硅烷偶联剂改性Al2 O3p/TDE-85 的力学性能

利用硅烷偶联剂对Al2O3颗粒进行表面改性,制备了Al2O3颗粒增强的TDE-85树脂基复合材料,研究了表面改性对其力学性能的影响,采用差热分析仪测定复合材料的固化反应温度,并计算了固化反应活化能。利用扫描电子显微镜分析了拉伸断口形貌。研究发现,当Al2O3用量为2wt%时,固化反应速度较快,硅烷偶联剂用量为4wt%时,冲击强度为13.2 kJ/m2;拉伸强度为65.2 MPa;弹性模量为2.66 GPa;最大伸长率为3.35%,此时对Al2O3颗粒的表面改性综合效果最好。     

激波与固体颗粒群相互作用实验研究

为了研究FAE武器、温压武器中燃料抛撒问题,在垂直激波管里进行了气-固两相流的实验研究。主要研究激波（Ma=1．96）与3种不同堆密度的石英砂颗粒群相互作用,用高速摄影仪对颗粒在抛撒过程进行图像捕捉,得到颗粒在抛撒阶段的速度。研究颗粒群在超声速气流下的运动规律以及激波对颗粒群加速的影响规律,分析激波通过颗粒群时气-固两相流中的动力学过程。定量分析颗粒堆密度对激波的影响,得出了固体颗粒群受到激波作用后抛撒过程中纵向和横向颗粒云团体积增加,颗粒云团平均浓度减少;颗粒群的堆密度与颗粒粒径、抛撒初速度、反射激波的强度都成反相关关系。     

机头顶点对战斗机大迎角航向气动特性影响研究

就机头微扰动、表面粗糙度、机头顶点形状等因素对战斗机大迎角航向气动特性的影响进行了试验研究。结果表明：大迎角下飞机的航向气动特性对机头表面粗糙度和顶点形状较敏感,不同表面粗糙度和不同机头顶点形状使飞机大迎角下的侧向力和偏航力矩有较大差异,圆头机头对消除和控制飞机在大迎角下的侧向力和偏航力矩效果明显;机头颗粒和顶点细微不对称对大迎角下飞机的航向气动特性微扰动作用明显,使大迎角偏航力矩方向和极值基本确定。     

机头颗粒微扰动对战斗机大迎角航向气动特性的影响研究(英文)

本文重点介绍了在机头周向角±45°处的颗粒微扰动对战斗机大迎角航向气动特性的影响进行了数值模拟研究。结果表明:在机头周向角±45°处的颗粒对大迎角下飞机的航向气动特性影响明显,能够使大迎角偏航力矩具有确定的方向。对流场结构分析发现:颗粒所在一侧脱离出明显强于没有颗粒一侧的小涡,从而在机头该侧诱导出更强的分离涡,进而导致了飞机大迎角非对称气动力的出现。     

三种不锈钢材料抗固体颗粒冲蚀性能研究

采用增压气流固体颗粒冲蚀试验方法研究1Cr11Ni2W2Mo2V、1Cr12Ni2WMoVNb、1Cr17Ni2三种不锈钢材料的抗冲蚀性能。结果表明,三种不锈钢材料在固体颗粒冲击下均发生冲蚀磨损,30°稳定冲蚀速率大于90°稳定冲蚀速率。在相同冲蚀条件下,三种不锈钢材料抗冲蚀性能1Cr17Ni2>1Cr12Ni2W2MoVNb>1Cr11Ni2W2MoV,即1Cr17Ni2不锈钢抗冲蚀性能最好。     

固体火箭发动机喷管喉部凝相颗粒粒度分布实验

设计了一种新的收集固体火箭发动机喷管凝相颗粒的实验装置,针对典型的HTPB复合推进剂,开展了喷管喉部凝相颗粒的收集实验和粒度分析,研究了燃烧室压强和收敛角度对喷管喉部颗粒粒度分布的影响规律。研究结果表明,喷管喉部的凝相颗粒在0.27～50μm之间都有颗粒存在,凝相颗粒主要集中在0.3～15μm之间,粒径大于15μm的颗粒较少;燃烧室压强对颗粒粒径有较大影响,随着燃烧室压强的升高,凝相颗粒粒径变小,粒度分布更为集中;燃烧室压强相同的条件下,收敛角度对喷管喉部的凝相颗粒粒度分布影响较小。     

镁基水冲压发动机燃烧室长度及进水距离设计方法

针对两次进水的镁基水冲压发动机,对发动机总体的燃烧室长度和一次、二次进水距离设计方法进行了研究.根据理论分析和试验测温结果,提出金属镁以熔融液滴形式进入燃烧室,镁滴燃烧为蒸气相扩散燃烧过程.采用简化的D3/2定律计算镁滴燃烧时间,并以镁滴燃烧和雾化水滴蒸发所需时间为依据,建立了燃烧室长度和一次、二次进水距离设计方法.参...     

智能显示终端——避免管制员错误的希望

引言对空中飞行动态的监视、管制口令正确及时的发出、回听、确认一直是困扰管制运行单位的老大难问题。特别是沟通管制员——飞行员之间的"语音桥梁"更是整个空中交通管制工作中最薄弱最容易出问题的一环。在先进的机载安全设施     

雷达和红外成像双传感器信息融合目标识别研究

提出了一种利用目标的雷达和红外成像２种独立的传感器信息的互补性来构造特征向量的信息融合方法——联合向量空间法,并用对应的自适应信息融合系统进行目标识别。仿真证实比用单传感器的效果明显优越,从而说明了本文方法的有效性。     

消除非线性影响的参数识别技术研究

本文使用卡尔曼滤波和非线性规划技术求取直升机的气动导数,该方法的特点是: 1.使用频率法使旋翼的高频成份影响减至最小; 2.使用卡尔曼滤波技术使试验数据包含的随机噪声和过程噪声减至最小; 3.最后通过拉格朗日的方法使非线性误差减至最小.