一种混合式隔振器及其特性研究

为降低隔振系统在共振频率点的振动传递率,隔振器共振频率点阻尼应较大,为减小高频振动传递率,高频段阻尼应较小,被动隔振器阻尼无法满足该要求.提出了一种混合式隔振器,作动器根据隔振器上下点相对位移产生作动力,通过设计作动力对相对位移的传递函数,可实现阻尼随频率变化的要求.在此基础上对其特性进行了仿真研究,结果表明,由此混合隔振器构成的隔振系统在共振频率点和高频段对基础的传递振动都得到降低.     

燃料电池AIP废气处理方案优选模型研究

对潜艇300 kW燃料电池几种可行的气体处理方案进行了对比分析,并运用模糊综合评判方法建立了方案优选模型.研究表明,应用旋转床吸收器吸收废气中的二氧化碳,并配以相应的水处理系统,将二氧化碳排至舷外的方案是最佳方案.     

对转涡轮用于水下航行器的初步研究

阐述了对转涡轮在航空航天领域的发展现状,总结出对转涡轮的优点和应用前景,提出了一种可用作水下航行器动力主机的涡轮机类型.分析了水下航行器涡轮机与航空航天涡轮机的差别,论证了对转涡轮使用在水下航行器上的可行性,建立了水下航行器对转涡轮机的设计框架.     

CH2Cl2模拟剂扩散模型的建立及试验验证

研究分析了描述重气扩散过程的多种现有模型的特点,选择以浅层模型为基础,设计开发了CH2Cl2模拟弹爆炸扩散过程模拟分析的软件系统．通过与试验蛄果对比．表明了计算机模拟分析的有效性,为远距离红外检测系统提供了辅助技术基础．     

通用装备维修保障资源需求仿真建模研究

从新型通用装备维修保障的实际需求出发,在对维修保障系统运行过程分析的基础上,建立了维修资源需求的仿真模型,并给出了相关算法。该模型可实现对各种主要维修资源需求的预测,并能给出装备完好率、备件缺货率和装备待修时间等系统特征指标。该模型和算法可为装备的维修保障提供科学的依据。     

高含水油藏建库储气机理的实验研究

地下储气库是规避天然气消费不均、管道输送风险,保证我国天然气工业的安全、高效、持续发展的有效途径。高含水油藏建造储气库已成为我国建造储气库中十分重要的发展方向,对中东部地区显得更加迫切。建库储气机理研究是建库可行性评价和建库设计的关键基础研究,文中应用物理实验方法模拟高含水油藏建库渗流条件,进行建库储气能力影响机理研究,对探索高含水油藏建造储气库具有指导意义。     

基于χ~2检验的惯性/卫星紧耦合系统故障检测与隔离方法

研究了一种基于χ~2检验的惯性/卫星紧耦合系统故障检测与隔离方法,该方法可利用故障检测函数自动识别单个卫导故障,并实时剔除故障星重构观测信息序列,从而避免了对紧耦合系统的影响。构建数字化仿真环境对所研究的故障检测与隔离方法进行了仿真,仿真结果表明,该方法可在卫星发生故障时及时检测并隔离故障星,并自动实现观测信息重构,保证了紧耦合系统的精度和完好性。     

双原子分子气体的定常隐式全流域多尺度算法

巨大的计算资源需求极大地阻碍了统一气体动理学格式的应用。采用宏观预估技术,基于Boltzmann-Rykov模型方程发展全流域适用的保守恒定常隐式算法,协同求解宏观方程和微观方程以加速收敛。在单元界面,通过模型方程特征差分解构造简单高效的多尺度数值通量,并结合非均匀非结构速度空间和速度空间自适应技术进一步降低计算需求、提升计算效率。超声速和高超声速平板绕流和圆球绕流的数值结果验证了算法的准确性与高效性。结果表明,算法能够准确求解二维和三维双原子气体多尺度流动问题,且相比于显式离散统一气体动理学格式可加速一个量级。     

环形串联直缸发动机配气系统设计

环形串联直缸发动机具有功率密度高、惯性力小等诸多优点,但其运行时气缸转子始终绕输出轴周向转动,使得传统发动机静态的配气方法不再适用。因此,研究设计一种能够满足该型发动机进排气需求的新型配气系统意义重大。针对该型发动机独特的环形串联结构和差速运动特性,研究了各转子气缸的容积变化规律,分析了各转子气缸进排气相位与转子转角之间的关系,创新设计了一种基于气道复用的动态位置配气系统。根据二冲程发动机配气方案设计加工了配气系统零部件,并通过高压气动实验完成了对该型发动机的动态进排气过程。实验结果表明,当给定外加驱动气压0.25 MPa时,发动机能够以约200 r/min的速度稳定运转,有效验证了该配气系统的可行性。     

Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system

We consider a partially observable degrading system subject to condition monitoring and random failure. The system's condition is categorized into one of three states: a healthy state, a warning state, and a failure state. Only the failure state is observable. While the system is operational, vector data that is stochastically related to the system state is obtained through condition monitoring at regular sampling epochs. The state process evolution follows a hidden semi‐Markov model (HSMM) and Erlang distribution is used for modeling the system's sojourn time in each of its operational states. The Expectation‐maximization (EM) algorithm is applied to estimate the state and observation parameters of the HSMM. Explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation such as the conditional reliability function and the mean residual life are derived in terms of the posterior probability that the system is in the warning state. Numerical examples are presented to demonstrate the applicability of the estimation procedure and failure prediction method. A comparison results with hidden Markov modeling are provided to illustrate the effectiveness of the proposed model. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 190–205, 2015