平面埋入式进气道的口面参数选择与试验验证

为了提高飞行器的隐身性能和降低其迎风阻力,采用具有平面腹部的低雷达截面外形机身与埋入式进气道的组合是一种良好的解决方案。但迄今尚未有成熟的平面埋入式进气道设计方法可供借鉴,为此对平面埋入式进气道口面参数进行了组合对比研究,旨在通过口面参数的选择来改善进气道的气动性能。在此基础上,选择一组口面参数设计了一梯形进口的平面埋入式进气道方案,并进行了高速风洞试验验证。研究结果表明:(1)进口侧棱决定了所产生的卷吸涡的强度,而前唇口导流角决定了进口段的横向压力梯度,两者均是驱动主流进入进气道内部的关键因素,为此对进气道总压恢复系数和周向畸变指数均有着重要影响;后唇口型线特征参数对进气道出口总压高低压区的分布起着调节作用,为此可以作为控制周向畸变指数的一种辅助措施。(2)合适的口面参数能明显改善平面埋入式进气道的性能。选取23°导流角、4°侧棱角以及30°后唇口型线特征参数组合进行了方案设计和风洞试验验证,在Ma₀=0.7,α＝-2°~8°,β＝0°~2°的范围内,进气道的总压恢复系数在0.920~0.952之间,周向畸变指数在1.142%~2.237%之间,达到了实用水平。(3)研究范围内,攻角的增加有利于改善平面埋入式进气道的总压恢复系数和周向畸变指数,而小角度侧滑时对出口流场畸变的影响不大,不仅未下降,反而稍有增加。     

高校委托工程审计的质量控制与评价指标体系构建

委托工程审计质量关系到高校工程审计职能的发挥和投资建设目标的实现.结合高校工程审计实践,探讨高校委托工程审计质量控制关键路径,并据此构建质量评价指标体系,以实现高校委托工程审计质量有效控制和科学评价.     

微藻航空燃料的热氧化安定性与热沉

航空燃料安定性和热沉对飞机和发动机工作可靠性、飞机飞行安全及战术性能的发挥有重要作用。利用热重-差热分析联用仪研究了2种典型微藻航油的热氧化安定性和热沉,并与标准航空喷气燃料RP-3进行了对比。结果表明:混合生物油的失重终点温度和最大失重点的温度与标准航空喷气燃料RP-3相比均向高温区移动。在失重区间内,除了物理热沉还有化学热沉的贡献。在热重曲线中定义了2个无量纲参数:引发温度和燃尽指数,引发温度表征起始裂解温度,燃尽指数表征沉积特性。2个参数结合可以较好地诠释燃料的热安定性和热沉。球等鞭金藻油高碳数烷烃在提高热沉基础上导致碳沉积的形成,但小球藻油在热沉提高的基础上,并没有形成碳沉积。说明通过有效控制高碳数烷烃分配比例增加其热沉并控制其积碳在理论和技术上是可行的。      

机型成本预测的因素分析法

根据管理会计把机型成本要素分解为固定成本、半变动成本和变动成本，对航空公司机型的航空运量作出预测，就可对机型作出预测。     

小卫星侦察星座性能评估研究

针对小卫星侦察星座性能评估问题,从覆盖、成本和弹性三方面对小卫星侦察星座的性能指标进行研究,分别构建了考虑存储容量约束的覆盖能力评估模型、成本估计模型以及弹性能力评估模型。在覆盖能力评估模型中,将卫星存储容量作为约束条件,结合卫星覆盖几何模型分析了卫星对地侦察的工作条件,提出考虑存储容量的覆盖指标计算方法;通过小卫星成本模型(small satellite cost model,SSCM)对星座各分系统的成本进行估计;在弹性评估模型中,提出了星座性能损失率指标,并根据星座失效状态概率函数确定了不同失效状态下星座性能损失率的权重。将上述模型应用于SkySat和吉林一号星座的性能评估过程中,结果表明SkySat比吉林一号覆盖能力强、成本低,弹性差。提出的三个模型可用于评价星座优劣,为小卫星侦察星座的建设和性能评估工作提供参考。     

时滞系统内模控制器参数整定方法研究

针对内模原理对时滞系统控制的局限性,利用一阶泰勒级数逼近模型的时 滞部分, 推导了工业上常见的一阶时滞和二阶时滞模型的内模控制参数表达式, 结合 ITAE 指标和系统鲁棒性设计了新的目标函数, 通过对目标函数的寻优实现了内模控制 器参数的整定。仿真结果表明,该方法具有较好的动态跟踪性能、较强的抗干扰性和鲁 棒性,具有一定的工程应用价值。     

平流层浮空器保压指标对驻空性能的影响

地面保压试验是综合评估囊体材料性能的重要手段,其设计指标将影响平流层浮空器总体驻空高度与时间的变化范围。以球形超压平流层浮空器为例,建立了驻空高度运动学模型、热力学模型及基于微孔损伤的氦气渗透模型,综合考虑驻空过程中力、热耦合引起的浮空器内部氦气压力、温度和质量等的实时变化,以囊体材料微孔当量直径为桥梁建立了平流层浮空器地面保压指标与驻空高度、驻空时间的耦合关系,通过定量分析不同保压指标下浮空器驻空性能的变化情况,提取影响规律,为保压指标的合理设计提供总体参考。     

A Nonlinear Sub-grid Scale Model for Compressible Turbulent Flow

本文采用直接过滤的Navier-Stokes方程组作为可压缩湍流大涡模拟控制方程组。方程组中因过滤产生的高阶相关项用Taylor级数展开近似,但仅保留级数的一阶导数项。这样产生的误差相当于丢失了模型的部分耗散作用,本文用一种动力学非线性亚格子模型来补偿丢失的耗散影响。本文根据Caylay-Hamilton定理导出了一个非线性亚格子模型,模型中包含的系数由动力学模式确定。与传统的动力学Smagorinsky模式相比,这种动力学非线性模型(DNM)稳定性更好,且不需要在统计均匀方向进行统计平均来计算模型系数,因此减少了计算开销。本文用这种非线性亚格子模型对绕双椭球高超声速湍流进行了模拟,并将所得结果与实验值、计算值及理论值进行了对比。结果表明,本文模型可以有效地模拟可压缩湍流流场。     

A Prediction Method for△f0F2min of a Single Station From Interplanetary Parameters Based on Statistical Study

Using 86 CME-interplanetary shock events,the correlation between the peak values of （a） the solar wind parameters(B_z,E_y,P_dyn) and the geomagnetic indices（SYM-H,ASY-H,Kp）, （b） the coupling functions（Borovsky,Akasofu,Newell） and the geomagnetic indices,（c） the solar wind parameters/coupling functions/geomagnetic indices and the ionospheric parameter(Δf₀F_2min), are investigated.The statistical results show that in group（a）,B_{z min} and SYM-H_min have the best correlation,that in group（b）,the best correlation is between the peak values of Akasofu function (A_min) and SYM-H_min,and that in group（c）,the best correlation is between K_pmax andΔf₀F_2min. Based on the statistical results,a method for predicting f₀F₂ of a single station is attempted to be set up.The input is modified B_{z min} and the outputs are SYM-H_min andΔf₀F_2min.Then 25 CME-IPS events that caused geomagnetic storms in 1998 and 2009 are used to check the prediction method. The results show that our method can be used to predict SYM-H_min andΔf₀F_2min.     

A new spectral index to detect Poaceae grass abundance in Mongolian grasslands

The objectives of the present study were to develop a new index based on remotely-sensed data for detecting the abundance of grasses in the family Poaceae, which has a high palatability for livestock in Mongolia, and to map the distribution of these grasses in the semi-arid Mongolian steppes. We measured ground-based spectral reflectance of pure plant leaves – including Poaceae grasses – and soils, as well as in-situ in the Mongolian grasslands. The hyper-spectral data, taken by a spectroradiometer, were converted into four multi-spectral bands (i.e., blue, green, red, and NIR) to simulate satellite-based imagery data. In order to magnify the characteristics of the spectral signal of Poaceae, NGBDI (Normalized Green-Blue Difference Index), NGRDI (Normalized Green-Red Difference Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NNBDI (Normalized NIR-Blue Difference Index) were calculated from the four multi-spectral reflectance values. Poaceae Abundance Index (PAI) was derived by combining these four normalized difference indices. PAI was found out to be a good indicator to discriminate Poaceae grass from the other plant spectral data.