民航机场布局方法探讨

通过对民航机场布局问题的系统分析,研究提出基于GIS的机场布局规划两阶段法。第一阶段通过综合评分法确定以城镇为中心的机场备选方案集,第二阶段结合城镇腹地内经济社会情况,按一定的服务目标优化选址布局方案。结合对设施布局理论和需求分配理论的探讨,建立了机场布局方案优化的多目标模型,为民航机场布局规划提供理论决策支撑。     

高职大学英语分级教学模式的问题与对策

高职院校《大学英语》课程分级教学遇到的问题包括理论与实践两个层面,在理论层面,它受到了教育不公的质疑,而实践层面涉及具体的实际操作困难。本文首先从伦理上对分级教学的本质进行阐述,使它从教育不公的认识误区中走出来,并提出消除不良影响的措施,然后从实际层面对教材建设、分层标准、教学管理、课程衔接等方面的问题提出相应建议,使分级教学趋于完善。     

塑性工作内衬复合材料气瓶结构设计研究

为提高航天复合材料压力容器(COPV)性能因子,COPV壳体常采用超薄壁塑性工作金属内衬和高强碳纤维缠绕的双层壳体结构.通过对传统的网格理论进行优化,提出了塑性工作内衬COPV结构静力学计算的算法,联立求解各内压载荷阶段的静力学平衡方程和应变协调方程,对COPV纤维与内衬应力应变进行计算和分析.利用ANSYS有限元软件...     

有限长水翼在湍流中激振力响应函数研究

无论船舵还是机翼,激振力的产生都会严重地影响其噪声性能和使用寿命,因此深入研究湍流中激振力是很有必要的。针对有限长水翼在湍流中的非定常激振力问题,分别建立流动系数不同的两向波谱函数描述三维湍流场,并推导了有限长水翼的响应函数。将计算结果分别与实验值进行对比,发现与实验结果吻合较好。在此基础上分别在不同情况下对薄片理论的适用性进行了研究,发现水翼展长比较大时,可忽略展向波数的影响;而湍流尺度只在无因次频率κ较小时对薄片假设产生的误差有影响。对水翼升力系数和下洗速度的自相关性进行了研究,深入探究薄片假设产生误差的原因。结果表明:当无因次频率较小(1时),湍流尺度越大,薄片理论的误差越小;当无因次频率较大时(5时),湍流尺度的大小不能影响薄片理论的误差。随着水翼展长b增大,薄片理论的误差减小,该参数对薄片理论的影响不受其他条件影响。升力系数的相关性比下洗速度更强,而薄片假设忽略了升力和下洗速度分量w展向方向相关性的差异,这是薄片假设在大多数情况下不适用的原因。     

一种酚醛树脂模型化合物热解反应的密度泛函理论研究及实验验证

邻-邻位亚甲基桥是酚醛树脂主体结构单元之间的主要链接方式之一。采用Gaussian 09中的密度泛函理论B3LYP/6-311G(d,p)方法,对邻-邻位亚甲基桥型模型化合物邻位双羟苯基甲烷(2BHM)的热解反应机理进行了量子化学理论研究。设计了5种热解反应途径,对每种反应途径的反应物、产物和过渡态的结构进行了能量梯度全优化,并对过渡态进行了IRC验证。计算了各反应途径的标准动力学参数,最后进行了相关实验验证。计算结果表明Path3为2BHM的最优热解路径,对应的产物为苯酚和邻甲酚,所有路径的终产物中均有苯酚,且CO_2要比CO更容易生成。热解实验结果显示热解产物中苯酚含量最高,而CO并未出现。这说明计算结果与实验结果基本一致,同时也表明应用量子化学计算理论研究酚醛树脂的热解机理是一种有效的研究方法。     

陀螺仪运动的复杂性

建立了外环轴水平放置的重力对称陀螺仪的运动方程.并将陀螺仪转子的质心位置作为扰动, 在一定条件下, 首先研究了自由陀螺仪的运动, 并给出力学意义解释; 然后利用Melnikov方法和KAM理论研究了非自由陀螺仪的运动.研究结果表明: 在陀螺仪转子的质心与支架中心不重合且充分接近, 或陀螺仪能量充分大时, 陀螺仪的运动出现Smale马蹄意义下的混沌; 同时它的Hamiltonian流存在KAM不变环面和不变闭曲线.      

在线检测圆柱工件形状误差的原理探讨

本文通过分析和研究误差分离技术,提出使用单测头单方位方法检测工件形状误差,并推导了适用于一般车间条件下在线或临床检测圆柱形工件圆度误差和圆柱度误差的公式,这些公式在原理上是可行的。     

基于CR理论的大柔性机翼几何非线性结构建模

大柔性机翼在气动载荷的作用下,将产生显著的弹性变形,常规线弹性理论的小变形假设不再成立,需要采用能够考虑几何非线性效应的结构模型进行求解。基于CR(Co-Rotational)共旋转有限元理论,把几何非线性大变形分解为刚体的旋转和平移及局部坐标系下的弹性变形,建立了适用于大柔性机翼几何非线性变形描述的结构模型。以大柔性悬臂梁为例,采用载荷增量法,研究了集中弯矩作用下的非线性变形特征,对静力学方法进行了验证,并讨论了耦合加载几何非线性变形特征;以类"太阳神"太阳能布局无人机(UAV)为例,研究了其几何非线性大变形特性。     

基于GRA-IPSO-SVM的航材携行需求预测研究

异地执行飞行任务中航材需求的准确预测是做好携行保障的主要内容之一,为此提出灰色关联度（GRA）与改进的粒子群算法（IPSO）及支持向量机（SVM）相结合的航材预测方法。首先运用GRA 对航材携行需求的影响因素进行分析;其次引入活性因子和非线性惯性系数改进粒子群算法,并通过IPSO 对SVM 参数进行寻优;最后使用优化后的SVM 模型预测航材需求。结果表明：GRA-IPSO-SVM 方法预测结果的均方根误差比PSO-SVM 方法下降0.16,平均绝对百分比误差下降2.18%,且预测时间减少了0.7 s。