基于Markov模型的机群完好率研究

通过建立非线性模型对机群的完好率进行研究。针对完好飞机,重点研究飞行批次对完好率的影响;对于故障飞机,重点研究中修级维修和串件维修对修复率的影响,进而得出在基层级维修能力下机群满足总体完好率要求的持续时间。     

冲压发动机突扩燃烧室回流旋涡“热缩”效应的研究

对均匀混气进口突扩燃烧室进行了数值研究，比较了燃烧状态和非燃烧状态突扩回流区。发现燃烧状态的回流区长度比非燃烧状态减小了３６％（混气当量比为０．６５）。分析了燃烧引起回流区长度减小的两个重要原因：温度梯度对速度矢量的偏折和加速作用以及热阻力作用。     

利用BP网络进行发动机故障诊断的研究

探讨了利用人工神经网络的ＢＰ网络进行发动机故障诊断的特点。通过发动机实际故障样本和模拟故障样本对ＢＰ网络的故障诊断功能进行了研究，并且对ＢＰ网络与主因子模型两种算法进行了比较。     

超声速气流中轴向涡强化混合及燃烧的数值研究

通过求解N－S方程，数值计算了扩张圆管内的非平衡流动，并研究了超声速混合和燃烧的强化技术。结果表明，在超声速领域，预旋燃料方式是一种比较有效的强化技术。     

固体推进剂裂纹对流燃烧和扩展的研究分析

评述了固体推进剂裂纹对流燃烧及扩展的研究，讨论了推进剂裂纹对流燃烧的流场与裂纹的变形、扩展及其之间存在着强耦合作用。初步揭示了在不同的燃烧室压力率下单一裂纹扩展的不同模式，指出裂纹腔内火焰的离散传播、裂纹尖端的压力突升以及对流燃烧条件下的裂纹失稳扩展极可能诱导产生DDT过程，提出了需进一步深入研究的问题。     

带多圈环形V型稳定器的加力燃烧室两态燃油浓度分布计算

在流场计算和油珠碰壁处理上进一步发展和完善了轨道扩散模型，编制了适用于具有多圈环形V型稳定器和多种喷油布置的加力燃烧室两态燃油浓度计算的通用程序。用于实际加力燃烧室的浓度场计算，可以给出加力燃烧室任意截面上液态、气态和总态燃油浓度分布，各区域内燃油浓度的平均值和周向平均燃油浓度沿径向的分布。     

采用内积原理建立航空发动机神经网络辨识模型

根据样本空间的内积特性,提出一种无需迭代学习内积神经网络。以某型航空发动机的机载记录数据为例,对发动机进行了建模,结果表明该方法具有自学习速度快、抗干扰能力强、准确性高的特点。     

发动机故障诊断主状态量模型的数学模型

发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发动机性能参数的测量值确定故障的类别和故障程度,故障方程组通常是亚定的。主状态量模型是求解亚定的故障方程的有效方法。主状态量模型的主要内容是根据最少故障原理,利用最优化方法求解然后根据合理性准则选择合理最优解。本文详细地讨论了主状态量模型可能采用的数学模型,并且指出:(1)主状态量模型可以采用不同的数学模型求解;(2)并非所有的数学模型都能给出合理的结果。本文的研究结果表明,约束或无约束超定最小二乘法和单个优选的散度法是发动机故障诊断主状态量模型的理想算法,而本文中所讨论的其他算法都或多或少存在一定的问题。     

发动机故障诊断主状态量模型合理解的选择

主状态量模型是基于发动机故障方程的发动机故障诊断的一种十分有效的方法,它在发动机故障诊断上的成功应用已为大量实例所证实。发动机故障诊断主状态量模型的一个技术关键就是合理解的选择问题。本文给出了选择合理解的基本原则。这些原则可以有效地提高合理解选择的确定性和故障诊断的故障分辨率。对于JT9D发动机的大量故障实例利用主状态量模型(加权最小二乘法)进行了检验。故障诊断的成功率达90%以上,并且得到了许多有用的信息,文中给出了24个实例的故障诊断结果以及故障趋势分析的典型例子。     

平衡交通运输网络设计的最优化数学模型

分析了影响交通运输网络发展的因素,总结了课题研究的程序。综合运用了“系统最优原理”和“用户最优原理”,给出了多目标、多运输方式与运送对象的平衡交通网络设计的一般表达式。系统最优与用户最优方法同时又能用于研究国家和省级铁路、公路系统的交通运输问题。文中对这个非凸规划问题给出局部最优解的算法。