关于三维Navier－Stokes方程的粘性项计算

借助于张量分析和张量计算，在贴体曲线坐标系下本文讨论了不同求解变量导致了粘性项个数上的重大差异和不同大小的计算量，并提出了便于粘性计算的最佳形式。文中借助于有限体积离散技术，通过引进两个对称辅助矩阵［Ａ］和［Ｂ］，使粘性项的计算量大大减少，这对完成三维粘性流的数值计算具有重要的指导意义。借助于上述方法，本文完成了某型真实进气道两种工况的三维粘性Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程计算（即Ｍ∞＝３．０，α＝０°和设计工况Ｍ∞＝２．６５，α＝０°），获得了满意的全场结果；对于Ｍ∞＝２．６５的设计工况，同实验数据作了比较，符合良好。由于本文的方法明显的减少了粘性项的计算量且节省了大量内存，以致于使三维流场的Ｎ－Ｓ求解能在普通微机上进行。     

离散事件系统的Petri网图仿真

1.前言 离散事件动态系统DEDS(Discrete Event Dynamic System)的传统分析方法——应用排队论和随机过程理论为离散事件动态系统建立排队网络模型,在很多情况下已不适用。新的理论和研究方法相继提出。其中之一是“皮特里网”(Petri Nets)理论。另一种比较成熟的方法是仿真法,但是,仿真法要以高昂的计算机设备的大量计算时间为代     

GP7200发动机降噪特性

GP72 0 0发动机是GE公司和PW公司联盟为A380飞机研制的大涵道比涡扇发动机。GE公司负责高压核心机和控制系统的研制 ,PW公司负责低压转子和附件齿轮箱的研制。GP72 0 0发动机充分吸取了GE90和PW40 0 0发动机的研制和使用经验 ,获得了较高的性能和可靠性。在设计过程中 ,GP72 0 0发动机采用了最新的先进的且经验证的技术 ,使发动机噪声水平大大低于噪声限制值 ,其降噪特性如图所示GP7200发动机降噪特性@梁春华     

制导规律研究现状及展望

系统地论述了古典和现代的一些制导规律的研究现状，分析了它们的优点和不足、适应范围和局限性，并讨论了它们的发展前景，其中郑重论述了比例导引、最优导引、微分对策和近年来热门研究的神经网络控制，可供从事导弹制民垢科研人员对现有制导规律有一个全面的认识，以便于更深入地研究。     

基于Hopfield神经网络和KS函数的优化设计研究

介绍了Hopfield神经网络优化的原理。将神经网络的求解转化为非线性微分方程组的初值问题，并利用MATLAB提供的微分方程组求解器进行计算。对于多约束优化问题，KS函数的包络凝聚特性可以简化约束条件，其光滑可微特性又方便了问题的求解。将其运用于非线性约束规划和某型飞机总体参数优化问题，算例表明此方法是有效的。     

新型刀具识别技术，实现快速可靠的刀具破损检测

机械加工厂在生产过程中常常要面对刀具破损问题，识别刀具破损的位置和原因也成为机械加工过程中的一个难题。传统的非接触式刀具破损检测系统根据激光光束是否被遮挡来判断刀具是否正常：被遮挡时，表明刀具正常；未被遮挡时，表明刀具破损。     

RMS系列特种复合材料的工艺剖析

针对RMS060在生产中出现的孔隙率不合格现象，从工艺参数、工艺过程及辅助材料等各个角度进行了系统分析，明确了影响孔隙率的主要和次要因素，并找出了问题解决途径，为今后复合材料的生产提供了经验和方法。     

直升机涡环状态试验数据处理研究

采用神经网络误差反向传播算法,以旋翼涡环状态试验数据为基础,研究了桨叶负扭度对直升机涡环状态特性的影响,分析了负扭度变化对旋翼扭矩、拉力平均值及脉动幅度的影响。计算结果表明,神经网络模型能够准确预测桨叶负扭度对直升机涡环状态的影响。     

关于稀疏分布存贮模型中A连接权阵的讨论

Ｋａｎｅｒｖａ的稀疏分布存贮模型由于对寻址地址采用了稀疏编码，对数据采用了分布式存贮，从而解决了大维数向量的输入问题，ＳＤＭ实际上是一个由输入层，中间层和输出层组成的三层前向网络，其中神经元间的互迦权值在输入层与中间层是预置的（用矩阵Ａ表示），中间层与输出层的连接权阵Ｃ由外积法得到，文中假定在相同的学习规则下，就信噪比意义而言，Ａ的均匀预置能使ＳＤＭ获得最优性能，从而为Ａ的预置提供了理论依据。     

力控制反馈信号的神经网络法校正

对机器人的力反馈，主动柔顺控制和双向联想记忆的神经网络进行了综合研究，针对机器人腕力传感器输出信号的部分失真，提出了机器人擦洗平面玻璃力反馈信号神经校正的方法，并建立了相应的神经网络结构，在ＡｄｅｐｔＴｈｒｅｅ精密装配机器人上进行了试验验证，取得了满意的效果。