可变形乘波体气动推进与控制一体化综合设计

乘波体是高超声速飞行器的主流构型,若将其设计成可变体,能有效拓展飞行包线,确保全局的稳定性能.针对可变形乘波体综合设计方法进行研究,首先基于给定的基准乘波体外形,依据高超声速空气动力学理论和瑞利流公式估算出气动力和推力值,建立飞行器模型,然后给出飞行器可变前体多级压缩的约束条件,探讨可变形乘波体气动、推进与翼面控制之间的协调变化关系,最后通过仿真得到可变形乘波体的设计参数,验证综合设计方法的可行性.     

产品设计过程建模与执行系统研究

提出采用设计结构矩阵建立过程模型的方法,讨论了设计结构矩阵的层次结构,并基于图论知识对设计结构矩阵进行分析和改进,最后基于工作流模型和CORBA分布式运行协议建立了过程建模与执行系统,并应用于卫星总体概念设计过程。     

基于手持设备人机交互应用的架构设计与开发框架

嵌入式手持移动设备如手机、PDA等的应用特性是人机交互频繁，应用程序的运行主要是通过用户的随机输入，并要求程序有实时的反应。基于此，提出一种设计架构用于该类产品的人机交互应用程序的开发；该架构在嵌入式实时内核Nucleus PLUS上实现。这里所讲的人机交互应用程序是指面向该类产品的音量控制、菜单控制、电话控制等基本交互功能。     

一种复杂系统需求和构架管理的分析工具

为满足复杂系统的集成和演化,系统建模需要对系统需求和架构有足够的管理.软件工具的支持是一种有效的手段.本文给出的需求和结构分析环境ATRAM工具致力于以下3点：建模,描述（置标）和对系统需求结构定义和进化的跟踪能力.在ATRAM中,提出了一套针对复杂系统的分析工具,它能帮助生成和架构相关联的需求文档,并提供一个基于XML需求和架构交互性的检验工具,用来帮助企业分析变动对企业的需求或结构带来的影响.     

基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图预测

提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。     

弱撞击对接机构动力学特性建模

针对空间飞行器捕获对接过程中复杂的多体动力学问题,鉴于弱撞击对接机构(Low impact docking mechanism,LIDM)不同于以往常见的刚性对接机构,其在对接过程中产生碰撞力远小于空间飞行器自身的重量,且自身对接环处安装有六维力传感器,因此可以将捕获过程中LIDM处产生的碰撞力等效为作用于对接环质心处...     

直升机实时仿真建模中的关键问题探讨

分析了直升机飞行动力学模型在型号研制过程中的重要地位，阐述了建立满足工程模拟要求的数学模型理论背景以及建模工作中的难点，研究了建立高置信度模型的主要方法，指出尚存在的问题以及当前研究工作的重点，从直升机飞机动力学模型组成结构出发，分别讨论了旋翼气动载荷模型及诱导速度模型，机身气动力模型，发动机模型和飞行控制系统模型的研究方法，及模型研究中问题的解决途径，文中还介绍了基于Newton-Raphson方法的非线性微分方程组算法，并针对模型算法的实时性进行了有益的探索。     

疲劳破坏寿命的概率统计方法研究综述

概述了结构疲劳破坏寿命特性概率统计方法研究的发展及理论基础，从常规疲劳特性P－S－N曲线的研究应用、疲劳裂纹扩展率统计模型研究现状以及损伤力学理论在疲劳强度中的研究展望来综述现有随机疲劳破坏寿命分布统计特性曲线的研究方法和工程应用，同时介绍该领域研究的新成果新方法，对疲劳破坏随机性研究的未来发展的关键及趋势提出看法。     

神经网络在旋翼／机身气动干扰模型中的应用

由于直升机自身的特点,旋翼／机身气动干扰呈现非线性,且受多种因素的影响,用神经网络来解决这一非线性问题是一个很好的办法。将旋翼／机身气动干扰试验数据构造的学习样本,对网络参数进行学习,可以得到旋翼／机身气动干扰神经网络模型,进而可以用该神经网络模型研究直升机机身受旋翼气流干扰时的空气动力特性。参数训练好的旋翼／机身气动干扰神经网络模型可直接用于直升机气动设计和实时仿真。笔者在对旋翼／机身气动干扰神经网络模型的建立进行论述外,还简要介绍了旋翼／机身气动干扰试验。     

两种类型车辆随机需求路由问题

主要研究两种类型车辆随机需求路由问题。因为两种类型车辆随机需求路由问题的处理不同于单类型车辆随机需求路由问题，引进了单位容积和路程的花费的新概念，在服务仅能失败一次的情况下，结合车辆的容积和最大服务结点数，根据平均花费和最大服务结点数之间的关系，得到了两个派车策略，节约了计算量，使得两阶级的模拟退火算法能更有效地解决问题。对需求为二项分布下的VRP（Vehicle routing prolem）问题作了数值实验，给出了派车方案和总的平均花费，得到了较好的结果。