爬升阶段涡扇发动机核心流道吸鸟适航审定

研究涡扇发动机核心流道吸鸟对发动机的影响，分析核心流道吸鸟与风扇叶片鸟击的损伤模式及关键要素的差异。采用光滑粒子流体动力学方法开展某发动机风扇增压级内涵的吸鸟数值模拟，研究吸鸟位置、鸟速和风扇转速等关键参数对鸟体碎片轨迹及质量分布的影响，确定核心流道吸鸟最严苛工况条件。结果显示：鸟撞击进口导流叶片中心位置时鸟体切片质量较大；在较高鸟速和较低风扇转速下进入内涵的鸟体切片质量较大。研究结果支撑了某型涡扇发动机核心流道吸鸟专用条件的制定，要求在典型的爬升阶段允许的最大爬升速度以及最小风扇转速条件下开展吸鸟试验，同时试验用到的这只鸟的撞击位置应该使吸入核心流道的鸟的质量最大。     

用亚稳态正电子素研究络合的瞬态反应（Ⅲ）

本文用自制的装有 BaF_2探头的高探测效率的正电子湮没寿命谱仪测量了在室温下正电子素 o-Ps 与 p-RPhG 及 m-RPhG(R=NO_2,Cl,H,CH_3,cH_3O)在20%(V/V)二氧六环水溶液中的络合形成速度常数。实验结果表明,这些o-Ps-M 络合形成速度常数 K 值均与作为配位体的 p-RPhG、m-RPhG 的碱性解离常数 K 的负对数 pK_2 呈线性函数。这表明上述瞬态络合反应满足线性自由能关系,由此可推断出上述络合反应的一些重要性质。     

飞行器的隐身设计

叙述了飞行器隐身的目的和意义。提出了飞行器隐身设计的两种主要方法：外形隐身和采用吸波材料。最后以实例说明飞行器隐身所取得的良好效果。     

国外高能推进剂研究的最新进展

根据近年来德国ICT国际会议的报告及其它有关文献报道,对国外高能推进剂研究的最新进展,按照CL-20推进剂、ADN推进剂、HNF推进剂、PGN推进剂等分别进行了较详细地介绍和述评,对新一代高能推进剂的能量特性等做了分析比较.     

复合材料元件吸能能力的数值模拟

运用MSC／DYTRAN有限元软件，对碳纤维一环氧树脂“┼”字型、“┬”字型、“┐”字型3种典型复合材料元件的破坏过程、峰值栽荷、平均栽荷和能量吸收能力进行了数值模拟研究。鉴于MSC／DYTRAN有限元软件不能直接用于复合材料的吸能分析，分析时采用了等效的方法。将复合材料结构元件的数值计算结果与准静态轴向压溃试验的结果进行对比，两者较为一致，从而说明运用该有限元软件并采用等效的方法模拟复合材料结构吸能能力的可行性。     

多层RAM涂层对任意入射角电磁波的反射特性分析

为了解决结构型吸波材料的分析和设计中所遇到的反射系数计算问题，从电磁场理论出发，导出了电磁波以任意角入射时多层雷达吸波材料（RAM）涂层的反射系数公式，此法简单易行，为结构型吸波材料的计算机辅助分析和设计提供了基础，同时给出了计算曲线的例子，通过实例计算分析了电磁波的入射角，极化状态等对反射特性和隐身效果的影响。     

塞式喷管多参数性能优化计算

从影响塞式喷管推力性能的因素中总结出内喷管倾角，内膨胀比、总膨胀比，燃气总压和飞行高度这五个主要因素，并以推力最大为目标函数运用枚举和逐层优化的方法对上述五个参数的取值进行优化计算，提出了对这五个参数进行优化取值的方法并得到了相关结论，其结论可为实际的塞式喷管发动机设计研制提供部分的理论依据。指导相关设计参数的确定。     

惩罚函数法计算燃烧产物的平衡组分

本文根据平衡状态下系统自由能量小的特点，提出了利用惩罚函数计算燃烧产物的平衡组分的新方法，该方法不用求导及解其相应的矩阵，也不存在浓度出现负值而需进行的转换，并且，由于采用了外点法，初始点不必满足质量平衡方程，利用该方法，本文对算例进行了计，结果非常满意，说明该方法是有效的。     

航天器振动试验中的动力吸振现象

振动环境试验是考验航天器中各分机力学品质的重要试验,分机适应力学环境的能力在设计阶段必须充分考虑。目前分机的力学环境条件往往是在考虑了一定的安全系数后,以分机安装处界面的加速度包络曲线给出的。然而一般来说,分机振动试验过程中的边界条件与分机实际工作状态的边界条件是不同的。具体地说就是在振动试验过程中分机通过试验转接托架与振动台面相连,实际工作状态是分机安装在安装件(卫星各舱板)上。由于试验转接托架与安装件的动力学特性不一样,根据多自由度弹簧质量阻尼系统的动力吸振原理,可以推出试验状态分机在固有频率处存在过试验现象。为了减少过试验对分机带来的危害,新的试验方法研究(加速度响应限幅控制、阻抗特性模拟法、限力技术等)已成为国内外航天工作者研究的热点。文章详细阐述了振动试验中动力吸振的机理及过试验产生的缘由。     

基于快速终端滑模的模糊逼近系统及其应用

为改善模糊系统逼近的收敛速率,提出了一种基于快速终端滑模的反向传播(BP)学习算法。将快速终端滑模引入模糊逻系统的学习算法,综合终端吸引子有限时间收敛和线性系统指数收敛的性质,提高了对非线性连续函数的逼近能力。仿真结果表明:该算法能以较快速率逼近未知函数,且逼近过程稳定,较普通学习算法更为精确和有效。