边界润滑膜的微观分析

利用X—射线光电子能谱、扫描电镜等手段对新研制的含S、O、Mo油溶性化合物作为极压剂所形成的边界润滑膜进行了微观分析。结果表明:该极压剂的极压抗磨作用除了与极压剂在摩擦表面上分解,生成具有良好润滑性能的MoS_2、MoO_3、MoO_2等化合物有关外,还与极压剂对摩擦表面有化学抛光作用有关。     

利用 Nernst 效应的高 Tc 超导红外探测器分析

高T_c超导膜中Nernst效应的存在为研制辐射探测器开辟了新的途径。本文分析了以Nernst效应为基础的高T_c超导红外探测器的工作原理及有关的噪声源。     

模糊规则集在发动机故障诊断中的应用

基于模糊规则集度量,提出了一种故障诊断系统。提取模糊规则分两步实现：（1）由训练样本自适应形成超球子空间,可望解决高维空间的识别问题：（2）计算每个子空间上模糊规则的信任度。对模糊规则的概念进行了拓展,以便解决模糊规则之间的矛盾。仿真研究表明：模糊规则集度量可以用于液体火箭发动机的故障诊断。     

内外干扰因素对液体火箭发动机的影响分析

在已有的液体火箭发动机稳态工况的非线性数学模型基础上,计算分析了单干扰因素对液体火箭发动机参数的影响,用非线性方法和小偏差方法对比分析了两个干扰因素分别和共同对发动机参数的影响。所得结论可用于泵压式燃气发生器循环的液体火箭发动机试验结果分析、可靠性及故障分析,也揭示了此类发动机参数随各种干扰因素的变化规律     

基于神经网络的液体火箭发动机故障检测系统

提出和建立了一种用于液体火箭发动机（ＬＲＥ）故障检测的神经网络系统,这种系统包括两层：第一层由ＷＴＡ（Ｗｉｎｎｅｒ－Ｔａｋｅ－Ａｌｌ）神经网络组成,ＷＴＡ网络用于检测发动机故障输出模式;第二层由ＢＰ（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络组成,ＢＰ网络利用第一层次的输出结果作为输入显示故障大小。文中对ＬＲＥ故障检测进行了数值仿真,仿真结果验证了神经网络故障检测系统的优越性能。     

模糊方向神经网络在火箭发动机故障检测与分离中的应用

提出了一种模糊方向神经网络分类器,并应用于液体推进剂火箭发动机故障检测与分离。模糊方向神经网络采用模糊集表示发动机故障模式,模糊集是方向超体聚集形成的集合体,方向超体则由单位方向、夹角和两个半径确定。模糊方向神经网络能在一次循环学习中形成非线性方向边界。故障检测与分离的仿真研究表明：模糊方向神经网络的识别性能是比较优越的。     

非线性高频振荡燃烧的研究

用数值模拟的方法研究了液体火箭发动机高频振荡燃烧的形成和发展过程。气相控制方程用欧拉坐标系下的Navier－Stokes方程组描述，液相控制方程在Lagrangian坐标系下描述，并采用高压蒸发燃烧模型。从计算的结果可以看出，当燃烧室内发生高频振荡燃烧时，在喷注面附近和燃烧室收敛段这两个区域内压力的波动幅度较大；通过对压力、混合气体温度及速度在振荡燃烧情况下的比较，得出了振荡燃烧发生时发动机内部两相流场的脉动频率与燃烧室固有频率相耦合的结论。     

液体火箭发动机故障诊断的最优回归方法

提出了一种基于最优回归理论的液体火箭发动机故障诊断方法，可以在测量参数较少的情况下诊断出较多的发动机故障。当发动机故障不太严重、故障因素也不多时，得到比较满意的关于故障定位和故障大小的结果；在发动机故障比较严重的情况下，仍能得到比较好的故障定位结果；当存在多个故障因素时，诊断效能有所下降。结果表明本文所提方法在比较大的范围之内具有良好的效果。     

Poisson方程生成数值网格方法中的源项计算法

网格生成是数值研究方法得以实现的基础。本文采用了Ｐｏｉｓｓｏｎ方程生成数值网格，并针对方程源项的选择问题，对两种形式的源项作了比较研究。     

复合材料圆锥壳稳定性分析的传递函数法

基于线弹性小变形理论， 利用Ｆｏｕｒｉｅｒ级数展开、Ｌａｐｌａｃｅ 变换和摄动方法， 建立了复合材料薄壁圆锥壳的静力响应、频率响应、自由振动与屈曲特征值问题的渐近传递函数解。构造了复杂边界条件、中间带支撑、变锥度及阶梯变厚度圆锥壳的传递函数解。数值计算结果表明该方法具有很高的计算精度。