场协同原理在高超声速化学非平衡流动中的推广

应用理论分析与数值模拟方法,将对流传热的场协同原理从不可压缩流动推广至高超声速化学非平衡流动中。结果表明,高超声速化学非平衡层流与湍流的热流密度取决于流动的当地单位体积的动量与单位质量总焓梯度的协同。用当地单位体积的动量与单位质量总焓梯度的协同研究高超声速化学非平衡流动的壁面传热问题,对层流流动下的对流传热,不但计及了高超声速化学非平衡流的密度变化对热流密度的影响,而且包括了静焓梯度、压力梯度、边界层内的分子黏性剪切效应对热流密度的作用;对湍流问题,除了上述层流流动各项对热流密度的影响外,还计及了雷诺剪切应力对热流密度的作用。考虑到高超声速化学非平衡流静焓的定义,高超声速化学非平衡层流及湍流的场协同同时计及所有组分的平动能、转动能、振动能及电子能等梯度的贡献。     

光敏推进剂激光烧蚀过程建模与仿真

相较于传统大卫星,微小卫星具有结构紧凑、质量轻便和成本低廉的特点。然而,受功率和质量负载的限制,微小卫星一般不装备推进系统,其航线也局限于近地轨道。为扩展微小卫星的功能,满足日益复杂的任务需求,需给其配备合适的微推进系统。固体推进系统具有结构简单、寿命长、可靠性高的优点,但无法重复启动。为得到可重复启动的固体微推进系统,设计了一种非自持燃烧的光敏推进剂,采用激光控制其燃烧。在背压为大气压的环境下,利用高速摄像机拍摄燃烧过程并记录燃速。之后,对光敏推进剂的激光烧蚀过程进行建模。分析结果表明:激光可控制光敏推进剂的燃烧,燃速与激光强度成线性关系;该光敏推进剂的最小激光点火强度为0.28 W/mm~2;燃速计算值与实测值的误差在10%以内,证明该数学模型具备工程应用价值。     

均值检验方法及其在冗余惯性导航系统中的应用

采用了非线性滤波的方法对影响故障检测及分离（FDI）性能的传感器误差进行了补偿,同时提出了故障检测与分离的均值检验方法（MVT）,该方法可以对2个传感器同时出现故障的情况进行检测与隔离。5个陀螺冗余惯性导航系统仿真结果验证了本文算法的有效性。     

非自模化区域内动叶叶尖间隙对气动-声学性能的影响

本文对非自模化区域内小型风机的气动－声学性能进行了实验研究,详细了在非自模化区域内动叶叶尖间隙对气动－声学性能的影响,并与自模化区域内的影响作了对比分析,得到了在非自模化区域内动叶径向间隙对气动－声学性能的修正,计算结果与实测值吻合良好。初步提示了非自模化区域内动叶叶尖间隙对气动－声学性能影响的机理。     

用自适应小波神经网络辨识动态实验数据

在气动动态实验中，往往飞行器气动模型是非线性的，很难对动态系统进行正确建模，因此无法得到准确的气动参数值。而采用自适应小波神经网络，无需对该动态系统建模，就可准确地辨识出气动动稳定特性，同时，精度较高、收敛速度较快。采用该方法对某导弹模型风洞自由飞实验结果进行了辨识与动稳定性分析，结果表明用自适用小波神经网络辨识安全可靠。     

软件可靠性测试数据生成方法研究

阐述了构造非实时软件运行剖面的方法,以及根据运行剖面生成非实时软件可靠性测试数据的方法,并提出了构造实时软件运行剖面和生成实时软件可靠性测试数据的思路。最后给出实例,系统地演示非实时软件可靠性测试数据的生成过程。     

三维非平面裂纹扩展参数化模拟方法

发展一种基于有限元方法（FEM）的自动模拟三维非平面裂纹扩展的模拟方法。该方法采用参数化建模的方式建立裂纹体,以镶嵌裂纹体的方式在结构中插入裂纹,然后通过有限元计算得到裂纹扩展参量,自动更新裂纹体从而模拟裂纹的扩展过程。通过模拟三个裂纹扩展算例,计算了裂纹扩展循环数,对比试验结果,误差分别为195%、161%、21%。结果表明:该方法能够模拟三维非平面裂纹的扩展并计算扩展寿命,具有一定的精度和适用性。      

非轴对称端壁设计的高负荷涡轮气热性能研究进展

非轴对称端壁设计因能够有效地减少涡轮叶栅的二次流损失和提高气动性能而在高负荷涡轮设计中得到应用。简要回顾了涡轮叶栅二次流模型和非轴对称端壁造型方法,重点综述了非轴对称端壁设计的高负荷涡轮气动性能研究进展和抑制端壁二次流的作用机制,介绍了非轴对称端壁设计的高负荷涡轮端壁气热耦合作用的冷却特性研究进展,总结了高负荷涡轮非轴对称端壁设计技术的应用成果,展望了非轴对称端壁设计在高负荷涡轮的高效气动和冷却布局应用方面需要深入研究的内容。     

磁浮支承系统的神经网络建模与控制

简述了磁悬浮支承系统的原理和简化的线性化模型,以及基于该简化模型和线性控制理论的控制系统原理、主要组成,并阐述了这种基于简化模型和线性控制理论的磁悬浮支承系统性能极限性.在此基础上,采用非线性递归神经网络对磁悬浮支承系统进行建模与控制,并针对实际应用中神经网络的学习问题进行了讨论.避免了磁悬浮系统的非线性和不确定性等因素对系统性能影响,并具有较强鲁棒性,大大提高了磁悬浮系统的性能.      

非线性系统的动态神经网络自适应辨识

提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习,不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下,所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零,基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下,权重调整律采用ｅ修正权重算法,它是ＢＰ算法的推广,不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性