航空发动机百年回顾

本系统回顾了航空发动机的百年发展，可供航空史研究参考。     

现代超声工业测量的若干发展

超声波在工业测量领域中的可用性非常广。目前，由于现代电子技术与微机技术的飞速发展；这种可用性得到愈来愈多的体现。本文简要介绍了超声波技术在若干方面的研究进展，其中包括：高精度声速测量，材料应力测量，化工过程检测及超声谱分析技术。     

国内工业设计教育概况

本文介绍了国内工业设计教育发展概况，归纳综合了目前国内工业设计教育的规模，层次及特点，分析了工业设计教育发展的几个趋向性问题。     

分布式计算机技术在飞机非标测控设备中的应用和实现

在研究、分析和总结分布式计算机技术与系统实现的基础上，以苏-27战斗机火控雷达天线部件性能测控系统研制过程为例，详细论述了分布式计算机测控系统的实现模式，介绍了一种先进合理的非标测控设备设计解决方案和快捷、低成本的系统实用集成方案。     

火箭发动机激励检测铁路桥墩的研究

论述了把火箭发动机作为激励源对铁路桥梁桥墩施加动载荷以检测和评估桥梁桥墩质量的研究情况，给出了有关的实验和测量结果。     

太阳能飞行器能源昼夜闭环仿真分析

以能量为核心，建立太阳能飞行器的获能模型；通过对太阳能飞行器飞行剖面特点的分析，设计飞行过程中各个阶段的飞行方案，并建立相应的耗能模型；考虑目前储能电池技术水平，根据产能和耗能模型，建立储能模型，完成了能源闭环模型的设计；参照Zephyr 7太阳能无人机的结构参数对论文建立的模型进行了仿真分析，获取了飞行过程中能量变化规律，同时对飞行姿态进行优化。结果表明：通过对太阳能飞行器昼夜飞行高度的不同设置以及飞行姿态角的优化，太阳能飞行器可以实现跨昼夜持久飞行。     

固体火箭发动机／导弹一体化设计

以某一两级固体地—空导弹作为算例,研究了固体火箭发动机/导弹一体化设计问题。研究以导弹起飞质量最轻和可用过载最大为目标建立了目标函数,利用优化理论完成了7个设计变量的优化设计。优化结果表明,所建立的数学模型是正确的。     

Cosmology and GUTs: The matter of the universe

To illustrate the interaction of Grand Unified Theories (GUTs), supersymmetry (SUSY), and cosmology, a worked example is carried out. This example is the dark matter problem, or “What is the dominant matter of the Universe?” It is shown that if GUTs are assumed then the primordial perturbations are probably adiabatic, if inflation is assumed then Ω = 1 and GUTs first name is probably SUSY. If Ω = 1, big bang nucleosynthesis tells us that the bulk of the matter is non-baryonic. SUSY-GUTs gives us some possible candidate inos to which massive neutrinos, axion or planetary mass black holes can be added. These candidates can be classified hot (or warm) or cold types of dark matter. It is shown that hot gives Ω = 1 and naturally gives large scale structure but does not give small scale structure or galaxy formation times, whereas cold gives small scale structure and formation times but cannot easily yield Ω = 1. It is concluded that either a hybrid of both hot and cold or non-random phases for the perturbations may be needed.     

大力神—4改进型固体助推器爆炸原因分析及启示

介绍了大力神-4改进型固体助推器的研制情况、结构特点及主要性能,阐述了地面试验失败的原因及改进措施,并联系卡斯托Ⅱ研制中出现的类似失败情况,就发动机内流场气流的相互作用及药柱变形对发动机工作的影响进行了扼要分析,并提出了值得重视的几点启示。     

火箭发动机基于神经网络非线性辨识的故障检测

应用神经网络方法，提出了一种液体火箭发动机故障实时检测算法。神经网络采用非线性辨识技术贴近发动机的工作过程，并输出包合发动机故障信息的辨识误差信号。若辨识误差变大超过一定阈值，检测逻辑就预报发动机故障。在发动机启动阶段离线训练神经网络，在发动机稳态过程可以采用离线或在线学习算法。实验研究表明神经网络可以成功地应用于大型泵压式液体火箭发动机的故障检测。