中心分级燃烧室头部冷态流场特性实验研究

为了深入研究中心分级燃烧室的流场特性,采用PIV方法对其头部冷态流场开展了实验研究,重点分析了中心分级燃烧室头部流场的结构特征以及主燃级旋流数对头部流场的影响。实验结果表明：中心分级燃烧室头部典型流场结构形成一个较大的中心主回流区、较小的端部回流区及角回流区,主、预燃级气流的相互耦合过程分为独立射流、气流掺混和气流合并三个阶段。主燃级旋流数对头部流场结构影响较大,随主燃级旋流数增大,主、预燃级气流耦合作用减弱,回流区分布形态发生较大变化,新的流场结构特征为中心主回流区范围明显收缩,端部回流区向下游延伸,在主、预燃级之间剪切层形成较长回流区。针对该中心分级燃烧室头部,主、预燃级气流由耦合流动变为解耦流动的临界主燃级旋流数为0.8~1.0。     

旋流数对小限制率旋流喷雾及火焰特性的影响

分布式贫油直喷（Distributed Lean Direct Injection,DLDI）燃烧室是国外多点贫油直喷（MLDI）燃烧室的实用发展形式。本文对DLDI燃烧室的主燃级单元LDI开展研究,主要关注外旋流器旋流数（Sn）从0.65降低到0.33对流场、喷雾和火焰结构的影响。利用FLUENT软件、采用雷诺平均方程（RANS）对时均流场进行求解;利用离散相模型（Discrete Phase Model）对喷雾散布进行模拟;利用Mie散射和激光粒度测量仪对喷雾散布和SMD（Sauter Mean Diameter）进行测量,并对仿真结果进行验证;利用高速摄像机拍摄火焰结构。研究结果显示Sn变化直接改变流场结构：随着Sn的减小,外旋流射流对内旋流射流的压制逐渐变强,内旋流射流的张角和中心回流区尺寸都逐渐缩小;尤其在Sn为0.33时,角涡回流区演化成壁面回流区。流场变化影响液雾散布：Sn在0.38~0.65区间时,喷雾核心主要由内旋流射流输运,喷雾张角由内旋流射特性决定;当Sn为0.33时,喷雾核心会在自身惯性下射入外旋流射流,在外旋流射流以及壁面回流区的作用下均匀散布。喷雾散布结果表明喷雾核心射入外旋流射流时更有利于液雾的散布。火焰结构的研究结果显示在小限制率条件下,Sn为0.33时,中心回流区回流量不足、无法稳定火焰,此时形成的壁面回流区创造了新的稳火点来帮助稳定火焰。     

基于T-S模糊模型的非线性分布参数系统极点配置P-sD控制CSCD

采用Lyapunov直接法讨论分布参数系统的稳定性,建立分布参数系统的Lyapunov函数。为保证分布参数系统稳定,应使Lyapunov函数对时间的微分小于0。由于分布参数系统中存在空间一次微分项与二次微分项,Lyapunov函数对时间的微分中将出现常数项与积分项,针对常数项,引入空间一次微分项来抵消;针对积分项,引入对应的状态反馈来使系统稳定。利用边界条件量化Lyapunov函数对时间的微分中的各项,从而设计控制器,这是一种新的设计P-sD状态控制的方式。其中状态反馈的部分采用极点配置的方法来设计,当分布参数系统中出现状态变量的非线性函数时,采用T-S模糊模型表达,可以通过状态变量的线性组合精确描述非线性项,以便极点配置设计状态反馈。针对两个非线性分布参数数学模型进行仿真,结果证明设计的P-sD状态控制器可以使分布参数系统稳定,并达到期望的效果。     

导弹精度鉴定中应用统计试验法的几个问题

本文从分析战略导弹飞行试验发数问题入手,说明了验前信息的重要性,而统计试验法是一种提供验前信息的重要技术途径。本文回顾了苏联和美国在这方面的研究功态;介绍了统计试验法;并对在战略远程导弹精度鉴定中应用统计试验法的几个问题,展开了较深入的讨论;最后建议在未来的战略远程导弹精度鉴定中采用该项技术途径。     

在线多元插值模糊PID控制器的设计

本文提出一种在线多元插值模糊PID控制器，介绍了该控制器的设计方法。该控制器在模糊数模型的基础上，利用多元插值算法代替模糊推理运算，提高了控制器的稳态性能，从本质上消除了由于量化误差而引起的稳态颤振现象。仿真结果验证了上述设计算法的可行性。     

玻璃熔窑温度的智能控制算法与实现

本文讨论了玻璃熔窑的结构及其特点，提出适合玻璃熔窑温度控制的模型和智能算法，详细研究了模糊PID控制器在温度控制中的应用。仿真结果表明该方案是合理和有效的。     

转捩诱导法向力及其对细长尖锥气动特性的影响

边界层转捩时,是否会出现诱导法向气动载荷,这是一个很有意义的问题。本文介绍了在高超音速风洞中完成的静态气动力实验与动态气动力实验,它证实这种诱导法向载荷是存在的,是边界层转捩的不对称性造成的,并对细长锥的气动特性有明显而呈规律性的影响。     

Spatial understanding and temporal correlation for a mobile robot

In this article we discuss a network model, which simulates functionallysome of the features intrinsic to human navigation and the merits ofincorporating such features on a behavior-based robot. Specifically thepaper deals with implementing a memory based reasoning strategy duringreal-time navigation of a mobile robot. For the purpose ofimplementation, memory has been identified with an ability to cognizethe local environment or scenario, classify such scenarios in terms ofpreviously learned primitives or landmarks, remember and recollect suchprimitives at later instants and correlate over time similar experiencesof scenarios. Such memory based reasoning enhances the robot'snavigation capabilities through intelligent decisions due to spatialunderstanding, scene recollection abilities by remembrance and detectinglocal minimum traps through place recognition. A double layeredspatio-temporal classification scheme consisting of a fuzzy rule-basedspatial classifier and a temporal classifier based on self-organizingmap and ART networks are adopted for this purpose. The classifiernetwork reduces the robot's experience of its environment consisting ofa stream of sensor patterns into weight vectors that signify aparticular landmark. An extension of the network architecture is alsointroduced to cognize the presence of dynamic obstacles amidststationary ones.     

航空动力装置任务可靠度模糊预计与分配的综合

根据Vague集的直觉性，定义一种判定Vague值真值的函数，进而给出一种确定Fuzzy隶属度的方法。将此方法应用于模糊综合评判理论，得到一种在设计初期根据专家意见，预计航空动力装置任务可靠度的模糊决策方法。根据预计值和比例组合分配法的思想，先按任务可靠度模型的等效串联模型进行任务可靠度指标的分配，然后再对等效串联模型中冗余部分的指标进行分配。