边条翼布局流场及其双垂尾抖振特性研究

对边条翼双垂尾布局模型的流场进行了激光片光源显示实验研究。实验在西北工业大学NF-3风洞三元实验段进行。实验记录了沿机身轴向从边条到垂尾后缘共8个剖面位置的流动状态。测试迎角范围10°~35°,风速4m/s。通过边条涡流场随迎角的发展和破裂特性与前期双垂尾抖振实验获得的模型垂尾抖振响应特性的对比分析发现:垂尾翼根弯矩、翼尖加速度响应随迎角的变化均与边条涡的发展状态、是否破裂以及破裂程度密切相关。从而得出结论:边条涡破裂是引起边条翼布局双垂尾抖振的主要原因。     

太阳电子事件粒子源区的位置

对ISEE-3的引个太阳电子事件资料,进行了系统地分析。通过Saha平衡模型分别计算了高Fe事件和贫Fe事件源区的平衡温度大小,指出两类事件粒子源区不相重合,高Fe事件的粒子源区位于高色球层,贫Fe事件粒子源区在色球层-日冕之间的过渡区。对高Fe事件和贫Fe事件的形成作了初步的设想。     

神舟二号大气密度探测器的探测结果Ⅱ.在太阳和地磁扰动期间高层大气密度的变化

选用了Sz—2大气密度探测器在2001年2—4月间的探测数据,进行日照和阴影区域热层大气密度对太阳和地磁活动程度的响应变化的探讨．结果表明,日照区大气密度峰值主要随F10.7值而变,在地磁扰动期间,阴影区大气密度对扰动的响应更明显,通常响应变化开始于高纬度地区,然后向低纬度地区推移．     

星光对机动弹道导弹主动段的修正

 <正> 以惯性技术为主,并以星光、无线电等其它技术为辅的组合导航及制导技术是70年代以来发展较为迅速,并被认为是行之有效的技术手段。特别是对于大型航空航天飞行器。例如航天飞机、远程导弹等,只有采用精密的组合导航技术才能保证这类飞行任务的完成。任何单一的导航及制导技术都有其长处及弱点,将这些单一的技术手段组合起来扬长避短、相互补偿,毫无疑问是一种可行的途径。星光的引进将会使对     

太阳质量损失对行星轨道的影响

本文利用Ｇｙｌｄｅｎ－Ｍｅｓｈｃｈｅｒｓｋｉｉ方程和Ｅｄｄｉｎｇｔｏｎ－Ｊｅａｎｓ定律，讨论太阳质量损失对行星轨道的影响，结果表明由于太阳质量损失会产生轨道半长径α的一阶周期项和二阶混合项；近日点角距ω的一阶周期项、二阶长期项和混合项，行星轨道半长径的长期变化会影响太阳系的稳定性。     

用光散射效应分析激波管内膨胀率对水蒸气成核与凝结的影响

用多重光散射法对水蒸气在激波管中的自发成核凝结过程进行了实验研究，分析了膨胀率对成核率和凝结过程的影响。根据理论计算和实测数据结果，所得结论是：膨胀率增大。会造成过饱和度、成核率、凝结质量份额和液滴生长率相应地增大。     

一种空间超大型可展开柔性聚光器

面向空间太阳能电站（SSPS）对大口径太阳能聚光器的应用需求,提出一种超大型、轻量化、高精度的空间可展开柔性聚光器的新构型。采取理论建模、计算仿真、优化设计相结合的方法对其抛物面构型原理、展开机构折展原理、展开态结构稳定性、动态聚焦精度等问题进行研究,并完成大口径可展开柔性聚光器的设计。提出了基于多层弹性花瓣镜体复合结构的大口径柔性聚光器优化创新设计方法。由于采用薄板柔索结构,本聚光器具有精度高、展收体积比大、质量轻、在线控制简单等优点,为空间太阳能电站千米级聚光器提供一种创新设计方法。     

太阳活动突发过程对临近空间大气影响的模拟

空间天气对地球及近地空间具有重要影响,大的空间天气事件对中上层大气动力学和成分具有不同的影响。利用全大气耦合模式WACCM,针对太阳耀斑、太阳质子、地磁暴三类事件,以太阳活动平静期2015年5月10－14日的GEOS-5数据为模式背景场,通过F_10.7、离子产生率、Kp及Ap指数设置,分别模拟三类事件对临近空间大气温度、密度和臭氧的影响。结果表明耀斑事件在三类事件中对临近空间大气温度和密度的影响最为显著。平流层大气温度增加是由耀斑辐射增强引起平流层臭氧吸收紫外辐射发生的光化学反应所致,耀斑事件引起平流层和低热层温度增加约为2~3 K,低热层大气相对密度增加在6%以内;太阳质子事件及磁暴事件主要影响低热层,但太阳质子事件和磁暴事件对低热层温度扰动不大于1 K。     

Solar flare forecasting model supported with artificial neural network techniques

Nowadays operational models for solar activity forecasting are still based on the statistical relationship between solar activity and solar magnetic field evolution. In order to set up this relationship, many parameters have been proposed to be the measures. Conventional measures are based on the sunspot group classification which provides limited information from sunspots. For this reason, new measures based on solar magnetic field observations are proposed and a solar flare forecasting model supported with an artificial neural network is introduced. This model is equivalent to a person with a long period of solar flare forecasting experience.