非稳态流体网络方法在发动机空气冷却系统中的应用

将流体网络法与非稳态模拟方法相结合应用到发动机空气冷却系统沿程温度、压力、流量的非稳态特性预测中.本方法将空气系统简化为节点和元件组成的网络,节点和元件处建立守恒方程,针对传统解法的计算稳定性问题引入了压力修正和积分方法相结合的求解方法.程序应用到可参考对照的模型中得到验证.验证后的程序被应用到发动机轴部冷却通道空气系统非稳态特性预测中.      

混合神经网络和混沌理论的股票价格预测研究

针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。     

中性盐雾预腐蚀对AF1410高强钢疲劳寿命的影响

采用失重法和XRD法研究了AF1410钢在中性盐雾环境中的耐蚀性能,并对中性盐雾预腐蚀不同时间后的试样进行疲劳性能测试,研究了不同预腐蚀时间对材料疲劳寿命的影响。结果表明:AF1410钢发生了严重的全面腐蚀,腐蚀产物主要由FeO(OH)和Fe3O4组成,并得到其腐蚀失重曲线;疲劳断口形貌分析表明,随预腐蚀时间的延长,腐蚀损伤程度增加,在疲劳加载过程中易形成较多的疲劳裂纹扩展源而导致疲劳断裂失效;最终获得中性盐雾预腐蚀AF1410钢结构疲劳寿命特性以及预腐蚀对疲劳寿命的影响系数C(t)曲线。     

一种MEMS陀螺标度因数误差补偿方法

高动态、恶劣温度环境下,微小型飞行器(MAV)导航、制导与控制系统关键器件微机电系统(MEMS)陀螺受温度和转速耦合影响,其标度因数误差呈强非线性特点,常规方法无法精确补偿。通过分析MEMS陀螺标度因数误差的产生机理,建立了包含温度和转速非线性因素的标度因数误差模型,提出一种基于径向基(RBF)神经网络的标度因数非线性耦合误差补偿方法,解决了常规补偿方法精度差的问题。标定与补偿实验表明:在-10～+55℃温度范围、-150～+150(°)/s输入转速范围内,采用新方法补偿后MEMS陀螺输出平均精度比多项式拟合方法提高7倍;在-20～+20(°)/s低输入转速的误差强非线性区间内,精度提高近20倍,验证了本文方法的有效性和优越性。     

基于傅里叶变换的航迹对准关联算法

研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,理论分析了雷达系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量。在此基础上,提出了一种基于傅里叶变换的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法将组网雷达的航迹数据看做为一种整体信息,采用傅里叶变换理论来估计和补偿组网雷达目标航迹数据到融合中心航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而不依赖于估计雷达网系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联目标航迹数据。     

混合总线测控系统在R0110燃气轮机低排放试验中的应用

针对R0110燃气轮机低排放试验内容的要求,提出了对试验平台的测试与控制系统的设计方案,并详细介绍了该试验平台测试系统与控制系统的硬件与软件结构和功能的实现,其中通过利用混合总线方式将原测试系统与新测试系统相结合,扩展了试验器的测试能力.根据试验中多路燃料供给规律的要求,提出燃料供给手动、自动2种控制方式,进一步提高了试验控制上的智能性.在自动控制程序设计中,充分考虑了燃料供应的风险,并制定了相应的处理方案,保障了试验的顺利完成,而且提高了该试验器的智能化水平和整体测控能力.     

煤基喷气燃料代用组分神经网络混合构建方法

为了建立航空燃料的喷雾模型,用于高保真液雾燃烧数值模拟,提出了基于人工神经网络混合模型的煤基喷气燃料代用组分构建方法.基于这一构建方法,重点针对煤基喷气燃料的雾化特性,利用多组分混合燃料的理化性质数据库对神经网络进行训练,获得了混合燃料理化性质隐式预测模型,结合随机投点优化方法,构建出能够很好地模拟煤基喷气燃料目标理化性质的代用组分.结果表明:该代用组分包含了5种碳氢化合物成分,摩尔分数为11.46%正癸烷、23.29%正十二烷、49.87%正十四烷、6.66%异辛烷和8.72%甲基环己烷.通过雾化特性实验,验证了代用组分对真实燃料雾化性能的模拟效果.该代用组分构建方法可以较好地解决混合燃料模拟过程中的非线性问题,通过改变目标理化性质可构建出相应代用组分.      

航路网络生成及优化

空中交通流运行的安全性和成本取决于航路网络结构。基于节点度实现航路网络枢纽节点和干线节点分层,利用全局耦合生成主干网络,运用距离连接概率实现干线节点社区化,采用连接概率生成社区网络;采用DBSCAN聚类算法,基于角度和距离实现航路网络优化;以中国大陆空域为例,实现了主干航路网络和局部干线航路网络的生成及优化,验证了方法的可行性。在与相关研究对比,基于节点度的枢纽节点选取更加客观合理,所构建的分层航路网络结构符合机场点的分布特性,采用DBSCAN聚类算法优化效率明显提高。     

基于动态贝叶斯的反舰导弹弹型识别

使用反舰导弹对舰艇进行饱和攻击是当前对舰攻击的主要方式。首先,提出了动态贝叶斯网络(DBN)的理论及算法;其次,根据反舰导弹的高度、速度、过载、机动方式等弹道特性和RCS、雷达频率等导弹自身特性,建立了对反舰导弹进行弹型识别的DBN模型;最后,通过仿真算例验证了DBN模型的有效性,这为实际解决反舰导弹进行弹型识别的问题,提供了一种思路。     

Numerical analysis and optimization of boundary layer suction on airfoils

Numerical approach of hybrid laminar flow control(HLFC) is investigated for the suction hole with a width between 0.5 mm and 7 mm. The accuracy of Menter and Langtry’s transition model applied for simulating the flow with boundary layer suction is validated. The experiment data are compared with the computational results. The solutions show that this transition model can predict the transition position with suction control accurately. A well designed laminar airfoil is selected in the present research. For suction control with a single hole, the physical mechanism of suction control, including the impact of suction coefficient and the width and position of the suction hole on control results, is analyzed. The single hole simulation results indicate that it is favorable for transition delay and drag reduction to increase the suction coefficient and set the hole position closer to the trailing edge properly. The modified radial basis function(RBF) neural network and the modified differential evolution algorithm are used to optimize the design for suction control with three holes. The design variables are suction coefficient, hole width, hole position and hole spacing. The optimization target is to obtain the minimum drag coefficient. After optimization,the transition delay can be up to 17% and the aerodynamic drag coefficient can decrease by 12.1%.