单屏蔽式温度传感器动态建模及补偿技术研究

单屏蔽式温度传感器一般用来测量发动机高速气流总温,本文依据其动态校准试验数据,采用系统辨识方法建立了它的动态试验数学模型.根据辨识的数学模型,采用一种快速的动态补偿算法,得出了传感器动态补偿器的传递函数,为下一步在硬件上设计实用的温度传感器动态补偿器打下了坚实的基础.     

非平衡电弧加热射流光谱学诊断方法：第二部分：氩,氮混合射流

本文是非平衡电弧加热射流光谱学诊断方法实验研究工作的第二部分，给出了氩、氮混合射流的结果，证明亚声速射流中确有非平衡囊兜现象存在。     

太阳活动、黑潮海温年季变化与长江中游旱涝灾害

本文采用太阳１０．７ｃｍ辐射流量（Ｆ１０．７）作为太阳活动指标，根据最近３０多年的太阳活动、西太平洋黑潮区海温和长江中游干支流地区雨量观测数据，分析了三者之间的关系，研究发现长江中游地区旱涝明显地受太阳活动和黑潮海温年季变化的共同控制．可根据某些特征，利用两年之前的太阳１０．７ｃｍ辐射流量和当年春季之前黑潮海温的观测数据，分析判断长江中游当年夏季是否发生旱涝灾害的趋势．     

航空航天风洞测试技术的新进展ICIASF14届会议概况介绍

国际航空航天模拟测试技术会议是风洞测试技术专业会议，许多风洞测试新技术、新思想都首先在该会作报导，本文简要介绍了在温度、压力测量方面的一些新动向及一些测试仪器的改进和应用。     

基于中心分级的高温升燃烧室性能预估

针对高推质比航空发动机高温升燃烧室的需求,提出一种中心分级燃烧室的设计方案,在保证与现有单环腔燃烧室扩压器尺寸、外机匣最大直径及燃烧室出口尺寸相同的情况下,对设计模型进行了三维数值模拟,并与现有的单环腔燃烧室数值模拟结果及试验结果进行了对比分析.研究结果表明:采用中心分级燃烧室,在获得更高温升的同时,可获得比单环腔燃烧室更高的总压恢复系数和比单环腔燃烧室更低的燃烧室出口温度分布系数(OTDF),其慢车工况下的CO排放和NO排放略高于单环腔燃烧室;在设计总油气比为0.045的情况下,温升可达1360K,总压恢复系数大于等于0.96,OTDF小于等于0.14,出口径向温度分布系数(RTDF)小于等于0.10,燃烧效率大于等于0.987.     

温度场对转子系统响应特性影响的分析

建立了一个轴向可自由伸缩的单转子系统计算模型,采用有限元法分析了温度场对单转子系统响应特性的影响。参考发动机转子系统的加热对流的边界条件,利用 ANSYS 软件构造了该转子系统的瞬态温度场。分别在常温状态下和考虑温度场情况下,计算了转子系统的不平衡响应并进行了对比分析。结果表明,随着温度的升高,第三阶共振频率的相对误差最大达到11.2％。     

光纤陀螺非线性误差的温度特性研究

在不同调制深度下,光纤陀螺反馈通道的非线性误差对陀螺输出精度会有不同的影响。在此研究的基础上,通过实验与仿真分析相结合的方式,对光纤陀螺反馈通道非线性误差的温度特性也做了进一步的研究。研究表明,随着温度的降低,非线性误差对输出的影响也随之增加。仿真采用光纤陀螺单轴板在温箱中测得的数据,并利用Simulink建模分析。     

预浸料厚坯超声切割工艺研究

 预浸料厚坯超声切割技术,具有无刀具磨损、加工速度快、加工精度高、无粉尘污染等优势,切割质量优异,在国外已得到了广泛应用,而国内目前仍处于初期研究阶段。本文以航空航天应用为主的碳纤维预浸料厚坯为实验材料,研究了切割温度、切割速度以及切割能量等切割工艺参数对切割质量的影响。研究结果表明,对于一定厚度的预浸料厚坯,最优的切割工艺参数组合:切割温度为5℃,切割速度为1.0 m/min,切割能量为8级。该研究方法与研究成果为超声切割技术在预浸料切割中的应用奠定了基础。     

水下航行体通气空泡温度测量

高温高速燃气形成的通气空泡对水下航行体的降阻降载具有明显效果,其温度测量对研究通气空泡的动力学特性具有重要的价值。文章进行了温度传感器设计、热电偶信号放大器设计、地面静态测试和水下动态测试,结果表明,设计研制的超小型热电偶解决了高温高速燃气下的抗冲刷和电离子干扰问题,成功测得静态与动态条件下通气空泡内的温度变化,为水下航行体通气空泡的研究提供了试验数据采集的依据。     

Modelling of air temperature using remote sensing and artificial neural network in Turkey

The aim of this research was to forecast monthly mean air temperature based on remote sensing and artificial neural network (ANN) data by using twenty cities over Turkey. ANN contained an input layer, hidden layer and an output layer. While city, month, altitude, latitude, longitude, monthly mean land surface temperatures were chosen as inputs, and monthly mean air temperature was chosen as output for network. Levenberg–Marquardt (LM) learning algorithms and tansig, logsig and linear transfer functions were used in the network. The data of Turkish State Meteorological Service (TSMS) and Technological Research Council of Turkey–Bilten for the period from 1995 to 2004 were chosen as training when the data of 2005 year were being used as test. Result of research was evaluated according to statistical rules. The best linear correlation coefficient (R), and root mean squared error (RMSE) between the estimated and measured values for monthly mean air temperature with ANN and remote sensing method were found to be 0.991–1.254 K, respectively.