冲压发动机进气道掺混段与弹体内外流场一体化数值模拟

采用二阶迎风隐式TVD格式分区求解可压缩N-S方程,数值模拟了导弹、进气道和掺混段内外流一体化通气模型的复杂流场.本文给出了掺混段出口压力与来流压力比为P/P∞=3.5,4.2和4.9情况的数值模拟结果.并分析了流场特性及激波波系结构,总压恢复系数σ和流量系数ψ.同风洞试验结果进行比较,表明计算结果是合理的.文中还对该CFD分区计算内边界处理所采用的数据结构进行了阐述.     

基于加权几何平均迭代的改进BESO法

为了解决传统双向渐进结构优化法中存在迭代历程易出现局部振荡现象、算法效率低的问题,提出了一种基于加权几何平均迭代的改进双向渐进结构优化法。通过研究当前迭代步灵敏度权重因子和历史迭代步敏度权重因子对结构优化过程的影响程度,与当前迭代步敏度权重因子对应的迭代历程变化趋势,实现了最优当前迭代步敏度权重因子的优化选择。3个经典算例验证了较原生过滤法与基于算术平均的过滤法两种处理方法,本文方法在保持了同等刚度的同时,减轻了迭代历程的震荡程度,显著提高了迭代的稳定性,减少了迭代次数,效率提高了10%～37.5%,说明该方法的可行性与有效性。     

高温结构激光扫描模态测试的降噪与参数识别

针对高温结构激光扫描模态测试中存在的噪声问题,提出了一种基于模态峰值汉克尔奇异值分解的降噪处理与模态参数识别方法。首先,将测试得到的频率响应函数(Frequency Response Function(FRF))经过FFT逆变换得到对应的时间域脉冲响应函数(Impulse Response Function(IRF)),并通过汉克尔奇异值分解(Hankel Singular Value Decomposition (HSVD)),进一步将脉冲响应函数转化为按能量从大到小顺序排列的一系列分量信号组合;其次,以恢复所有关心的模态峰值为基准,将分量信号从前到后累加,并在所关心的模态峰值完全恢复后,将剩余分量信号当作噪声舍弃掉;该步骤会去除掉信号中包含的大部分噪声,但仍会有一些残余噪声不可避免地被恢复;再次,对步骤二中提取得到的分量信号,采用基于模态峰值频率通带的迭代选取进行二次滤波,以分离出属于模态峰值的分量信号,进而将它们累加为降噪后的IRF信号,并转换至频域以获取降噪后FRF信号;最后,对降噪后的频响函数进行模态辨识以提取模态参数。本方法应用于600度高温环境下一个直板叶片的激光扫描模态测试数据的处理,结果表明频响函数中的噪声被有效滤去,模态参数可准确地提取,显示了方法的有效性和优越性。     

固溶前退火处理对2050铝锂合金冷轧薄板力学性能与组织的影响

采用拉伸性能测试、电子背散射衍射分析(EBSD)、扫描电子显微镜(SEM)和透射电子显微镜(TEM),研究了固溶前退火处理(300℃/4 h,400℃/2 h)对2050铝锂合金冷轧薄板T8时效后力学性能、晶粒组织和析出相的影响。研究结果表明:固溶前退火处理导致2050铝锂合金冷轧薄板固溶态不完全再结晶数量增多,晶粒长厚比增大,小角度晶界比例增加,同时使合金Goss织构密度增大。T8时效后主要强化相为T_1相和θ′相。固溶前退火处理可导致后续T8时效时T_1相在不同{111}_(Al)面上析出差异,其中部分{111}_(Al)面上T_1相析出减少,而预拉伸变形时承受高分切应力{111}_(Al)面上T_1相析出增加,从而影响合金的力学性能。固溶前300℃/4 h退火处理可使T8时效后合金屈服强度和抗拉强度提高,伸长率基本保持不变。     

某型飞机4号油箱输油不正常故障原因分析

针对某型双座飞机4号油箱输油不正常故障,对产生输油故障的原因进行了研究分析,通过定性模拟试验查找故障产生的真正原因,并总结了排除方法。     

基于LabVIEW的航天器磁试验测控系统设计及应用

针对现有航天器磁试验测控手段自动化程度低、操作复杂的问题,基于LabVIEW软件以及磁试验流程和现有设备,研制了新的磁试验测控系统,并进行了测控系统的软件设计。该系统实现了对测控电源、磁强计探头的灵活自动配置和控制,对线圈磁场的一键式远程控制,磁场波动的实时监测,磁场数据的并行采集和处理。试验验证结果表明,该测控系统具有测量与控制精度高、运行稳定可靠、自动化程度高、操作简便等特点。     

PTNet：一种面向加密流量分类的半监督并行Transformer网络

随着网络加密协议的广泛使用,传统的网络流量分类技术面临很大的挑战。目前的方法具有以下局限性：一是模型高度依赖深度特征,这要求有标注训练数据集的规模足够大,否则模型难以在新的数据上进行泛化;二是模型仅专注于流量的一个模态特征,不同类别流量的同一模态的特征区分度可能不够明显。针对这些问题,本文提出了一种基于深度学习的加密流量分类模型Parallel Transformer Net（并行转换网络,PTNet）。该模型基于预训练-微调的半监督思想,充分利用网络中大量无标签流量数据进行预训练,然后在少量有标签数据的基础上进行微调。此外,该模型并行提取了载荷和包长序列两个模态的流量特征,进行多模态的特征融合,并在三种不同的流量分类任务与相应的数据集（Android、USTC-TFC和CSTNET-TLS1.3,均为公开的数据集）上都表现出很好的效果,分类准确率分别达到95%、98%和97%。     

脉冲Nd3+:YAG激光软化处理工艺

研究了用脉冲Nd3+YAG激光表面处理降低导弹发动机吊挂硬度的方法.重点讨论了所进行的YAG激光软化处理试验过程及结果.