无波动,无自由参数的耗散差分格式（NND）在喷流计算中的应用

本文用文献[1]建立的无波动、无自由参数的耗散差分格式(NND格式),对无粘喷流流动进行了数值模拟,并就一典型的自由射流流动,与国外高精度、高分辨率的PLM差分格式(Piecewise-Linear Method)的计算结果和实验结果作了比较,得到了很一致的结果,且所用的计算时间少于PLM格式。     

用Newton子迭代方法计算前飞旋翼粘性绕流

通过求解Navier-Stokes方程数值模拟了直升机旋翼前飞非定常流场，为了同时保证计算的时间精确性和计算效率，时间推进格式采用了双时间推进方法，在该方法中，子迭代过程由十分高效的LU-SSOR方法完成，且使子迭代过程成为Newton子迭代，空间上应用中心平均的有限体积法进行离散，为了模拟前飞桨时间的相对运动，网格布局采用了运动嵌套网格方法，应用本文方法对-悬停流场进行了数值计算，计算结果与实验吻合较好，尽管缺乏实验数据的验证，对-有升力前飞状态的数值模拟结果是可信的。     

再入飞行器高超声速绕流的一步和二步有限元计算

本文针对再入飞行器的空气动力问题，采用一步和二步有限元格式求解可缩守恒型Ｅｕｌｅｒ方程，并结合不同的人工粘性模型来捕捉激波，给出了高超声速二维钝头绕流的结果。     

压电纤维复合材料的研究

以提高交叉指形电极压电纤维复合材料诱导应变和挟持应力为目的,采用有限元软件ANSYS分析了电极区聚合物参数、交叉指型电极结构和压电相体积分数对压电纤维复合材料诱导应变和挟持应力的影响。结果表明：增加电极区聚合物的介电常数或减小电极区聚合物的厚度,能够提高元件的诱导应变和挟持应力,元件诱导应变最大可达173με;减小分支电极的周期或者适当增大分支电极的宽度,可以有效地提高元件的作动性能;提高压电纤维体积分数,有利于提高元件的作动性能。     

一种无条件稳定的时域推进法与有限元混合分析瞬态热传导问题

本文将一种新的无条件稳定的时域推进法与有限元结合,用于分析瞬态热传导问题。根据微-积分型热传导控制方程,对时间变量在小区闻内插值积分,变初-边值问题为一系列离散时刻的边界值问题,再应用有限元法求解之。由于推进中的每一时刻的解,都严格满足原给定的初始条件,就消除了累积误差的影响。此外,这种时域推进法对时间变量的数值积分也优于数值微分。因而,与现行的基于微分型控制方程,采用时-空有限元模型同时离散,再逐步求解的直接积分算法相比,计算精度可大大提高。不难预料,当求解较长时间后的瞬态值时,本算法的优越性会更加明显。     

用欧拉方程计算机翼与翼身组合体绕流

本文用保角转绘加剪切变换生成三维机翼与翼身组合体Ｃ－Ｈ型网格，并在这类网格拓扑上，用有限体积法研制出可供分析机翼与翼身组合体绕流的三维欧拉方程计算程序。本方法的特色是改进了机翼表面网格点的分布，使机翼后缘与网格线一致；采用了当量机身，使机岙表面到对称面光滑过渡；嵌入了边界层粘性修正。改善了计算结果。数值计算表明，对粘性影响较大的超临界绕流，边界层修正效果显著。     

SRM 纤维缠绕壳体的蒙特卡罗随机有限元分析

采用蒙特卡罗随机有限元方法，结合复合材料壳体力学、纤维缠绕理论等知识，分析了固体火箭发动机纤维缠绕壳体在燃气内压随机变化作用下的应力响应，绘出应力分布曲线，为固体火箭发动机结构可靠性评估奠定基础。     

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。     

基元事件分析法

航空事故的发生是航空系统存在缺陷的反映。为了发现、分析系统的缺陷，人们发展了一些事故分析统计方法。“基元事件分析法”不仅分析了事故的原因，而且指出了预防这类事故的办法，文章论述了该方法的结构特点，给出了部分事故的分析统计结果     

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。