竖直矩形通道内超临界正癸烷振荡特性的大涡模拟

基于超临界碳氢燃料的主动再生冷却被认为是超燃冲压发动机最具前景的热管理方法之一.本研究利用大涡模拟数值方法探究矩形通道内超临界碳氢燃料初始流动传热的瞬态变化规律的,证实了超临界振荡效应的存在,即温度和速度分布波动性较强.通过监测10-4 s时间尺度下的速度变化规律,发现振荡有着近似三角函数式的频率和振幅.冷却通道被加热...     

深度强化学习在翼型分离流动控制中的应用

搭建了基于深度强化学习（DRL）的射流闭环控制系统,在NACA0012翼型上开展了大迎角分离流动控制实验研究。NACA0012翼型弦长200 mm,实验风速10 m/s,雷诺数1.36×105。射流激励器布置在翼型上表面,通过电磁阀进行无级控制。将翼型表面的压力系数和智能体自身的动作输出作为智能体的观测量,以翼型后缘压力系数为奖励函数,对智能体进行训练。结果表明:经过训练的智能体成功地抑制了大迎角下的流动分离,比定常吹气的费效比降低了50%;智能体可以将翼型后缘压力系数稳定地控制在目标值附近;状态输入和奖励函数的改变会对最终的训练效果产生不同影响。     

采用内部测温估计表面热流在高超声速风洞试验中的应用

表面热流预估方法利用试验件内部的温度来预估其表面热流。该方法的最大优点是测量温度的热电偶是内埋在试验件内部,不与外界的高温气流直接接触。该方法为高超声速飞行器飞行实验估计表面热流提供一种可行的途径。为了验证该方法在预测外界流场特性方面的能力,在航天空气动力技术研究院(CAAA)的 FD-03风洞中开展了一系列高超声速气动热风洞试验。试验中采用一块铝合金试验板,部分试验采用光滑平板,其余试验在试验平板的表面添加拌线以干扰外界流场。而后采用热流估计方法预估试验板的表面热流。预估结果表明,如由拌线产生的激波等外流场的强烈变化将在估计的热流结果中得到清晰的显示。     

一类增量式支持向量机的分析

针对训练数据发生增量改变时,标准一类支持向量机的批处理算法需要重新进行训练,不适合在线增量环境学习的问题,提出一种详细的增量式标准一类分类向量机算法,并通过理论分析对该算法的可行性和有限收敛性进行了证明,确保该算法的每步调整都是可靠的,并确保该算法通过有限步调整最终收敛到问题的最优解。在标准数据集上的实验结果验证了理论分析的正确性。     

基于协调权的案例学习群决策分类方法

基于案例学习的决策方法具有易于理解、贴近 实际决策过程的优点,成为当前决策领域的一个研究热点。文中针对如何有效地集成不同决 策专家提供的案例信息,提出了一种基于协调权的案例学习群决策模型用以解决多属性分类 决策问题。该方法首先针对各决策者给出不同案例数据,通过构建混合整数规划模型,识别 出具有一致案例信息重要度最大化的典型案例集。然后设计了分类阈值远离程度最大化模型 ,以此确定兼容各个决策者案例信息的指标权重（协调权）和最优分类阈值,由此构建一致 性的效用函数并应用获得的阈值进行分类决策。最后通过案例研究以及与其他模型的比较分 析,验证了方法的可行性。     

基于神经网络的飞行器抗饱和自适应控制

针对传统自适应控制在飞行器作动器具有幅值饱和与速率饱和的情况下难以实现良好飞行控制的问题,提出了一种基于神经网络与伪控制隔离的飞行器抗饱和自适应控制方法.首先根据模型参考自适应控制理论,结合动态逆与神经网络自适应方法,分析了系统的模型跟踪误差动力特征,并考虑飞行器具有参数不确定和未建模误差等动态逆误差,设计了在线神经网...     

机械设计基础课虚拟实验的设计与开发

阐述了机械设计基础课程虚拟实验的主要功能和特点.提出了建立基于网络的虚拟实验体系内容.采用Solidworks、3Dmax、Flash开发的机构运动简图演示、机构运动测绘和减速器拆装等虚拟实验,大大提高了实验效率,解决了设备、教具不足的矛盾.打破了教师传统的示范演示,实现了教生互动,激发了学生学习的主动性,促进了教学效率和质量的提高.     

神经网络动态逆方法在飞控系统设计中的应用

探讨了神经网络与非线性动态逆方法相结合的神经网络动态逆方法，研究了神经网络动态的网络结构。为进一步改善直接动态逆控制器的性能，对由动态逆和原系统构成的伪线性系统，给出了两种综合方案，并将这种方法用于飞机指令增稳系统的设计。通过一种方案的仿真研究表明，综合控制策略不仅能够改善系统的动态性能，而且具有良好的鲁棒性。研究成果显示了神经网络动态逆方法的有效性和可行性及其在飞控系统设计中所具有的潜在能力。     

断续缓磨射流冲击强化磨削弧区换热的实验研究

通过深切缓磨时磨削烧伤机理的分析,提出高压射流冲击强化磨削弧区换热新构想,并通过断续缓磨射流侧向冲击弧区的磨削实验显示其换热效果．     

Nb对富钛TiNiAl金属间化合物强化机制的影响

 采用力学压缩试验、扫描电镜和X射线衍射方法研究了Nb元素对于Ti₅₀Ni₄₂Al₈合金的力学性能和微观组织结构的影响。结果表明，Nb能够显著提高合金从室温到700 ℃之间的强度。在600 ℃时，Ti₅₀Ni₄₀Al₈Nb₂合金的压缩屈服强度和比强度分别为1 237 MPa和216 MPa/(g·cm^-3)，超过Rene95高温合金。微观组织观察及成分分析表明，Nb元素在基体和强化相Ti₂Ni（Al）中固溶，促进强化相的弥散析出和细化，并导致高强富Nb相的析出，从而提高了合金的强度。