基于过程神经网络的液体火箭发动机状态预测

提出一种基于极限学习算法的离散过程神经网络模型,用于解决液体火箭发动机状态预测这一难题。首先,在历史数据的基础上建立离散过程神经网络（DPNN）预测模型;然后,根据在线更新的数据样本,采用递推极限学习（EL）算法对双并联前馈离散过程神经网络（DPFDPNN）隐层到输出层的权值进行更新,并应用权值更新后的过程神经网络对发动机状态进行预测;最后,以液体火箭发动机状态预测中氢涡轮泵扬程预测为例,分别采用有权值更新和无权值更新两种预测模型进行了试验。结果表明,通过更新过程神经网络权值可以使模型具有更高的预测精度和更好的适应能力,该方法能够为液体火箭发动机状态预测提供一种有效的解决途径。      

斜爆轰波系在受限空间内的演变及其临界条件的数值研究

作为一种面向未来高马赫数吸气推进技术的新概念发动机,斜爆轰发动机的运行依赖其稳定的宏观波系结构。本文针对斜爆轰发动机简化模型,采用多组分基元化学反应流动数值模拟技术,数值分析斜爆轰波系在受限空间内的宏观结构特征及其演变,并进一步分析爆轰波系结构转变的临界条件。研究结果发现,随着楔面角度的增加,依次出现四种结构：激波诱导燃烧,斜爆轰波双规则反射,回流区马赫反射,楔面燃烧。对于稳定的波系结构,楔面压缩角同时存在下临界、亚临界以及超临界三种极限条件,在波系演变过程还伴随激波规则反射和马赫反射的转变。     

Heat transfer behaviors of some supercritical fluids:A review

Supercritical fluids(e.g., hydrocarbon fuels, water, carbon dioxide, and organic working medium, etc) have been recognized as working media to improve thermal efficiencies in power cycles and energy conversion, and have been used or selected as the working fluids in engineering fields such as aerospace, nuclear power, solar energy, refrigeration, geothermal energy, chemical technology, and so on. To better understand the interesting characteristic or abnormal behaviors of supercritical fluids, m...     

绳系卫星渐近稳定释放与回收策略

文章研究椭圆轨道下绳系卫星的稳定释放与回收控制问题。首先基于Lyapunov稳定性理论,获得椭圆轨道下系绳释放和回收的速率控制律及稳定性条件,然后提出一套能使系绳沿期望俯仰角进行渐近稳定释放和回收控制的方法。指出存在一个轨道区间,可以实现对通常不稳定的回收过程进行稳定回收,进而提出分区间和分段回收策略以优化回收控制效果。最后,通过数值模拟对所提出的控制律、稳定条件及控制策略进行验证。     

湿/热/力耦合条件下复合材料结构渐进损伤仿真

发展了湿/热/静力耦合条件下复合材料结构渐进损伤仿真方法,考虑复合材料力学性能的随机分布特性建立有限元模型,改进了湿热条件下复合材料本构关系,以Hashin准则、最大应力准则作为失效判据,完整仿真了不同湿热条件、不同载荷类型作用下复合材料开孔层合板从损伤起始至最终失效的损伤演化全过程,极限强度预测结果与相应试验结果的误差在10%以内,验证了仿真分析方法的有效性.湿热效应对损伤起始和演化的影响表明:由于湿热条件作用,相对于室温干态而言,复合材料开孔层合板的损伤起始的时间提前、所需载荷降低,极限强度和极限应变减小.     

热毛细对流模式转换及温度振荡特征

研究了矩形液池中由于两端温差引起的热毛细对流的温度振荡临界条件.在实验室中,设计了一个高分辨率的温度测量系统,用于实时观测并记录流体的温度.该系统主要由热电偶温度传感器、纳伏表和数据采集电脑3部分组成.得到了各种实验条件下温度振荡的临界条件,并且讨论了它与Prandtl数和Bond数之间的关系.利用flow3d软件数值模拟了微重力条件下的热毛细对流,发现了一种由于自由面变形和液层流场相互作用导致的晃荡的现象.     

跨声速风扇的弯、掠三维设计研究

以某小型跨声速单级轴流风扇为平台,采用数值模拟的方法,研究并探讨了弯、掠三维设计技术对具有较高负荷的跨声速轴流压气机性能改善所起到的作用和抑制流动损失增加的机理.分别探讨了在动叶上半叶高和静叶端区采用不同的弯、掠形式对风扇设计点以及等转速线上的小流量工况性能的影响.研究结果表明:动叶上半叶高采用反弯设计能够有效改变动叶端区压力梯度,减少泄漏流在出口压力面侧的堆积,增加动叶顶部的通流能力.静叶端区采用前缘反弯和尾缘正弯的复合弯、扭技术,同时实现了端区增容和控制二次流发展的目的,随着流量的减小,弯、扭设计静叶更好地控制住了端区二次流的恶化,端区损失增长明显较直叶片缓慢,风扇的稳定工作范围得到提高.      

基于EMD与LS-SVM的刀具磨损识别方法

针对刀具磨损声发射信号的非平稳特征和BP神经网络学习算法收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了基于经验模态分解和最小二乘支持向量机的刀具磨损状态识别方法.首先对声发射信号进行经验模态分解,将其分解为若干个固有模态函数之和,然后分别对每一个固有模态函数进行自回归建模,最后提取每一个自回归模型的系数组成特征向量,特征向量被分为两组,一组用于对最小二乘支持向量机训练,另一组用于识别刀具磨损状态.试验结果表明:该方法能很好地识别刀具磨损状态,与BP神经网络相比具有更高的识别率.      

非轴对称端壁叶栅内部流场特性的实验

摘要：通过风洞实验对三角函数非轴对称端壁造型法和压差非轴对称端壁造型法设计的叶栅流道在设计工况和变工况下的流场参数进行了测量。实验结果表明：不同来流条件时,非轴对称端壁造型对于流场参数影响也呈现出一些新特点。由于压力面与吸力面上压力改变的幅度大小会因为来流条件的变化而不同,当地总压损失系数会随着马赫数的降低而减小,二次流速度矢量分布规律不会随着马赫数的变化而不同,但二次流速度大小及通道涡系强度会随着马赫数的降低而减小。     

复杂条件下的运动目标检测方法研究综述

运动目标检测是当前研究热点之一,被广泛地应用于计算机视觉、视频处理等领域。将运动目标检测的三种常用方法进行对比,总结其各自的适用性及局限性。针对光照变化、背景存在干扰运动、前景色与背景色接近等复杂条件,综述了相应的多种解决方案,并指出了方案算法的局限性,对复杂条件下运动目标检测方法的发展方向进行展望,从而为相关工作的进一步研究指出了方向。