可供参考的分析方法和决策依据。     

星载大型反射面天线的刚-柔-姿控一体化在轨振动分析方法

随着大型可展开环形天线在航天器上的应用,口径越来越大,指标更加严格,卫星姿控、轨控、太阳翼驱动等导致的机械运动必然会引起大型反射面天线的振动,从而造成电性能降低,影响任务完成质量。提供了一种获取大型环形天线在轨振动影响的刚–柔–姿控一体化分析方法,建立了集扰动源、整星刚柔耦合动力学模型、姿态控制系统、天线振动影响分析的一体化仿真分析模型,实现了在典型扰动模式下的环形天线的振动响应计算、环形天线整体指向和变形计算。分析结果为天线在轨振动影响分析、性能指标预示、振动传递机理及抑制措施提供支持。     

行星轮系动态啮合应力研究

针对行星传动齿轮系的结构特点,建立了行星齿轮和主动齿轮的非线性接触有限元模型,应用AN-SYS软件进行了动态接触分析的研究。基于研究结果,建立了可以体现行星齿轮系在工作过程的啮合应力变化情况的计算模型,可以直观地观察到行星齿轮系从开始啮合到完全脱开整个过程中的应力分布及变化情况。选择20节点六面体单元,模拟齿轮受载情况,迅速、高效地得出整个齿轮系的强度、刚度分布云图,大大提高了设计效率。     

星载大型柔性索网天线重力环境下的型面调试

大口径柔性索网天线在地面环境下重力变形较大,且变形与天线反射面的制造误差始终交织在一起从而影响天线型面精度调试。针对这一问题,文章给出了反射面各类误差的定义,提出了制造误差与天线口面向上和口面向下不同放置状态型面误差的相互关系并予以证明;通过对这些关系式的运用降低了反射面重力变形与反射面制造误差的耦合程度,为反射器在重力环境下的型面调试指明了方向;此外结合工程需求给出了索网天线型面调试的流程,在实际工作中利用该流程可以有效地减少天线翻转调整次数,提高索网天线的型面调整效率。     

利用CFD技术计算飞行器动导数

利用非定常流场数值计算方法模拟飞行器强迫俯仰振荡仅能得到俯仰力矩系数对迎角变化率和俯仰角速度的动导数之和,而动稳定性分析需要单独的动导数数值.为解决这个问题,利用滑移网格模拟强迫振荡运动,得到俯仰力矩系数对迎角变化率和俯仰角速度的动导数之和.利用旋转参考坐标系模拟定常拉升,得到俯仰力矩系数对俯仰角速度的动导数.利用旋转参考坐标系模拟匀速滚转,得到滚转力矩系数对滚转角速度的动导数.对有翼导弹和水上飞机进行了纵向和横向动导数的计算.计算结果与试验数据、文献数据以及其他方法得到的结果具有较好的一致性,表明提出的方法可用于复杂外形飞行器动导数计算.     

复合材料帽形加筋结构稳定性研究

建立了复合材料帽形加筋结构的参数化有限元模型,给出了两种进行层板结合处的模拟计算方法,通过计算得到了模型的屈曲载荷并总结了加筋结构几何参数对结构稳定性的影响,给出了模型的收敛性分析,对比了模型网格密度对于计算结果的影响,找到最佳的网格密度,提高了模型计算的效率和准确性,为实际的结构设计提供了重要参考,为结构分析提供了依据。     

基于能量法的跨声速风扇叶片气弹稳定性研究

基于能量法原理,采用弱耦合的方法对跨声速风扇叶片进行气弹稳定性分析;采用3维线性插值算法编程实现CSD/CFD数据交换。利用有限元法计算叶片的模态振型和固有振动频率;应用FLUENT动网格技术,对NASA R 67风扇叶片在不同模态振动下的非定常流场进行数值模拟,给出在前3阶模态振动下叶片表面的周期累积气动功和气动阻尼,并探讨了激波对跨声速风扇叶片气弹稳定性的影响。     

高职新生英语学习适应与学习策略的转变

通过对高职新生入学后英语学习适应调查结果的分析研究,探讨普遍存在的新生适应不良问题。高职新生必须在英语学习策略上做出改变,第一是学习观念与习惯的改变;第二是通过活动转变被动局面;第三是评价方式的改变。英语学习策略的转变有助于新生尽快适应高职英语学习。     

外吹式襟翼动力增升绕流数值分析

基于Euler方程来数值模拟运输机吹气襟翼的流动机理,通过优化发动机及襟翼系统的安装,以此评估其动力增升效果.计算结果分析表明本文方法对动力增升概念设计有很好的适用性.     

一种基于N元语法分布的语言模型自适应方法

N元语法分布能恰当地描述语料库的特性,为了有效利用普通领域训练数据,提出一种基于N元语法分布的语言模型自适应方法.该方法定义一个小的领域内的高质量种子集和一个大的普通领域的质量不稳定的训练集,将训练集的N元语法分布自适应到和种子集的N元语法分布相似,以更好地进行特定领域单词识别.实验结果表明,基于N元语法分布的语言模型自适应方法可以使单词困惑度和词错误率分别比传统的简单插值法降低11.1%和6.9%.