基于复杂网络的舰艇编队信息关系结构评估

通过引入复杂网络中的网络分析模型,建立了一个用于评价舰艇编队信息关系结构的模型,并从网络拓扑结构的角度对舰艇编队信息关系结构进行了实例分析。所建立的模型可以从多个角度对舰艇编队信息关系结构进行评价,这为海上舰艇编队通信组网提供了一种新的评价思路。     

基于RBF神经网络的FADS系统及其算法研究

以典型的十字形布局的大气数据传感系统及其跨声速应用为研究对象,基于RBF神经网络,设计了新的FADS算法和故障检测处理方法。将测压点按不同功能进行精细的划分和组合,形成更加精简、目的性更强且相互独立的RBF网络处理子模块,利用各子网络模块提供的冗余特性,使用基于故障特征向量表的方法,实施简单而有效的故障检测与处理。仿真验证表明,迎角与侧滑角的测量误差不大于0.5°,且故障检测是有效的。     

液体火箭贮箱增压排液过程温度场数值研究

针对某液体火箭贮箱增压排液过程,采用二维数值模拟方法对其温度场进行计算.选用低雷诺数k-ε模型分析流体与固壁间的耦合换热,考虑到气液之间发生热质转移现象,编写了控制相变的用户自定义程序(UDF)并植入Fluent软件.采用文献实验数据对相同工况下的计算结果进行验证,对比结果表明所建立的二维模型能够有效预测气枕温度、壁面温度沿轴向分布规律.数值模拟结果发现:气体扩散器入口方向、入口面积对气枕温度、壁面温度的轴向分布影响较弱,而对靠近增压口附近的温度场影响明显.当增压气体竖直向下进入气枕时,贮箱上封头附近气枕温度较低,有利于保障安全阀的可靠运行.当增压气体水平进入气枕时,扩散器直径变大,贮箱顶端高温区范围相应扩大.      

基于改进模糊SVM的转子振动故障诊断技术

首先对常用的隶属度确定方法进行改进,提出了基于改进模糊支持向量机(FSVM)的融合故障诊断方法,并建立了改进FSVM故障诊断数学模型;然后,利用转子振动模拟实验台对四种典型的转子诊断故障进行模拟,并提取其故障信号特征;最后,通过实例计算分析,验证了该方法在转子振动故障诊断方面是可行的和有效的.     

狭缝间距变化对冲击-多斜孔壁换热特性影响的数值与试验研究

数值研究了冲击-多斜孔壁复合冷却方式中,狭缝间距在1D* ~4D*(D*为当量直径)范围内变化时对换热特性的影响,并通过试验研究证明了数值模拟结果的正确性.研究发现,狭缝间距变化,使得冲击射流的发展以及狭缝内的气流抽吸、涡旋的形成受到不同程度的影响,换热效果随着间距的增大先增大后减小.研究还发现,流体微团在狭缝中的流动以平动形式为主,在多斜孔和冲击孔孔内以及邻近区域表现为明显的转动特征.微团转动的增强提高了换热效果.      

考虑预应力和液体影响的圆柱壳颤振分析

 为了研究预应力和液体对圆柱壳颤振的影响,采用杂交元方法,建立了圆柱壳的气动弹性方程。由Sanders薄壳理论和经典有限元理论,从壳的精确解推导节点位移函数入手,并由一阶活塞理论得到结构的气动阻尼矩阵和刚度矩阵,最终推导出考虑预应力和内部液体影响的圆柱壳的混合有限元公式和气动弹性方程。通过特征值法验证了此种有限元方法的正确性,并重点研究了预应力和内部注有液体对圆柱壳稳定性的影响。计算结果表明:预应力和液体对圆柱壳的颤振特性有显著的影响。     

纳米隔热材料热辐射特性的理论计算

高温下纳米隔热材料内热辐射的影响将显著增强,其热辐射特性对热辐射传热有很大影响。为了认识高温纳米隔热材料的热辐射特性,采用Mie理论建立了掺杂纤维增韧剂和遮光剂的纳米隔热材料热辐射特性理论计算方法,编写了纳米隔热材料热辐射特性计算程序,对某纳米隔热材料的热辐射特性进行了理论研究,得到了光谱衰减系数、光谱散射反照率以及全光谱平均辐射特性参数及散射相函数。理论模拟结果表明:在3～9.5μm波长范围内,纳米隔热材料对热辐射具有强烈的衰减作用,对3～7μm的热辐射呈现强烈的散射特征,对7～9.5μm的热辐射,随波长增大散射特征逐渐减弱,对9.5μm的热辐射呈现较强的吸收特征。在300～1 300 K,该纳米隔热材料全光谱平均衰减系数>5×104 m-1,平均散射反照率>0.96,具有较强的前向散射特征,这些特征来源于遮光剂粒子,增韧剂影响很小。     

考虑气动弹性的风力机叶片性能分析

考虑气动弹性对风力机叶片的影响,采用叶素-动量理论计算气动力,采用盒形梁理论计算结构变形,耦合静气动弹性平衡方程,建立了风力机叶片静气动弹性分析程序。本文运用该程序进行了多种风速下叶片载荷及风轮性能的计算,分析了气动弹性对原设计的影响。结果表明,对于兆瓦级风力机,在大风速情况下,气动弹性对风轮性能有着明显影响,并会造成气动载荷的重新分布,影响结构设计的准确性。该方法可用于对叶片气动设计与载荷计算方法进行气动弹性修正。     

利用BP网络进行发动机故障诊断的研究

探讨了利用人工神经网络的ＢＰ网络进行发动机故障诊断的特点。通过发动机实际故障样本和模拟故障样本对ＢＰ网络的故障诊断功能进行了研究，并且对ＢＰ网络与主因子模型两种算法进行了比较。     

非线性MIMO系统神经网络自适应方法及其在飞控中的应用

提出了一种非线性系统的对角自回归神经网络模型。为了实现MIMO系统自适应控制,采用自回归辨识网络对未知非线性系统进行辨识,并将被控对象的误差灵敏度信息用于对角自回归控制网络训练。辨识网络和控制网络都用动态BP算法训练。实际某型飞机纵向模型的仿真结果表明,运用这种控制结构可得到较好的控制效果。