无界域上不定二次规划的一个算法

本文给出了无界域上不定二次规划一个算法。该算法将不定规划转化为一系列凸二次规划，并证明了算法的收敛性。     

基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。     

基于阻力气动特性计算的飞艇艇身外形研究

采用SIMPLE算法、S-A湍流模型求解了三维不可压雷诺平均N-S方程,数值模拟了绕飞艇的低速不可压粘性流动,计算了不同艇身外形的阻力特性.本文方法计算结果与实验结果或其他文献的计算结果符合良好,可以用于飞艇的气动特性计算.通过对6个不同外形的相同体积飞艇阻力特性计算,得到了最佳艇身外形,表明本文方法可以用于艇身外形的选型设计.     

翼型风洞侧壁干扰的数值模拟研究

运用Navier-Stokes数值模拟对翼型模拟试验对风洞侧壁干扰进行模拟，将简单代数湍流模型扩展用于机翼／风洞侧壁结合区流动，分析了风洞实验侧壁干扰问题的形成机理和影响翼型实验侧壁干扰的各种因素，如翼型展长、风洞侧壁边界层厚度及侧壁边界层抽吸等，对实验结果的影响，得出了一些有用的结论。计算格式空间采用中心有限体积离散，时间采用多步Runge-Kutta时间步长格式进行积分。计算结果证明了该方法的可行性和优越性。     

非结构同位网格SIMPLE类算法收敛性能比较

以非结构网格的SIMPLE算法为基础,将算法扩展为SIMPLEC算法.利用30°角的斜方腔流动计算成果,分析了非结构同位网格的SIMPLE/SIMPLEC算法的收敛性能;比较了因网格的非正交而引入的非正交项的取舍对该算法收敛性能的影响;并采用显式校正步法对SIMPLEC算法进行了显式校正.比较表明,在非结构同位网格SIMPLEC算法中可忽略非正交项,但有必要对压力作亚松弛.显式校正步法可显著地加速在非结构网格上求解N-S方程的收敛性能,而且在不同的松弛因子组合下,均有较好的收敛速率.     

超长大体积混凝土结构裂缝控制的技术探讨

北京首都机场扩建工程2004年4月开工，计划2007年底全部竣工，工程任务重，工期紧迫。而T3A、T3B航站楼工程量大、工序多、工期长，是整个扩建工程的重中之重，确保两楼工程的顺利实施是当务之急。T3A、T3B、捷运通道的相继开工切断了航站楼的东西联络通道，作为T3A、T3B之间的交通主干路之一的10、11、12号滑行道桥的施工则需打破常规、在确保工程质量的前提下，加快施工进度，确保东西交通要道的畅通。     

碱金属引射对尾流化学动力学和电子密度的影响

用把碱金属（Na）加入到空气尾流中进行数值模拟的方法,研究了碱金属引射对高超声速尾流化学动力学和电子密度的影响。采用的化学反应模型为包括O2、N2、O、N、NO、NO＋、Na 、Na、O2-及e-的10组元模型。计算结果表明,碱金属引射,使尾流电子数密度增加1～3个量级。计算结果与文献中的数据符合较好。     

复杂空间四连杆传动系统的一种算法

1.引言 空间四连杆机构的运动关系是一个空间几何关系。确定四连杆相互位置时,存在着一球面与圆弧相交或两圆弧相交等情况,它们的运动与几何关系都以一些二次联立方程式表达。求解与根的判定都比较复杂,有时还要用迭代方法。本文所介绍的方法采用空间坐标变换,将空间四连杆机构的运动点转换到特定的平面内,利用平面三角形的几何关系求解。所用的方法都是典型的,简便易行,特别适用于计算机计算。     

六类高超声速激波-激波干扰的数值模拟研究

基于粘性全N-S方程，利用有限体积法进行数值离散，对Ⅰ到Ⅵ六种类型的激波一激波干扰现象进行了数值模拟，其中采用了二阶Harten-TVD格式，LU隐式算法以及Baldwin-Lomax代数湍流模型。每种类型都得到了清晰的干扰流场结构，其中Ⅳ型干扰的模拟结果与实验结果进行了比较，符合较好。数值模拟结果的对比指出，由入射位置差异引起的不同类型激波-激波干扰结构有很大不同，对壁面压强分布的影响也存在较大差异。     

基于神经网络的某导弹姿态控制系统故障诊断

介绍了多层前向神经网络及其算法 ,讨论了神经网络在故障诊断方面的应用 ,并对某导弹姿态控制系统的典型故障进行了神经网络建模 ,经测试取得了良好的效果。