磁场重联的二维粒子模拟研究

利用二维全粒子模拟方法研究了无碰撞等离子体中的磁场重联过程，得到了不同区域的离子和电子速度分布．计算结果表明，电子和离子在扩散区中的不同动力学特性产生的Hall电流使磁场的y分量By呈现四极形分布．离子和电子的速度分布偏离了初态时的Maxwell分布，呈现非局域的多重分布．同时由于磁场重联而产生的电场使电子在X点附近得到加速和加热，因而在电子的能谱分布中形成-高能尾。     

采用串列静电加速器进行单粒子效应模拟试验研究

本文描述了采用ＨＩ－１３串列静电加速器进行单粒子效应模拟试验的试验系数、试验方法和试验条件，给出了８０Ｃ３１单片机单粒子效应模拟试验结果；根据试验结果，采用ＣＲＥＭＥ程序对８０Ｃ３１单片机在三类不同轨道卫星上的单粒子翻转率进行了预计。     

一种全息滤波用于粒子场层析的方法

本文介绍用4F傅里叶透镜系统和全息滤波器对粒子场分布作全息记录的原理和方法。理论和实验结果表明,这种记录方法能同时准确记录位于输入平面和在其前、后相同距离平面上的粒子分布,并能根据清晰的粒子像直接判读出粒子尺寸和空间位置。若应用不同的全息滤波器,就能在输出平面上记录与滤波器相匹配的三个层次平面上的粒子分布。这种用4F系统的全息滤波记录方法,实质上是用全息术测量粒子场分布的层析法。文中还介绍了制作这种全息滤波器的原理和方法。     

偶联剂对纳米ZnO粒子在聚丙烯中的分散性影响

纳米粒子共混法是制备聚合物纳米复合材料的方法之一。由于纳米粒子的比表面积大，其表面活性高，易团聚。本文通过对纳米ZnO粒子的表面改性处理．利用透射电子显微镜观察了其在聚丙烯中的分散情况。分析了纳米粒子分散的影响因素．并讨论了改进纳米粒子分散效果的方法。试验表明，溶液的pH值对ZnO纳米粒子的分散和团聚影响最大；溶剂的选择及溶液的浓度直接影响了ZnO纳米粒子的分散效果和分散效率；搅拌速度和分散温唐决定了偶联剂在ZnO纳米粒子表面成膜的质量。     

一种新的基于粒子群算法的聚类方法

建立了聚类分析问题的数学优化模型,提出了一种新的粒子群算法解决聚类问题。对基本粒子群优化算法作了改进,思路是将K-均值方法的结果作为一个粒子和利用新的分类中心调整粒子位置。对Iris植物样本数据的测试结果表明:4种粒子群算法的效果都比较好,特别是第3种改进的粒子群算法的效果更好,粒子群优化聚类技术很有潜力．     

数字化生产车间动态生产环境复杂调度策略

提出了一种实用的双层调度策略,通过对制造设备的负荷分析及加工能力的评判,以最小作业生产延迟和最大系统设备利用率为目标产生可行的调度方案.该方案使用一种集成遗传算法和粒子群算法的新型调度算法解决调度问题,试验结果证明了该策略的可行性和有效性.     

采用PIV研究轴流风机叶顶泄漏流动

将粒子图像测速技术(PIV，Particle Image Veloeimeter)应用到低速轴流通风机实验台上，在设计工况下对轴流通风机转子叶顶区域的瞬态速度场进行了实验测量。测量得到了三个不同周向位置下的涡量图和速度矢量图，并观测到了叶顶泄漏涡的涡旋结构。重点研究了叶顶泄漏涡位置的不稳定性和锁相平均后的叶顶泄漏涡涡心的轨迹，并将实验结果与原有模型进行了比较。结果表明：叶顶泄漏涡涡心的运行轨迹与现有模型得出的估算公式的计算结果接近，基本吻合。     

聚合物基复合材料导热模型及其应用

将有许多理论性和经验性的模型用于预测高分子复合材料的热导率，并详细总结了各种高分子复合材料导热模型的特点，给出了几种最常用模型的应用建议。     

TB17钛合金等温时效析出行为

采用X射线衍射( XRD)、透射电子显微镜( TEM)、光学显微镜( OM)等对新型超高强韧 TB17钛合金次生α相转变动力学进行研究。实验结果表明,该合金经β相区固溶,520℃不同保温时间时效后,片层次生α相在β相基体上析出、形核、长大,并且与基体具有柏氏共格关系。短时时效后次生α相呈针状,随着保温时间延长,次生α相粗化呈短棒状。析出相含量对TB17钛合金强化具有重要影响,TB17钛合金在完全析出过程中,次生α相含量增加,时效硬化作用增加。 TB17钛合金次生α相等温相变动力学采用 JMAK方程进行描述。     

基于改进一致性算法的无人机编队控制

编队飞行是指多架无人机保持以一定队形进行飞行的状态,相比于单架飞机执行任务,无人机编队能够增加搜索面积,提高飞机飞行性能,增大完成任务成功率。编队控制是实现编队安全高效完成指定任务的前提。本文以一致性理论为基础,针对无人机运动模型的特点与实际飞行要求,对基本的一致性算法进行改进,提出了改进一致性无人机编队控制算法。首先利用纵向和横侧向解耦的自动驾驶仪模型给出了无人机的三自由度运动方程,根据机动性与飞行性能要求定义了各方向上的加速度、速度与角速度约束。基于一致性理论,将编队控制分为平面与纵向2个方向进行,在状态控制的基础上,利用各状态变量间的几何关系对无人机运动自由度进行转换,加入编队队形信息,设计了编队控制算法。为了使算法生成的指令信号满足约束条件,提出了"最小调整"约束条件处理策略。依据粒子群算法对各无人机的爬升加速度进行优化,以避免机间碰撞。仿真结果表明：提出的编队控制算法具备编队成形与变换功能,能够使无人机编队状态快速收敛到指定值,且保持指定队形,无人机飞行状态满足所有约束条件。