中心分级旋流燃烧室不稳定燃烧动态压力信号特征分析

针对中心分级旋流模型燃烧室中出现的不稳定燃烧特征进行试验研究，在常压试验中同步采集了不同工况下燃烧室动态压力脉动信号、释热率脉动信号和高速火焰图像信号。通过经验模态分解（EMD）对压力脉动信号进行分析，发现脉动特征主要集中在前3阶本征模态（IMF）中。这些IMF通过快速傅里叶变换（FFT）进行主频分析后发现分别与释热率脉动、气流旋流脉动和火焰不稳定脉动特征频谱吻合。进而可以判断通过EMD可以从单一燃烧室压力脉动信号中分解出3个主要物理过程的脉动特征，为进一步分析工程级燃烧室试验中振荡燃烧的诱发机制和燃烧诊断提供了数据处理方法。     

XILINX的FPGA芯片架构剖析

从芯片结构原理上分析了XILINX的Virtex系列芯片.结合微电子学相关知识,详细分析了芯片的基本结构、可配置功能逻辑、输入输出模块、可编程内连等方面.最后将该芯片与XILINX其它系列芯片相关内容进行了比较分析,给出了该芯片与其它各类不同芯片之间结构与性能上的差异.     

迎角对翼型边界层影响的实验研究

为深入了解迎角对翼型边界层的影响,开展了SD7003翼型的TR–PIV实验研究。对比了迎角为4°、6°、8°工况下翼型吸力面的平均速度、雷诺切应力等统计量的分布,并对实验数据进行了本征正交分解（POD）模态分析,详细分析了不同工况下各阶模态中的流动结构及其频谱特征。研究发现,随着迎角增大,分离泡位置向翼型前缘移动,分离泡厚度增大;分离泡内部和再附点附近存在较强的剪切运动;再附点附近有交替出现的正、反方向涡结构,而后涡结构随边界层发展不断变化;POD分解的各阶模态的能量大小与其所包含结构的尺度和模态频率有关;随着迎角增大,流场中流动结构尺度增大,流场能量的频域分布由高频向低频移动。     

一种鸟体本构模型参数的反演方法

采用PAM-CRASH中的Monaghan状态方程作为鸟体本构方程,建立鸟撞平板试验耦合算法的数值计算模型,将待优化反演的鸟体本构模型参数定义为优化参数,将位移的试验值与计算值相对误差的平方定义为优化目标,利用ISIGHT和PAM-CRASH有机集成对鸟体本构模型参数进行了优化.用优化后得到的鸟体本构模型参数进行仿真分...     

小样本目标检测综述

小样本学习是指在样本数据不足或质量较低的情况下进行的深度学习训练和预测的方法.针对深度学习目标检测应用中可能会面对的样本数据不足的问题,分析了小样本目标检测的数学模型和误差来源,将适用于小样本目标检测的方法分成数据、模型和算法三个类别进行了归纳总结,简述了各个方案的缺点与不足,并枚举了近年来在小样本目标检测上的可行方法...     

考虑应变率和温度响应的少烟NEPE推进剂粘弹性本构模型

为研究少烟NEPE推进剂力学性能的应变率及温度相关性,使用万能材料试验机分别在不同应变率(4.17×10-4～4.17×10-1s-1)和温度(-40～50℃)下测试了推进剂的力学性能,建立了考虑应变率和温度响应的本构模型。结果表明,少烟NEPE推进剂具有应变率硬化特性,其拉伸应力与对数应变率呈线性关系;降低温度使推进剂的定伸应力和模量增大,升温则相反。结合少烟NEPE推进剂的线性对数应变率效应和温度变化特性,建立了粘弹性本构模型,该模型用多蠕变模式与非线性弹簧的组合来反映力学性能的率相关性,用率相关模型与温度函数的乘积形式来描述力学性能的温度相关性。模型预测与实验曲线对比表明,所建模型在实验温度、应变率、0.1～1.0应变范围内预测的准确性较好,其百分误差小于24%。     

HTPB复合底排药损伤本构模型研究

为研究HTPB复合底排药(Composite Base Bleed Grain,CBBG)力学性能,进行了室温(28℃)下准静态单轴压缩和拉伸实验。基于对HTPB CBBG有限变形过程的非线性力学响应分析,建立了五元件黏弹-黏塑-损伤本构模型。模型预测结果表明,所建模型能够准确描述HTPB CBBG压缩和拉伸力学性能。获得的损伤演化律表明,达到屈服应变εy后,累积损伤值D和损伤因子f随应变ε近似线性增长,应变率ε?降低4个量级,压应变为-0.62时、拉应变为0.24时的损伤程度分别增加了10.64倍和22.28倍,拉应力引起的材料损伤较压应力严重。结合所建模型编写了用户子程序VUMAT,利用ABAQUS/Explicit模拟了单轴拉伸实验。计算结果表明,应力应变曲线数值解与实验结果吻合良好,验证了VUMAT的正确性。     

POD-BPNN预测模型及结冰条件不确定性量化

当前,数值模拟作为研究飞机结冰的主要手段之一,在计算结冰冰形时会引入大量参数不确定性,并影响数值模拟的精度和可信度。发展不确定性量化方法,科学量化这种不确定性对评估数值模拟结果具有重要意义。针对传统参数不确定性量化方法难以解决高维输入到输出的问题,基于本征正交分解和误差反向传播神经网络,提出了一种结冰冰形预测代理模型。以水滴中值粒径和温度为例,验证了代理模型单输入参数和双输入参数情况下的精度和泛化能力。最后,在代理模型计算的冰形基础上,结合蒙特卡洛采样,利用2σ准则确定结冰范围,发现水滴中值粒径不确定性主要影响明冰的冰角生长,而温度和水滴中值粒径不确定性的叠加主要作用于霜冰厚度。该研究为后续多结冰条件的影响分析和多维输入到输出的不确定性量化提供了思路。     

粘弹性材料的几个材料函数的测定

以一种粘弹材料（聚胺酯类高分子化合物）为对象，对其进行软化函数g(t），剪切松驰函数G(t)和粘性系数η的测定，为粘弹性本构关系在实际工程中的应用提供必要的数据和关系。     

HTPB推进剂高应变率粘弹性本构模型研究

为分析HTPB推进剂在高应变率条件下的力学响应,开展了推进剂分离式Hopkinson压杆(SHPB)实验,得到了不同温度(-40~25℃)和应变率(700~2050s-1)下的应力-应变曲线。结果表明,HTPB推进剂在高应变率条件下具有显著的温度和应变率敏感性,且随着应变率的增加和温度的降低,推进剂的应力逐渐增加。在Burke模型基础上,结合超弹性和粘弹性理论,建立了一种考虑温度和高应变率效应的本构模型。通过不同温度和应变率条件下实验结果与本构理论预测对比,验证了本构模型的有效性,可为固体推进剂药柱点火瞬态结构完整性分析提供理论依据。