磁窗的一种理论模型

本文简要地回顾了“磁窗”减轻再入通讯中断的机理。推导出线极化波,园极化波穿透磁等离子体薄层时,场量的传输矩阵。给出了功率反射系数及透射系数表达式。通过这种磁窗理论模型,模拟算出了为减轻或消除再入通讯中断所需要的磁场强度。并通过激波管上进行的磁窗模拟试验,证实了这一结论。     

电磁信号在时变等离子体中传播的调制效应

近期有研究文献表明,高速飞行器等离子鞘套由于姿态调整、湍流、非均匀烧蚀等因素的影响,其等离子体参数可能存在时变特性。针对电磁波在时变等离子体中的传播问题,在经典色散介质传播理论中引入了时变参数项,得出了调制效应与等离子体参数、载波频率的关系;在此基础上对载波频率为35GHz和12GHz时QPSK信号在时变等离子体中的传播进行仿真,结果表明：时变等离子引起的调制效应会使调相信号的星座图发生旋转;提高载波频率有助于减弱调制效应,减少星座点的交叠,误码率降低。     

翼柱形药柱模拟发动机火焰传播规律研究

翼柱形药柱模拟发动机的翼槽结构对点火瞬态过程的火焰传播规律存在着潜在的影响.通过试验分析不同质量流量的点火剂燃气以不同的角度喷射到翼柱形药柱模拟发动机的推进剂表面时的火焰传播规律,发现火焰峰传播到翼槽区域后,尾部翼槽底部区域被最后点燃.通过对试验进行数值仿真分析可知,压缩在翼槽底部温度较低的气体减弱了高温燃气与推进剂的...     

重力波波包在非等温和可压大气中的非线性传播

本文采用二维全隐欧拉格式对具有高斯分布的重力波波包在非等温,可压大气中的非线性传播过程进行数值模拟。     

封闭空间中不同压力下火焰过孔板加速机理研究

爆震或超级爆震发生时总会伴随着湍流火焰-冲击波相互作用,对其开展研究是揭示爆震或超级爆震机理的关键,研究火焰加速产生压力波的过程是火焰-压力波相互作用研究的基础性前提。基于自主设计的定容燃烧弹和Converge三维数值模拟方法,对封闭空间中火焰过孔板加速机理及影响因素开展了研究,讨论了初始压力对火焰过孔板加速的影响。依据火焰传播形态与速度,将火焰过孔板加速过程分为3个阶段:层流火焰阶段、射流火焰阶段和湍流火焰阶段。通过分析火焰过孔板过程中的流场情况,发现在火焰未到达孔板前,孔板附近存在强射流,火焰受强射流的驱动而急剧加速;但当火焰穿过孔板之后,火焰锋面前的流场速度沿着远离火焰的方向而逐渐下降,说明开始由火焰驱动未燃气体运动。比较不同压力下的火焰过孔板过程,发现湍流火焰传播速度和缸压振荡均随着初始压力的提高而升高。     

机载火焰抑制器设计要求研究

火焰抑制器为保证飞机燃油系统安全的重要手段,可阻止外部火焰进入燃油箱内部。为满足我国大型民用飞机发展,对其性能和设计需求的研究日益增加。基于历史发展和以往研究,介绍了火焰抑制器基本原理,对机载环境下火焰抑制器结构特征和安装要求进行分析。再根据淬熄长度和淬熄直径研究结果,讨论火焰抑制器阻火单元尺寸设计准则。结合美国联邦航空局咨询通告AC25.975要求和美国汽车工程师学会设计规范SAE ARP5776,提出火焰传播试验和火焰保持试验,为火焰抑制器性能论证方法提供参考。最终,对火焰抑制器压降性能要求和环境适应性能要求进行简述。     

微波等离子推力器微波模式的合理选择

对矩形波导、圆形波导及同轴线的主模进行了分析计算。结果表明：矩形波导是微波的最佳传输方式,相应的主模ＴＥ１０波是合理的传输模式,微波的频率为２．４５ＧＨｚ左右时,微波衰减很小。从推力器获取最高效率以及与谐振腔获得很好耦合的角度出发,圆柱谐振腔可作为推力器的“燃烧室”,ＴＭ０１１是谐振腔较好的谐振备选模式。     

基于非线性预测的逆传播神经网络算法优化策略研究

逆传播神经网络算法是人工神经网络用于非线性预测的主要学习算法。它具有思路清晰，结构严谨，操作性强等特点，但同时也存在预测精度低，收敛速度慢等问题，本文从神经网络模型的结构出发，对学习算法提出了一系列改进和优化措施，以加快网络的学习速度，并增加模型的稳定性。     

基于DSP的三自由度肌电假手实时控制方法

 利用安置在拇长屈肌,指深屈肌和指伸肌上的3个电极所测得的肌电信号,采用所提出的新的模式分类器,可以实现基于DSP的三自由度假手手指运动的实时控制。该分类器采用自回归(AR)参数模型和样本熵的方法构造特征矢量,经过由弹性反向传播(RP)算法构建的3层前馈神经网络的分类,能够成功地分辨出拇指、食指和中指的弯曲与伸展运动,平均识别率可以达到91%以上。实验结果表明,该分类器具有很高的辨识能力,同时由于其较小的计算量,也为嵌入式的多自由度肌电假手控制提供了一种新的控制方法。     

基于BP神经网络的飞机维护费用估算模型研究

前向反馈(Back Propagation,简称BP)网络通常是指基于误差反向传播算法(BP算法)的多层前向神经网络.目前,在人工神经网络的实际应用中,绝大部分的神经网络模型是采用BP网络或它的变化形式,它也是前向网络的核心部分,体现了人工神经网络最精华的部分.