计量标准设备期间核查方法探讨

期间核查是保证校准实验室计量标准设备性能可靠的重要手段,对实验室标准设备实施期间核查是实验室管理中重要的组成部分,本文介绍了实验室计量标准设备期间核查常用的几种方法并结合实例加以验证.     

一类非线性边值问题正解的存在性研究

为讨论一类非线性二阶两点边值问题正解的存在性,利用上下解方法,构造相应锥映射,给出非线性变号的二阶两点边值问题正解存在性的判定方法;对已发表文献中相应的结果进行推广,从而获得该类边值问题存在正解的重要结论。     

周期性扰动对平板湍流边界层统计性质的影响

用IFA300热线风速仪和X形二分量热线探针精细测量了平板湍流边界层在施加不同频率的周期性吹吸扰动前后不同法向位置的瞬时流向、法向速度分量的时间序列信号.在平板湍流边界层的固壁表面沿展向切割一条5 mm宽的窄缝, 在平板底部用扬声器从壁面向平板湍流边界层内施加不同频率的周期性吹吸扰动, 研究不同频率的周期性扰动在平板湍流边界层内发展演化的规律及对平板湍流边界层统计性质的影响.      

电压与钙耦合神经元模型的符号动力学

应用符号动力学研究了跨膜电压与细胞内钙浓度相耦合的R15神经元模型.通过峰峰间期序列(ISIs, Interspike Interval Series)的首归映射构造出描述周期和混沌放电模式的符号序列,并讨论了与切分岔密切联系的阵发混沌与嵌含在混沌区中的周期窗口的产生机理.由符号序列的排序规则,确定具有不同拓扑结构的放电节律与连续变化的参数值的对应关系,从而对实验或模型测得的任意放电模式进行参数识别.研究结果表明符号方法是研究神经放电活动动力学行为的一种有力工具.尤为重要的是,这样一种粗粒化的方法能够推广到神经电生理实验中,从复杂的实验数据中提炼更多有价值的信息.      

伺服系统辨识的仿真与实现

介绍了一种机电伺服系统的辨识装置。针对一类伺服系统设计了完整的软硬件平台。阐述了相关辨识法与最小二乘法的基本原理以及其在伺服系统辨识中需要注意的相关环节。重点解决了应用M atlab系统辨识工具箱和其他仿真工具实现时的所有问题。将整个辨识工作模块化,从而得到一种简洁通用的软硬件辨识平台。并成功地应用COR-LS辨识方法得到了一个中功率伺服系统的传递函数。通过与实际系统模型的比较分析证明,该平台对于中功率伺服系统辨识结果非常令人满意。     

具有倾斜燃面的固体火箭发动机内流场解析解与数值解的分析比较

运用解析方法与数值模拟方法,对具有倾斜燃面的固体火箭发动机内流场进行了研究.解析部分以二维不可压欧拉方程为基础,运用摄动法求解涡量-流函数非线性方程,得到了燃烧室内速度场、压力场及涡量场的解.数值模拟部分采用FLUENT软件中的层流模型与标准k-ε模型,针对不同雷诺数下的情况选择不同的模型,对该问题进行了数值模拟.主要研究了燃面倾斜角α与平直燃面长度L对燃烧室内流场的影响.结果表明,若不考虑倾斜效应,仅用平直燃面代替倾斜燃面,不仅会高估压降,而且会影响流场的其他参数,这种影响在加长燃烧室或大燃面倾斜角发动机中尤为突出.解析解与数值解基本吻合.     

明胶溶液及明胶-PEG复合纺丝液流变性研究

通过对明胶溶液和明胶-PEG混合溶液流变性的研究发现,在实验所用的剪切力范围内,明胶溶液和明胶-PEG混合溶液在不同浓度、温度和pH值时均为胀塑性流体,且其粘度随着浓度的增加呈指数增长,随着温度的增加而指数降低.相同质量分数的明胶-PEG混合溶液的粘度明显大于明胶溶液的粘度,表明PEG和明胶之间存在相互作用.在明胶的等电点处,明胶溶液和明胶-PEG混合溶液都具有最低的粘度;不过,明胶-PEG混合溶液对pH的敏感性有所降低.通过对明胶溶液和明胶-PEG混合溶液非牛顿指数n的分析可知,两种溶液在低浓度和高温时更容易受到外部剪切力的影响.上述研究结果对明胶-PEG复合纺丝液的制备具有指导意义.     

外边界位置对数值计算翼型绕流的影响

用数值方法计算翼型绕流时,外边界位置一般只取在距翼型有限的距离。本文用不可压位流理论找出该问题的精确解,从而得到外边界位置对计算的升力、阻力和表面压力分布的影响。     

复杂禁飞区高超声速飞行器路径-轨迹双层规划

针对高超声速飞行器在复杂禁飞区的规避场景,为解决现有轨迹规划方法对任务初值依赖性强的问题,提出一种基于双层规划建模的路径-轨迹规划方法。其中,上层为路径规划,为轨迹提供路径点引导信息,避免轨迹陷入局部解;下层为轨迹规划,利用上层输出的路径点信息,将轨迹分割成多个横向机动小的子段,解析求解横纵向飞行剖面,减小运动模型简化误差。数值仿真表明,与现有轨迹优化方法相比,本方法能够选择指标更优的路径,提高了轨迹规划的全局性能;解析飞行剖面制导误差不超过0.03%,解决了大范围横向机动的剖面解析难题。     

单纯形法原理及其扩展

详细阐述单纯形法的基本原理,并就使用单纯形法过程中经常遇到的如何寻找初始基本可行解,如何减少单纯形法的计算量以及如何将大规模复杂问题分解成若干个规模较小的简单问题等方面给予简答。