流动偏转器对机翼失速特性的控制

介绍了一种控制机翼失速特性的新技术--流动偏转器.通过对二维翼型的数值模拟,研究了流动偏转器高度对控制效果的影响.采用PIV测量作为流动显示手段,验证了较低雷诺数(Re=6.32×10<'5>)时流动偏转器对机翼流动分离的控制效果.基于数值模拟结果和止交设计方法,对流动偏转器在更高雷诺数(Re=1.76×10<'6>)下进行了风洞测力实验研究.研究结果表明,流动偏转器可以有效控制机翼失速特性,能够抑制机翼大攻角下的流动分离,推迟失速攻角和增加升力.对测力实验结果的止交分析还给出了以16°到30°攻角范围内     

航天器环境干扰力矩的闭环辨识与补偿

研究引入干扰力矩辨识的方法提高三轴稳定航天器在稳态运行期间的高精度指向控制问题.基于航天器的稳态输出数据和系统传递函数,对环境干扰力矩的完整模型进行闭环辨识.其中采用改进的特征系统实现相关算法和多元线性回归法辨识环境干扰力矩的模型参数,最后使用前馈控制对所辨识的环境干扰力矩实现在线补偿.分析和仿真结果表明,该方案能有效地克服不确定的环境干扰力矩对姿态稳定度的影响,提高在轨运行航天器的姿态稳定精度.     

基于现代实验设计技术的巡航导弹概念设计

采用跳跃弹道空地巡航导弹为算例,研究了新型实验设计技术,即拉丁化近正交海默斯利序列取样法,在多学科设计优化中的应用.应用该实验设计方法进行了实验设计,并对取样结果与传统拉丁方取样进行了对比;基于支持向量机构建了学科近似模型,通过对验证数据的回归分析,检验了支持向量机响应的可靠性.应用该近似模型对算例进行多学科设计优化,并通过与精确模型的对比,检验了该近似模型的准确性.拉丁化近正交海默斯利序列取样法是一种高效的现代实验设计方法,在相似的实验条件下比传统拉丁方设计具有更好的正交性和均匀性,在复杂系统多学科优化设计中具有很大的应用价值.      

HTPB固体燃料冲压发动机流场仿真与燃速分析

基于守恒方程建立了固体燃料冲压发动机燃速仿真模型,采用二维轴对称模型和二方程化学反应模型开展了HTPB(端羟基聚丁二烯)固体燃料冲压发动机流场数值仿真,分析了不同空气来流条件对流场分布及燃速的影响.结果表明:火焰层在氧气和固体燃料壁面之间形成,随着来流空气流量和空气总温的增加,火焰层厚度变薄并向固体燃料壁面侧移动;随着发动机轴向位置的增加,燃速先迅速增加后缓慢增加,最后在补燃室附近快速减小,变化趋势与文献中试验结果吻合较好;固体燃料平均燃速随来流空气总温及发动内空气流率的增加而增大,并根据仿真结果拟合得到了燃速公式.      

本征正交分解法对正十二烷喷雾射流的解析

应用大涡模拟方法对航空煤油单组分替代燃料正十二烷冷态喷雾现象进行模拟计算,探究喷雾射流中的多物理场耦合现象。从宏观层面分析燃油破碎蒸发及油气混合过程,发现流场涡团在其中起着重要的作用。运用本征正交分解方法对正十二烷射流质量分数场和涡量场数据库进行加工,从“微观”层面深入探究两者的联系。结果表明:正十二烷质量分数场喷雾结构与射流涡量场涡团结构存在显著的空间分布相关性,反应出两者结构演变具有重要关联特征。湍流脉动致使涡团尺度发生变化,从而影响燃油破碎蒸发,最终使得喷雾不同尺度结构分布形态发生改变。      

基于小波变换的航空发动机性能衰退率计算方法

由于航空发动机的工作环境复杂,性能参数测量值中夹杂的工况信息和测量误差会对发动机的性能衰退率计算产生较大的影响。为了弱化工况信息和测量误差对航空发动机性能衰退率计算的影响,本文首先运用多层小波分解与重构的方法对原始性能参数进行了趋势分量的提取,进而运用线性回归的方法对航空发动机的性能衰退率进行了计算。经过实际运维数据的验证,本文提出的航空发动机性能衰退率计算方法能够为实际工程应用提供理论支持。     

视频条件下SAR仿真

分析了合成孔径雷达信号处理过程,在视频条件下使用VC 6.0与SimuLink结合构建了机载合成孔径雷达仿真系统软件,采用RD算法实现了点目标成像仿真,与在中频条件下相比速度上具有显著的优势。     

LY12MO铝合金板时效成形回弹率研究

利用自备机械时效工装,设计正交试验以分析探索了LY12MO铝合金板圆弧弯曲的时效成形工艺及变形规律,得到了时效成形的工艺参数影响顺序,初步研究了工件回弹量的实际控制方法。结果显示,当工艺为时效温度190℃、时效时间10h的条件下可使回弹率控制在12%以下,且金相组织有明显改变。     

基于SVR及阴影信息的SAR目标方位角估计

目标成像方位估计是合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）自动目标识别中一个重要的预处理过程。提出一种基于支持向量回归机（support vector machine for regression,SVR）并结合SAR目标阴影信息的方位角估计方法。首先通过长直边拟合法与脊波变换法对目标图像进行方位的粗估计．再由SVR完成精确估计。利用“运动与静止目标的获取与识别”（moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR）项目组提供的实测数据所做实验表明,此方法可以有效估计SAR目标方位角,精度高、泛化能力强．特别是在水平成像方位附近利用了目标的阴影信息,明显提高了相应区间的方位角估计精度。     

基于全信息的正态分布型数据的线性回归分析

针对正态的分布型符号数据,提出一种新的线性回归分析方法.以体现正态的分布型数据的全部原始信息为出发点,给出正态的分布型变量的一阶矩、二阶原点矩、二阶混合原点矩的定义和计算原则.在此基础上,定义针对正态的分布型数据的线性回归模型以及残差信息的平方和,推导最小二乘回归系数.仿真实验证明了该方法所得回归模型在解释能力和预测能力上的有效性以及相对于\"中心法\"的优越性.给出的正态分布型变量数字特征的定义和计算原则为将其他经典的多元统计方法推广到分布型数据奠定了基础.