计算矢量喷管流场的有限元法

本文通过采用扫描有限元法及多步龙格－库塔时间推进格式求解非定常平均Ｎ－Ｓ方程来模拟二元矢量喷管的内部跨速流场,成功地计算了二维有激波的跨声速喷管内部流场及仰 仰角３０°的三维矢量喷管内部流场。     

基于自适应神经网络的非线性飞行控制

结合反馈线性化和神经网络提出了一种新的飞行控制系统设计方法,通过反馈线性化将非线性耦合系统等效转换为线性解耦系统,利用具有在线学习能力的神经网络补偿反馈线性化的误差,建立了基于自适应神经网络的控制结构,并利用李亚普诺夫函数导出了网络权值的自适应调整规则。在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能而且具有良好的鲁棒性。     

带副翼三维机翼绕流的N-S方程解

提出了一种求解带副翼偏转三维机翼绕流的N-S方程计算方法。采用对接分区网格与分区求解算法的结合,有效地求解绕此外形的复杂流动。提出了一种满足通量守恒的内边界耦合条件。数值方法中选用vanLeer分裂格式离散无粘通量项,并构造了一种Limiter函数以保证TVD性质,采用中心差分格式来离散粘性通量项。数值算例表明该方法是求解带操纵面偏转的机翼绕流的有效方法。     

喷管内缝隙流场与热环境数值模拟研究

用有限元素法数值模拟了固体火箭发动机喷管内缝隙的流场和热环境。采用非结构的高分辨率的有限元离散格式,计算了不同攻角和不同Ｍａ数的缝隙内压力分布和气动加热,分析了缝隙内流场和热环境特性,数值结果与风洞实验结果符合很好。     

涡扇发动机气路故障定量诊断的BP网络研究

为了克服ＢＰ算法收敛速度慢的问题,提出了一种基于混合学习规则的ＢＰ算法,并采用模归一化方法,成功地定量组织了故障的学习样本,建立了能够定量分析发动机气路部件故障的人工神经网络（ＢＰＮ）。通过分析测量系统随机误差的影响和实际试车数据的效验结果,表明该网络具有较强的推广能力及适应性,能基本满足故障定量诊断的要求,并具有较好的工程实用性。     

基于遗传算法和神经网络的调参控制律设计

飞控系统的设计一般采用调参控制器，针对目前广泛使用的调参控制律增益设计，提出了采用遗传算法计算，然后应用神经网络逼近调参曲线的方法，该方法可以克服传统方法中试凑和插值带来的缺点，对工程应用有一定的参考价值。     

人工神经网络在飞行控制领域中的应用及发展

综述了近年来人工神经网络在飞行控制领域中的应用研究概况。首先从人工神经网络的发展历史出发，介绍了在飞行控制系统中常用的神经网络及其研究现状；而后论述了与其它智能技术的结合与发展情况，并针对当前飞行控制领域所遇到的重点和难点问题，分析了人工神经网络的具体应用；最后指出了今后主要的工作方向。     

用胞映射法分析双线性结构刚度的机翼颤振

将映射轨迹追踪技术引入基于空间Poincar啨截面的胞映射方法中 ,并定义初值分析空间 ,以适应分析高维动力系统运动类型初值域的需要。改进后胞空间中胞的数目大大减少 ,计算时间缩短 ,运动特征的确认更为准确。应用该方法研究扭转方向具有双线性结构刚度因素的机翼颤振问题 ,结果显示 ,初始条件对系统动力学行为有着很大的影响。当两段刚度之比小于某临界值时 ,随着机翼颤振速度增大 ,不同的初始条件会导致平衡点、极限环振动、复杂的周期运动、混沌和发散运动等不同的运动形式     

隐式无网格算法及其应用研究

本文的主要目的在于研究求解Euler方程的隐式无网格算法，并应用于复杂的流场计算。采用无网格算法，计算区域用点云离散代替通常的网格划分；计算点上的空间导数，用当地点云上引入的二次极小曲面逼近。求解的Euler方程用隐式时间后差离散，结合用Roe的近似Riemann解确定通量，并用LU－SGS算法分步计算，数值求解了单翼型或双翼型模拟的复杂绕流。     

超声速平头圆柱绕流DSMC/EPSM混合算法研究

本文将EPSM算法与DSMC方法结合，构造了可模拟含近连续流区及过渡流区的DSMC／EPSM混合算法。运用混合算法模拟马赫数等于5．37时超声速平头圆柱绕流，并与DSMC结果进行比较，证明了DSMC／EPSM混合算法的有效性，并对两种算法的计算效率进行了比较。