复合材料的基体混杂——互穿聚合物网络

本文介绍了高聚物基复合材料基体研究的一种最新进展——互穿聚合物网络(IPN),IPN可望满足高级结构复合材料对于基体性能的苛刻要求,是与常用的共混、共聚、后反应、填充与强化等完全不同的新的基体改性方法。本文综述了IPN目前的研究水平,并初步介绍了这种改性的主要机制。     

三维热化学非平衡流动非结构网格DSMC方法及其应用

研究了过渡流域三维热化学非平衡流动DSMC方法实现的过程.以四面体非结构网格为基本单元,提出一种新型的高效搜索算法,该算法不仅可以快速跟踪模拟分子在网格之间的迁移,而且可以准确判别分子与物面是否相互作用,避免了原有算法中分子表面反射的非确定论判据.设计了适合三维DSMC方法的动态局部时间步长技术,节约了计算时间.将碰撞距离的思想引入到非结构网格上来,有效地消除了网格尺度小于三分之一平均自由程的限制.利用Foaran90的动态分配内存技术编制了适用于任意外形的通用计算程序.最后对全尺寸航天飞机高超声速绕流进行了数值试验,计算结果验证了该算法的可行性及高效性.     

Rankine涡作用下激波变形和分叉的数值研究

数值模拟了激波和Rankine涡相互作用，重点研究了波涡相互作用引起的激波结构的变化过程。应用非结构化适应网格下的二阶精度Godunov型的PLM格式来求解Elder方程，对一平面激波与不同涡强Rankine涡相互作用下瞬态激波的运动、发展进行了研究。漩涡与激波间相对强度的大小对激波结构的影响明显，弱相互作用诱导激波变形，强相互作用诱导激波变形并产生分叉。计算结果表明，应用非结构化适应网格的PLM格式所得到的数值解较好地反映了瞬态激波结构的有关特征和信息。     

三坐标测量机快速测量轴类形面的方法

数控车床加工的零件内外形面多，由直线与直线、直线与圆弧、圆与圆相交、相切、相割等组成。其形状较复杂，尺寸精度要求高。为确保产品质量，其加工的首件产品必须经过检验合格才能继续加工。这样，测量工作就成为生产中的重要环节。在三坐标测量机上测量轴类零件形面尺寸时，零件放置的恰当与否，直接影响测量速度。我们采用将零件的轴心钱置于与测量机其中1个轴线相平行（垂直），如平行X轴，Z轴的坐标点置在零件的中心平面上（即Z坐标为零），在XY平面上进行测量，这种放置方法能使测量速度狡任意放置提高3～5倍。测量时，对线与线、…     

一种用于材料高温蠕变分析的统一粘塑性损伤本构模型

通过应变等效假设在本文提出的具有过应力特征的统一粘塑性本构模型［５］中引入了描述材料损伤的内变量。并且给出了一个基于组合功密度概念的新的损伤模型。同以往的唯象模型相比，该损伤模型具有较明确的细观物理意义，能反映应变率和应力状态对损伤演化发展的影响。     

液体密度传感器

介绍了几种典型的液体密度传感器的基本结构、工作原理与应用特点.     

基于IVI和信号测试的通用ATE

介绍了可互换的虚拟仪器技术的技术背景、体系结构、类驱动器、测量和激励子系统等，讨论了在ATE中基于信号的测试方法，建立了一个基于IVI技术和信号测试的ATE，将信号测试和可互换的虚拟仪器技术结合起来，实现测试程序和测试仪器之间的松耦合，在更高的层次实现测试仪器的可互换和测试程序的可移植。     

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.     

炮击振动试验谱的预计

 <正> 军用飞机机炮附近区域,最严重的振动环境主要是射击时传递到飞机主要结构上的冲击压力脉冲所诱导的强烈振动场所引起的。这种环境,随着距炮口距离的增加,其作用明显减弱。距炮口2 m半径范围内敏感的机载设备受炮击振动影响较大,2 m半径以外炮击振动的量值衰减很快。炮击振动试验谱一般是根据炮击实测数据经分析归纳后提供的。对于新研制的飞机来说,在方案论证阶段和初步设计阶段,在无实测数据的情况下,只能根据有关规范进行估算和参考原准机的经验修正,给出初步的炮击振动试验谱。     

基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.