脉冲电晕放电对减少内燃机有害排放的研究

本文对脉冲电晕放电对减少内燃机有害排放的可行性进行了研究，实验中用NDIR(非分散红外线)气体分析仪测量了SY492Q-1型汽油机在等离子装置工作或不工作时排气中CO、CO2和HC的浓度，并通过等离子发生装置结构的变化调整阴极与阳极间的放电间隙，观察并测量其对实验结果的影响。初步实验结果证明，利用等离子体技术减少汽车尾气中的HC和CO的排放是可行的，并且等离子发生装置的放电电压和放电间隙对实验结果有重要影响。     

磁性多层膜微波吸收剂的制备

利用磁控溅射设备制备了Fe／SiO2磁性多层膜微波吸收剂。采用扫描电子显微镜(SEM),X射线衍射仪(XRD)对其结构进行表征。将磁性多层膜微波吸收剂制成同轴测试样品,利用网络矢量分析仪测量电磁参数,并针对单层材料进行优化设计。结果表明,该磁性多层膜吸收剂具有较好的微波吸收效果。     

莫来石陶瓷的制备、微波介电特性及其对材料吸波性能的影响

采用热压烧结法,用SiO₂溶胶和Al₂O₃溶胶制备的莫来石溶胶制备了莫来石陶瓷,研究了莫来石陶瓷的微波介电特性与烧结致密度之间的关系。研究表明,当莫来石陶瓷的烧结致密度从91.4%升高到97%时,其复介电常数的实部ε从3.85增加到的5.87,虚部ε″从0.04增加到0.11。当添加MgO烧结助剂后,莫来石陶瓷复介电常数的实部和虚部明显升高。将莫来石陶瓷作为吸波材料阻抗变换层,能够大幅度提高材料的吸波性能。这主要是由于采用的莫来石阻抗变换层的波阻抗较高,为156Ω,减小了空气与吸收层界面上电磁波的反射,使更多的电磁波进入了吸收层而被损耗。     

声发射技术在复合材料损伤模式识别中的应用

应用模态分析技术,分析复合材料拉伸破坏试验中的声发射信号,提取复合材料不同破坏阶段下的声发射源信号的特征,进行了有关复合材料损伤模式识别的工作。     

航空燃气涡轮发动机燃烧室的NOx控制及预测

:概述了燃气涡轮发动机中NOx的生成机理以及影响因素,简要综述了当前国内外航空燃气涡轮发动机燃烧室NOx发散量的控制措施以及预测方法。介绍了几个预测NOx发散量的数值模型,并对其预测结果进行了分析。     

玻纤增强树脂基复合材料声发射研究

纤维复合材料作为优异性能复合材料的代表在各行业得到越来越广泛的应用,其检测以及评价方法也随之得到广泛的关注与应用。通过对玻璃纤维环氧树脂复合材料拉伸加载,在加载过程中用声发射设备采集数据,利用声发射计数与载荷、时间间的相互关系对玻璃纤维复合材料进行评价,得到玻璃纤维/环氧树脂复合材料声发射的临界载荷以及强度等信息与声发射撞击计算之间的关系。     

起飞-着陆循环中富油-淬熄-贫油驻涡燃烧室排放性能数值模拟研究

为了掌握采用富油-淬熄-贫油低排放燃烧技术的驻涡燃烧室（RQL-TVC）在起飞-着陆（LTO）循环各状态中的排放特性,采用数值模拟的方法开展了研究。数值模拟结果表明：在LTO循环中,RQL驻涡燃烧室的氮氧化物（NOX）与未燃碳氢化合物（UHC）的排放指数EI均低于传统燃烧室的;但一氧化碳（CO）的排放指数(Emission Indext, EI)偏大。RQL驻涡燃烧室NOX的LTO排放数少,是国际民航组织颁布的航空发动机排放标准CAEP6的29.1%;UHC的LTO排放数接近于0;CO的LTO排放数在慢车状态下的数值明显高于其它状态下的。RQL-TVC具有良好的低排放潜力。     

外测数据对流层折射误差修正及精度分析

针对对流层引起的航天器外测数据折射误差,基于对流层分段模型,以测站历史气象数据拟合折射衰减系数,建立测控站上空对流层折射率模型,并利用实测地面折射率对统计模型进行优化,进一步提高模型反映大气剖面的真实性.利用该模型对S频段多颗在轨卫星50多跟踪圈次的实测外测数据进行修正分析,并与微波辐射计实时修正结果进行比较,测距、测角、测速互差分别优于0.9m、0.02°、0.06 m/s.将该模型应用于卫星长管外测数据的实时修正,可提高轨道测量数据质量.     

民用飞机全航线排放预测

针对民用飞机全航线的排放预测问题,运用飞机升阻特性模型、发动机性能模型和飞机航线性能模型计算了民用飞机在全航线上的飞机升阻特性与发动机性能,并将以上模型与基于T₃-p₃法与波音流量法所建立的排放计算模型相耦合,详细计算了飞机在实际飞行过程中未燃碳氢化合物(UHC)、一氧化碳(CO)、氮氧化合物(NOx)的排放指数,并得到了全航线的各种污染排放物排放总量,完善了民用航空发动机排放预测分析体系,为低污染民用航空发动机的设计与评估提供理论依据.计算结果表明,飞机处在起飞以及爬升阶段时,NOx的排放指数较高,而UHC与CO的排放指数较低;当飞机处在下降以及进场时,NOx的排放指数较低,而UHC与CO的排放指数较高.NOx的总排放量在3种污染排放产物中最高.