凹腔上游横向喷流混合过程的实验研究

利用基于纳米粒子的平面激光散射(NPLS)技术研究了超燃冲压模型发动机中凹腔上游横向喷注乙烯燃料时凹腔附近的流场,主要研究了燃料射流与主流的混合过程;对比了在不同喷注压力下燃料射流穿透度的变化;研究了不同凹腔参数对燃料与主流混合过程的影响。通过研究发现,喷注压力对燃料射流与主流混合效果的影响主要体现在两个方面,射流的穿透度和射流的扩散;对燃料射流来说,与主流混合的主要阶段为大涡的形成直至破碎阶段;在喷注总压相同下,喷注位置靠近凹腔有利于燃料射流与主流的混合和向凹腔内的输运;凹腔构型对燃料射流的影响主要在于大尺度结构开始发展破碎的阶段。     

五阶HWCNS在低速复杂流场中的应用

采用五阶精度显式混合加权紧致非线性格式求解雷诺平均NS方程;利用多块对接结构网格技术,对30P-30N多段翼型进行网格收敛性研究。在不考虑转捩的情况下,采用SA一方程湍流模型研究混合加权紧致非线性格式与二阶精度MUSCL格式对该翼型压力分布和典型站位速度型的影响,并与实验结果进行对比分析。采用混合加权紧致非线性格式和SA一方程湍流模型模拟梯形翼高升力构型低速复杂流场,通过对总体气动特性和压力分布的分析,探讨五阶精度显式混合加权紧致非线性格式在低速复杂外形流动中的应用能力。结果表明,对30P-30N三段翼型,采用全湍流模拟方法可以得到较好的压力分布;对梯形翼高升力构型,在附着流和边界层小分离情况下混合加权紧致非线性格式有较好的模拟能力。     

流体力学中基本方程的特征方程及特征曲面

本文根据偏微分方程组的特征理论,讨论可压缩流体力学基本方程的特征方程和特征曲面,同时结合可压缩流体流动的实用例子,阐述确立其特征方程和特征曲面的具体方法。     

面向结构洞的指挥控制网络关键节点识别方法

针对目前指挥控制网络关键节点识别方法利用局部信息识别精度低、利用全局信息识别复杂度高的问题,提出了一种面向结构洞的指挥控制网络关键节点识别方法,该方法综合考虑了指挥控制网络结构特征和全局拓扑信息,引入了层级流介数的概念用以计算网络的约束系数。实验分析表明,该方法提高了关键节点识别精度,降低了算法复杂度,更加适用于指挥控制网络关键节点识别的需要。     

鳍对拖式吊舱推进器水动力性能的影响

为考察鳍对拖式吊舱推进器水动力性能的影响,用基于速度势的面元法建立了吊舱推进器水动力性能计算的数学模型,对附鳍的吊舱式推进器的定常及非定常水动力性能进行了预报.螺旋桨和吊舱及鳍之间的相互影响通过迭代计算来处理.采用计算较为简便的关于扰动速度势的基本积分微分方程,并采用双曲面形状的面元以消除面元间的缝隙.在桨叶随边满足压力Kutta条件,用Yanagizawa方法求得物体表面的速度分布.计算了无鳍、单鳍和双鳍拖式吊舱推进器的水动力性能,计算结果表明,鳍会产生推力,使得双鳍时整个推进器的水动力性能最好,单鳍次之,无鳍最低.     

基于分簇理论的信息流优化算法研究

将导弹防御指控网络看作变拓扑结构网络,引入小世界网络中"簇"的概念,以最短作战响应时间为优化指标,提出了一种基于平均连接度自适应分簇算法的信息流优化算法。仿真结果表明,该算法在保证信息优裕度的前提下,提高了信息可达度和信息交互质量,提高了指控网络遭受打击时的重构能力。     

基于频率优化组合的KBR系统时标误差校正

时标误差是K波段精密测距仪(KBR)的一个重要测距误差源,现有的时标误差校正方法依赖于对星间时标偏差的精确测量。针对目前我国星间时标偏差测量精度不能满足校正需求的问题,提出了基于双频优化组合的时标误差校正方法,推导了优化频率之间应该满足的定量关系。研究了双频优化组合的实现,指出原有的KBR系统无法实现频率优化,在此基础上设计实现了一种改进频率流程的KBR系统,并对新的时标误差校正方法进行了实验验证。实验结果表明,基于双频优化组合的时标误差校正方法和改进的KBR系统有效降低了对星间时标偏差测量精度的要求。     

求解传感器网络最大生存时间的最大流算法

节能是传感器网络研究的中心问题之一,目的是延长网络的生存时间。因此对于一个给定网络,很自然地关心它的最大生存时间是多少。从网络最大流的角度分析这个问题,给出了求解传感器网络最大生存时间确切值的算法。     

高超音速粘性流场数值计算中差分格式的对比分析

本文通过三维高超音速粘性流场的求解对三种常用的差分格式： Ｈａｒｔｅｎ 的 Ｔ Ｖ Ｄ 格式、修正后的 Ｏｓｈｅｒ Ｃｈａｋｒａｖａｒｔｈｙ 的 Ｔ Ｖ Ｄ 格式以及 Ｊａｎｅｓｏｎ 的当地极值递减 （ Ｌ Ｅ Ｄ） 格式对激波的分辨率、边界层计算的准确性和格式的计算效率等三个方面进行了较细致的对比分析， 为三维高超音速复杂流场的数值模拟打下基础。     

红外成像自动目标识别技术研究--计算模型与数据流程

红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术,其研究进展与计算机视觉的发展水平紧密相关。人类视觉系统是计算机视觉的原始模型,其视觉感知机理的研究将有助于揭示视觉表象的本质,进而为准确描述图像特征信息提供科学而可靠的依据。主要从视觉感知模型、感知功能模块响应特性、视觉对比灵敏度等方面对视觉感知基本原理加以综合分析,并力图利用这些功能卓越的信息处理机制阐明一种具有普适性的视觉计算模型———目标-背景表征模型。在此基础上,将背景区域感知与目标特征分析相结合,提出了自适应信号检测、目标特征识别和运动轨迹跟踪的层次化数据处理流程,从而为红外自动目标识别技术提供一条新的探索途径。