双模块下颌式内转进气道/圆锥前体一体化布局研究

为实现三维内转进气道的内收缩流场与圆锥前体的外压缩流场的良好匹配，提出了一种双模块下颌式内转进气道/圆锥前体(Double-modules Chin Inward-turning Inlet and Conical Forebody，DCII/CF)一体化设计方法，获得一种新颖的双发并置、侧向安装的DCII/CF一体化布局。针对该布局形式，开展了DCII/CF一体化构型与传统的单模块内转进气道/圆锥前体(Single-module Inward-turning Inlet and Conical Forebody，SII/CF)一体化构型的数值对比研究。结果表明：DCII/CF一体化布局不仅为内转进气道提供了优秀的前体附面层排移效果，还有效避免了传统SII/CF布局中前体附面层与进气道内部流场之间的相互干扰。在Ma∞=6.0设计状态，DCII/CF一体化布局的进气道总压恢复系数相较传统的SII/CF布局有了显著提高，从0.403提高至0.482；但由于前体附面层的排移，该布局的捕获流量略有降低， SII/CF的流量系数为0.956，该布局则为0.917。而在非设计状态，该布局形式同样具备较好的总压恢复性能，在Ma∞=5.0与Ma∞=4.0的总压恢复系数分别达到了0.586和0.682，明显高于SII/CF的总压恢复系数0.507和0.619。     

求解含多个右端向量非对称线性方程组的自适应块拟最小残量IOM(q)算法

许多实际应用问题需要求解含多个右端向量的大型非对称线性方程组 ,通常是把原来方程组分成单独几个含一个右端向量的方程组 ,再用某种迭代法分别单个求解 ,而更加经济有效的方法是应用能同时产生几个迭代向量的块迭代法来直接求解。本文在 IOM(q)算法的基础上 ,提出一种求解此类方程组的块拟最小残量 IOM(q)算法 ,讨论了如何收缩掉已收敛的部分方程组以及如何从产生的块 Krylov序列中删除线性相关或几乎线性相关向量的自适应技术。数值试验表明 ,此新的自适应块算法比块 GMRES算法及其他相关算法具有更好的收敛行为、更少的计算量和 CPU计算时间 ,是求解此类方程组的一种更加经济有效的算法。     

杨振宁的科学研究艺术

杨振宁教授是位著名的物理学家，诺贝尔物理学奖金获得者。他在物理学研究中取得的成就同科学研究的艺术是分不开的。本文分析了如下三个问题：第一“对称性支配相互作用”与杨米尔斯规范场理论；第二，科学研究中的风格和ｔａｓｔｅ；第三，科学研究方向的选择。该文无论是对年青的研究还是对成熟的学者从事科学研究都有指导意义。     

Progress in space weather predictions and applications

The methods of today’s predictions of space weather and effects are so much more advanced and yesterday’s statistical methods are now replaced by integrated knowledge-based neuro-computing models and MHD methods. Within the ESA Space Weather Programme Study a real-time forecast service has been developed for space weather and effects. This prototype is now being implemented for specific users. Today’s applications are not only so many more but also so much more advanced and user-oriented. A scientist needs real-time predictions of a global index as input for an MHD model calculating the radiation dose for EVAs. A power company system operator needs a prediction of the local value of a geomagnetically induced current. A science tourist needs to know whether or not aurora will occur. Soon we might even be able to predict the tropospheric climate changes and weather caused by the space weather.     

应用聚类分析对关联规则进行分组

关联规则是要从大量的数据中找到数据之间的规律，但有时所产生的规律十分繁多，从而形成新的知识管理问题。针对该问题本文提出了一个新的算法，该算法利用系统聚类分析方法对规则进行分组，从而可更好地帮助用户解所发现的规律，该方法的距离（RatioD）是基于关联规则本身，因此，可对规则进行高效地分组。实验结果表明，该算法是有效的。     

分形图象学的发展

简述分形几何基本概念及其在图象领域中的应用，包括随机分形模型、混沌动态系统中的分形及迭代函数系统分形模型及其典型应用。     

严格伪压缩映象的Ishikawa迭代序列

证明了Ｌ＾ｐ（或ｌ＾ｐ）（Ｐ≥２）上的李普希茨严格伪压缩映象的Ｉｓｈｉｋａｗａ迭代序列必收敛到映象的不动点。     

新型高推比涡轮风扇发动机盘时耦合振动分析

本文将群论算法和动态子结构技术结合起来，并采用计算效率极高的Ｂｅｎｆｉｅｌｄ－Ｈｒｕｄａ的模态代入变换法，分析了某型发动机压气机的叶片／轮盘耦合系统的振动特性，计算了该叶片／轮盘耦合系统的前５阶振动频率和振型．根据叶片／轮盘耦合系统的共振条件进行共振分析，确定该发动机压气机有可能发生叶片／轮盘耦合共振．     

基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。     

移相全桥变换器寄生振荡的抑制方法研究

移相全桥变换器是中大功率直流/直流变换场合的一种理想拓扑,但在其输出整流桥上会产生寄生振荡,二极管上存在很高的尖峰电压。这将带来电路损耗并影响整流桥的使用寿命,因此应该想办法抑制。文中分析了寄生振荡产生的原因,介绍了几种可行的抑制方法,并进行了比较研究和实验验证。