无任何附加假设的梁的自由振动

本文不采用平面假设来研究梁的弯曲自由振动，也不采用剪切型振动假设研究短粗梁的自由振动，而用弹性力学的位移法导出了梁的自由振动微分方程，并推导了简支梁的自振频率的统一公式，其特殊情况即为有附加假设的自振频率公式。     

一类拟线性椭圆型方程的CHOQUARD-PEKAR问题

讨论了一类拟线性椭圆型方程的CHOQUARD-PEKAR问题在无界区域中的非平凡解的存在性,对于极小问题Iλ和I∞λ,得到了对于每个λ0,存在α∈(0,λ],使得Iα和I∞α可以达到.     

灰色系统理论中二维数据序列均值生成的讨论

灰色系统理论中非等时序序列或含有空穴的序列,通常可以用均值生成方法来填补,生成等时序序列。本文研究发现,用非紧邻均值生成方法生成的内点与实际存在有明显的误差,为此讨论了均值生成和有偏生成算法。利用数据序列点的局部凹凸特性来表示数据序列点的特征,提出了采用数据序列点连线的状态选取生成系数的方法。通过对一维数据序列传统均值生成方法的比较,给出了二维数据序列的定义,讨论了在二维数据序列下的均值生成方法,提出了有偏生成算法中生成系数分解的选取方法。     

关于非结构网格生成中的背景函数

背景信息对于用阵面推进法生成非结构网格是一个关键的环节.文章基于众多文献中提到的背景信息提供方法,提出一种更为实用的背景信息提供技术.此方法不仅避免了不必要的机时,内存的消耗,又使网格具有光滑性,网格的生成具有灵活性,方便性的特点.基于生成的网格采用有限体积法研究无粘高超音速化学非平衡流的流场分布,生成的网格能够成功的运用于高超音速化学非平衡流的数值计算。     

无刷直流电动机的新型自适应模糊神经控制

 为无刷直流电动机提出了一种自适应模糊神经控制方法.这是一种建立在开关控制、模糊控制和自适应控制相结合基础上的控制方法,并用神经网络实现了模糊控制器和自适应机构.在无刷直流电动机的双闭环调速系统中,电流控制器是PI控制器;转速控制器是由1个开关控制器和1个包括自适应机构在内的模糊控制器相结合组成的,且用1个3层前向神经网络离线学习实现了模糊控制器,学习算法采用的是改进的BP算法.用1个单神经元通过在系统运行过程中的动态学习实现了自适应机构,学习算法选用了有监督的Hebb学习算法.由电机所处的运行阶段决定哪一个控制器工作.此控制算法的仿真结果说明,它使系统具有良好的动、静态特性和自适应性.     

亚、超音速机翼非定常广义气动力系数之间的关系

 <正> 研究弹性飞机的动力学特性应计及非定常广义气动力。为了尽可能保留非定常运动历程,应首先计算由阶跃函数形式下洗产生的非定常气动力函数(指示函数或指数函数),再利用卷积形式的迭加原理处理任意函数形式下洗产生的非定常气动力。用振型法建立飞机弹性运动方程,可将飞机上任一质点的弹性位移近似地表示为     

基于脊背特征的发动机低转速特性扩展方法

旋转部件在高空低转速时，其工作状态受来流的吹动作用可能会发生变化，此时压气机处在特殊的“搅拌机”或“涡轮”工作状态，使得发动机的动态计算中效率插值出现不连续的问题。为解决此问题，采用美国国家航空航天局（NASA）和通用电气公司（GE）联合开发的针对旋转部件特性转化的脊背特征方法，通过分析低转速下旋转部件脊背特征及非脊背特征的变化趋势，提出基于脊背特征的旋转部件低转速范围特性的扩展方法，并有效规避了效率特性在低转速下插值的失效。以某型军用涡扇发动机为例，计算其处于不同飞行条件下的发动机风车工作状况，结果表明：所提方法能够反映出低转速下压气机压比小于1的特殊工作状态，且不同飞行条件下的风车特性计算合理。     

高雷诺数湍流非预混火焰及NO生成的大涡模拟

采用两种亚网格湍流燃烧模型,即化学建表方法结合假定概率密度模型和稀疏拉格朗日过滤密度函数方法,对高雷诺数湍流非预混火焰Flame D进行数值研究,定量比较不同亚网格模型的差异,并对火焰特征、污染生物生成特性进行分析。结果表明,两类亚网格燃烧模型预测的温度及大组分分布相近,稀疏拉格朗日过滤密度函数方法可以更好地模拟CO质量分数分布。不同的假定概率分布均可合理描述湍流与火焰的相互作用,之间的差别主要体现在NO分布,Dirac函数远高估了NO生成,而Top-hat函数则略低估了NO生成,Beta函数表现最优。Flame D的高温区及NO质量分数均主要分布在当量混合线及富燃侧附近。受高温伴流的影响,NO质量分数与温度一直保持高度正相关,峰值主要集中在标量耗散率很小的区域。不同截面上,反应物中的O_2和生成物中的H_2O均与NO高度相关。