航天器发动机再启动的微重力基础研究

介绍了发动机再启动问题的工程应用背景，阐述了涉及发动机再启动的微重力基础研究，范畴。在微重力条件下，正确考虑外界干扰载荷对贮箱中流体动力学行为的影响是至关重要的。给出了用三维程序计算的一些结果。     

月面着陆起飞试验技术研究

可靠、安全地实现月面软着陆及月面起飞是完成月面探测任务的基本条件,也是探测器研制的一项关键技术,需要开展地面验证试验。地面环境与月面有较大的差异,探测器在地面的工作特性也与实际过程不尽相同,地面试验的设计及实施有较大的难度。分析了探测器月面着陆起飞的设计要点和地面试验的关键因素,指出了当前试验技术存在的缺陷,在此基础上提出了一种利用探测器自身动力实现月面着陆和起飞的验证方案,通过动力学仿真验证了试验实施的可行性,并对方案的拓展应用价值进行了展望,相关内容可为后续我国月球及其他行星表面探测器的研制提供借鉴。     

考虑几何非线性的气动弹性模型缩比方法

随着飞机性能和需求的提高,大展弦比高柔性机翼逐渐成为新型飞机的主要结构形式。这类机翼具有高升阻比、大变形和重量轻等特性,几何非线性效应明显。然而机翼的大展弦比高柔性会带来更大的机翼变形,而机翼大变形则会引起相关的非线性气动弹性行为。为了评估这些非线性气动弹性行为并同时降低设计风险和成本,一般要使用缩比模型进行风洞试验以研究和确认真实飞机的气动弹性特性。基于此,首先使用了传统线性缩比方法来进行缩比,通过刚度质量耦合匹配模态响应法与刚度质量解耦匹配模态响应法这2种线性缩比方法,不断优化缩比结构的设计参数来满足目标缩比值。同时,提出一种动力学有限元模型的非线性静响应-模态协同优化方法,该方法是基于等效静态载荷法的几何非线性气动弹性模型缩比方法,通过2个不同的优化子程序分别匹配全尺寸飞机的非线性静响应和模态振型。结果表明,相比于传统线性缩比模型,考虑几何非线性的缩比模型能够更好地再现全尺寸飞机的非线性气动弹性行为。      

SMART STRUCTURES USING PIEZOELEMENTS FOR ACTIVE VIBRATION AND NOISE SUPPRESSION IN AVIATION AND AEROSPACE

具有减振降噪功能的压电智能结构是智能材料与结构的一个重要分支。在航空航天领域存在一些典型结构,如飞机机舱、空间站、卫星太阳能帆板和通讯天线以及直升机旋翼等,其振动与辐射噪声造成很多不利影响。为了研究这些结构的振动与噪声控制方法,制作了几个实验模型如大型薄壁复合材料圆桶、柔性梁、钢架及旋翼系统模型,通过压电传感器、驱动器布置数量和位置的优化,采用不同的控制算法,在基于个人计算机的测控平台上进行了振动控制实验,取得了明显的减振降噪效果。     

建筑物行人高度风环境风洞试验研究

介绍了建筑物风环境的风洞模拟,行人高度风测量探头的设计、标定和数据处理。采用这种探头,在气动中心低速所４ｍ×３ｍ风洞的长１５ｍ、宽４ｍ、高２．２ｍ风工程试验段进行了比例为１∶３００的建筑群模型的行人高度风环境试验研究,结果说明这座新高层建筑物的落成,对其周围某些位置的行人高度风环境有严重的影响。     

4m×3m风洞风工程试验段研制

介绍了气动中心低速所４ｍ×３ｍ风洞增设风工程试验段的方案选择、结构设计。这个试验段长１４．５ｍ、宽４ｍ、高２．２ｍ,不改动原风洞结构、装拆方便,可较好地模拟大气边界层、并已成功地应用于风工程试验。     

幂律过程拟合优度检验的功效比较

幂律过程常被用于描述复杂系统的可靠性增长模型和可修系统的可靠性分析。本文考虑定数截尾场合幂律过程的７种拟合优度检验统计量,在备选假设为对数幂律过程时,比较了这７种检验法的功效。大量随机模拟计算表明,当ｒ在较宽的范围内,Ｆ检验法的功效比其余６种检验法都要高。     

探针测定流场的水动力学问题

研究探针测定水流场针孔压力测量反应时间的影响因素,给出探针测试系统合理参数,分析探针杆水力共振和受水绕流阻力挠曲的影响,提出相应对策,以提高测试精度。     

爆炸成形弹丸侵彻模拟律研究

利用相似理论的知识分析了爆炸成形弹丸的穿甲模拟律问题,在此基础上,建立了爆炸成形弹丸的穿甲模拟律关系.为检验其正确性,利用所建立的模拟律关系,以模拟比1:1.33设计了原型试验和模型试验,并分别对45#碳钢板进行了穿甲模拟试验.本试验结果进行处理后得出结论:本文所建立的爆炸成形弹丸的穿甲模拟律关系是成立的.     

遗传算法设计梯度子实现优化的图象边界检测

计算机图象处理技术可广泛应用各种图象测试、模式识别和计算机视觉等领域，而图象边界检测是计算机图象处理的最基本和最低层的步骤之一。由于噪声的干扰和图象光照不均匀等因素的影响，目前的图象边界检测方法还不能有效地检测出各种不同模式的边界。本文提出了一种基于遗传算法和灰度梯试算子的图象边界检测法，通过对样本图象的训练，设计对训练样本模式最优的灰度梯度算子，增加了对噪声的抗干扰能力，并且使被检测出的边界更准确。