空载固体发动机计算与试验模态相关性分析

为了预测空载状态固体火箭发动机动态特性,对其进行了模态试验,并应用MSC.Marc进行了模态计算,然后对比两者的结果,进行了相关性分析和评估。计算得到了发动机250Hz以内的一阶弯曲模态和五阶呼吸模态。试验测得了发动机的三阶呼吸模态和一阶弯曲模态。比较试验测试模态和与之对应的计算模态:固有频率相对误差均在5%以内;振型相关图上的点大都分布在斜率为1(或 1)的直线周围;MAC(模态置信判据)值在0 9左右。说明计算与试验模态有较好的相关性,有限元计算模型比较准确的反映了实际情况。     

模糊关联方法在齿轮箱故障诊断中的应用

模糊关联度故障识别方法是运用灰色系统理论与模糊数学隶属函数相结合，克服了故障诊断的模式向量中参数量纲不同、数量级差异的缺点，综合了灰色系统理论和模糊理论的优点，使故障诊断识别的多参效法更加完善。但此种方法的关键是隶属函数建立的可靠性，关系到故障诊断的准确程度。     

教练机发动机设计载荷谱推导方法

系统地研究了教练机航空发动机设计载荷谱的推导方法，主要包括：（1）基准机的选取与现役发动机载荷谱的空测、统计；（2）新机发动机飞行剖面的预测；（3）新机发动机设计任务循环的编制等三大步骤。提出的方法具有一定的通用性，可以推广到其它类型的发动机设计载荷谱研究。     

进气压力畸变对某三级风扇流场的影响

介绍了在某三级风扇上进行的固定式插板畸变试验，并详细分析了进气压力畸变对进、出口稳态压力和温度的影响。同时，采用频域和幅值域分析方法对脉动压力进行了分析，给出了脉动压力功率谱密度、幅值概率密度和自相关、互相关分析。     

基于BDS-2/BDS-3联合处理的北斗超快速钟差预报优化策略

针对北斗卫星导航系统(BDS)钟差预报产品无法满足高精度快速服务需求的现状，提出了一种基于BDS-2/BDS-3联合估计的超快速卫星钟差预报优化策略。区别于传统两步法预报模型，利用稀疏建模方法一步求解所有模型项，并通过BDS-2/BDS-3星间相关性实现了模型系数解的增强；为进一步降低模型残差的影响，基于残差序列时空相关性，利用半变异函数重构了模型估计的权阵。为验证提出的钟差预报模型，设计了12套对比方案，实验结果表明：基于稀疏建模的钟差模型参数一步估计可略微提高钟差预报精度；通过引入星间相关性对随机模型进行精化，钟差序列一步建模可分别将BDS-2与BDS-3卫星钟差18h预报精度提升28.6%与27.2%；基于半变异函数建模的模型残差相关性提取，可实现BDS-2与BDS-3预报钟差精度8.0%与11.1%的提升。因此，提出的优化策略对当前北斗超快速卫星钟差预报产品精化具有重要意义。     

开关寿命连续型不可修冷、温贮备系统的可靠性分析及其随机模拟

本文对由n个部件组成的、开关寿命为连续型随机变量的不可修冷、温贮备系统作了可靠性分析,建立了这两类系统的一般模型,给出了冷贮备系统可靠度R_n(t)及平均寿命MTTF的一般形式解。并在指数分布场合下,给出了R_n(t)及MTTF的解析表达式。当部件贮备寿命相互独立同分布时,温贮备系统可以通过一个虚设的开关变量而归结为冷贮备系统。对一般的贮备系统,可以运用数理统计方法,根据样本给出R_n(t)及MTTF的估计。文末利用随机模拟方法,构造所需样本,便可获得R_n(t)及MTTF的数值估计。实例表明,随机模拟的结果是令人满意的。     

Marty正规定则的推广

为区域Ｄ上的亚纯函数族，族中每一个函数ｆ只有重级≥ｋ（ｋ∈Ｎ）的零点，是区域Ｄ上的正规族当且仅当，存在一个至少包含ｋ＋４个元素的集合ＥＣ∪｛∞｝，使得对Ｄ的任一紧子集Ｋ都存在常数Ｍ（Ｋ）（依赖于Ｋ），对一切都有特别地，对区域Ｄ上的全纯族，Ｅ只要包含３个有穷元素。定理推广并改进了Ｍａｒｔｙ正规定则以及李松鹰和谢晖春关于只有重级≥ｋ的零点的亚纯函数族的一个正规定则。     

Banach空间中算子余弦函数的一个特征

本文主要研究Ｂａｎａｃｈ空间中算子余弦函数与二阶无阻尼方程的Ｃａｕｃｈｙ问题之间的某些关系,借助于此类Ｃａｕｃｈｙ问题的解的存在性与唯一性,给出算子余弦函数无穷小生成元的不同于Ｈｉｌｅ－Ｙｏｓｉｄａ型特征的另一个特征。     

一类二维样条插值函数的最佳误差估计

本文主要结果为下述定理。 定理:设x(uw)是矩形域上关于该矩形上均匀分割的二维双三次样条插值函数,且x(uw)满足条件(5),则x(uw)在矩形域R边界上的节点处的四阶混合偏导数有估计式: |S_(i,0)|≦|A[i,n—1]||ε_(n,0)| |B[i,n—2]||ε_(0,0)|=[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~i 4]/[0,-4,(-1)~2…(-1)~n 4]|ε_(n,0)| sum from h=i to n-2 (-1)~(k(k-2)-(i 1)(i-2))[0,-4,(-j)~2 4…(-1)~i 4]/[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~(k 1) 4][0,-4,(-1)~2 4,…,(-1)~(k 2)4] (-1)~(i(i 1)/2)/[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~n 4]|ε_(0,0)|其中等号成立的条件分别为: A[i,n—1] B[i,n—2] ε_(n0),ε_(00)>0 A[i,n—1] B[i,n—2] ε_(nm),ε_(0m)>0 其中 i=1,2,…,n—1. j=1,2 …,m—1.     

用最大熵谱法估计大气湍流谱

最大熵谱分析方法是一种非线性的新的谱分析方法。其基本原理可浅近地解释为:对一个所考虑的时间系列,它的前 m 个自相关系数已知,要求构造其后的自相关系数,但不损失系列的熵即不损失其信息。实际的处理过程是:用自回归方法在最小二乘原则下对系列作最佳拟合,然后求拟合系列的理论谱。最大熵谱法不要求对原始系列的滤波和对粗谱的平滑整理。本文从实际应用的角度,简述了该方法的过程,介绍了编程计算的方法和步骤,并结合实例计算了几组大气湍流谱。文章认为最大熵谱分析方法是一种值得推广应用的优秀的谱分析方法。