基于Java的数据结构算法演示系统

本文介绍了基于Java Applet实现数据结构课程中算法动态演示的总体设计。详细描述了主界面的设计和算法演示界面的设计,并以迷宫求解算法的为例,介绍了算法动态演示的详细设计过程。     

上游转子对下游静子叶片气动力的影响

为研究轴流压气机下游静子叶片非定常气动力的大小和频率的变化规律,采用在静子叶片表面埋设微型动态压力传感器的方法,在低速单级轴流压气机实验器上进行了静子叶片表面压力的测量。测量了不同轴向间距、不同转速下从近堵塞到近失速的宽广流量范围,并对所测得的静子叶片非定常气动力进行了离散傅立叶变换,以分析其频谱特性。实验结果表明：在转子尾迹的影响下,静子叶片表面的波动频率是转子的尾迹频率及其倍频。转子尾迹频率的高频分量对静子叶片吸力面前缘的影响比对其他位置的影响大。叶片表面的非定常压力和气动力随压气机流量、转速和轴向间距的变化而变化。     

基于多特征融合的航天器锂电池健康评估技术

传统的航天器蓄电池可靠性试验按照最大放电深度进行定额充放电，所构建的失效模型用于支撑航天器总体可靠性设计，不能用于在轨锂离子蓄电池健康评估任务；航天器在蓄电池遥测的采样率、精度、样本量方面无法与民用领域相比，基于高采样、大样本的民用蓄电池健康估计方法也不适用于在轨锂离子蓄电池健康评估。针对该问题，从在轨航天器蓄电池数据特性出发，挖掘在轨状态下所能提取的退化特征，并采用多特征综合评价方法，设计了一种基于多特征融合的在轨锂离子蓄电池健康评估方法，实现了在轨蓄电池放电内阻、同放电深度下的终端电压、恒压充电时间3项退化特征融合的健康量化评估，应用于某型号卫星的在轨监测与健康评估，具有良好的工程实用性，可作为国内航天器健康评估技术的参考。     

小卫星结构的发展与展望

从结构构型、结构材料、结构连接方式和结构评价指标四个方面论述了小卫星结构的发展现状,分析了小卫星球形或准球形壳体结构、箱板式卫星平台结构、框架式立方星结构、基于特殊需求的专用化结构及多功能一体化结构的特点及其适用范围,指出了未来小卫星结构通用化、小型化、专用化、多功能一体化的多元发展趋势,提出了小卫星结构材料、连接方式和评价指标方面的发展建议,旨在为小卫星结构的创新发展提供参考。     

加权自适应模式识别系统的数学描述

基于n元原理,采用加权训练思想,为克服经典自适应模式识别系统——WISARD的简单训练策略之不足而提出的加权自适应模式识别系统,具有自动消除伪特征、突出训练模式的固有特征、改进系统的分类性能筹优点。本文首次用数学手段描述了加权自适应模式识别系统,把系统的训练与分类过程抽象为对模式进行矩阵变换的过程。系统的分类行为由训练模式所建立的逻辑函数矩阵来表征。文中还对系统的性质作了初步探讨,指出只要合理地选取加权训练阀值,加权系统的分类性能不会弱于非加权系统。最后还给出了加权训练阀值的上界和下界。     

网格阵列填充冷却通道内超临界正癸烷流动传热特性的数值研究

采用碳氢燃料冷却壁面是超燃冲压发动机常用主动冷却方式。为减轻主动冷却通道结构重量、提高冷却效率,本文探讨了以网格结构为填充的新型通道,从结构轻质化、流动特性及综合传热能力等方面与常规矩形主动冷却通道进行了比较。结果表明,在相同工况下,由错排网格填充的冷却通道结构综合性能最佳,其减重效果达39.93%,壁面温度显著下降,且努塞尔数最高达到光通道的2.156倍。从流动传热机理分析可看出,网格前缘冲击效应形成的马蹄涡和后缘附近发卡涡结构对强化传热贡献最大,扰动边界层和激发湍动能也是强化传热的重要因素。     

航天用大力矩高精度超声波电机研究

超声波电机与传统电磁型电机不同 ,它是一种靠摩擦驱动的新原理电机 ,具有低速大力矩、响应快和功率质量比大等特点 ,能直接驱动 ,适合航天领域的应用。先简单介绍超声波电机的特点及其在航天领域的应用情况 ,随后介绍了所研制的一种低速大力矩超声波电机的结构、摩擦材料、特性和步进定位控制策略 ,其结构型式为纵扭复合型 ,样机直径为 80 mm ,堵转力矩达到了 13Nm,转速 12 .5 r/min,重复定位精度优于 0 .0 2 0°,纵扭振动的一阶谐振频率较接近 ,电机的工作频域较宽 ,近 7k Hz,起动时间在 5 m s左右 ,关断时间在 2 m s以内。     

结构的模糊可靠性分析与应用

简述了模糊可靠性理论、有关定义并探讨了理论在结构强度设计中的应用方法，最后以航天器复合材料舱段结构为例，把蒙特卡罗法和模糊可靠性理论结合起来，进行模糊随机可靠性分析和计算。     

协同优化在卫星多学科设计优化中的初步应用

探讨以遗传算法为优化上具的协同优化方法在卫星总体优化设计中的应用以及各学科间耦合关系。首先对基本协同优化方法的流程及特点进行了探讨，然后以对地观测卫星总休优化设计为对象，研究如何利用协同优化方法建立此问题的优化模型。研究结果表明，融合了遗传算法的协同优化方法能够有效地解决对地观测卫星总休优化设计，学科间耦合设计变量以及耦合状态变量的一致性误差均接近0．01％。     

MILDDC算法及其在飞机模块化生产网络分析中的应用

在中心度、节点最近邻和局部社团链接度最小增量有效融合的基础上,提出了一种基于中心度的最小链接度增量社团结构探测算法(Minimal Increment of Link Degree Based on Degree Centrality, MILDDC),并将MILDDC算法应用于某型飞机模块化生产网络并进行社团结构分析,计算结果说明,该算法具有一定的适用性,时间复杂度约为线性时间,并且对包含噪声、孤立点以及异形状的网络社团结构探测具有较强的鲁棒性。