七孔探针可压缩流场测量研究

介绍了七孔探针用于亚音速可压缩流的标定方法。作为一种可以同时获得流动速度大小、流动偏角、总压和静压的气动测量装置,七孔探针被广泛应用于各种流动测量,包括可压缩流动。但是它的校准过程周期很长,代价昂贵,影响了探针的推广。本文以数值计算为手段,对七孔探针进行亚音速可压缩流校准与测量的研究。结果表明,其校准拟合精度流动角为2%,内外区的总静压相对标准偏差都没有超过3%,高于相同状态下的实验校准精度。在实际应用中,本方法用于指导传统实验标定方法,可以节约大量的标定时间和成本,使七孔探针在亚音速可压缩流的测量变得简单可行。     

计算流体力学在工程流体力学课程中的应用与实践

随着时代发展,适应大学生特点的教学改革在不断进行,要求教师培养学生的学习能力而不是单纯的传授知识.针对本科生工程流体力学课程的教学模式进行改革,将计算流体力学引入到工程流体力学课堂.5年的教学实践,证明其对学生们的工程流体力学课程和后续专业课的学习有很大帮助.文中以实例的形式介绍了将计算流体力学与本科生流体力学课程结合的方法与实践,深入探讨了教学改革.该实践是提高教学质量的有价值的尝试.     

USBL安装偏差联合模型构建与校准方法

超短基线声学定位系统（USBL）使用前必须要进行严格的角度安装偏差校准。通过研究安装偏差校准的数学模型和数值算法,提出一种USBL安装偏差联合模型构建与校准方法。首先结合克罗尼克积给出高斯-马尔科夫数学模型假设下的校准信标位置和姿态旋转矩阵参数估计联合解,然后基于姿态旋转矩阵的联合解和条件协因数矩阵解其固定解。同时联合模型还可以对换能器水平距离安装偏差、声速误差进行增广,提高了模型的适用性。南海实测试验结果表明,所提方法可以充分利用USBL方向信息和测距信息对校准信标和其他参数进行估计,相比传统两步法,所提方法求解的信标水平定位偏差由0.69 m减小至0.60 m,水平距离安装偏差由0.26 m减小至0.04 m,角度安装偏差由0.29°减小至0.25°。     

《工程流体力学》本科课程引入CFD教学的探讨

工程流体力学作为一门本科专业基础课程,它基础性强,应用性很广,概念多且抽象不易理解,偏微分方程多,要使学生能够很好理解、掌握其中的知识对教学手段有较高的要求. 随着数学的发展,计算机的不断进步,目前各种商业CFD (computational fluid dynamics)通用性软件包性能日趋完善,应用范围不断扩大,已为工业界广泛接受和应用. 针对本科《工程流体力学》课程缺少计算流体力学(CFD)数值模拟部分的内容,本文提出了将CFD 理念引入本科工程流体力学课堂的意义、目的和实施方法,以便能促进学生对《工程流体力学》课程内容的理解掌握和应用能力的加强,培养学生对现代工业的设计和研究工作的适应力和创造力.     

在工程流体力学教学中引入CFD工程案例的探讨

在长期的工程流体力学教学过程中,发现学生对这门课普遍存在畏难情绪,对复杂的理论知识掌握困难.考虑到工程流体力学的研究方法分为理论分析方法,实验方法和数值方法,而其中数值方法在传统教学中应用的较少,所以试图通过适当增加数值方法的应用来改善教学效果.随着本科生对计算机应用能力的增强以及知识面的逐渐扩展,本文提出增加结合专业背景,理论知识及软件应用的综合案例以满足当前课程及学生发展的需求.     

神经网络状态方程在强爆炸冲击波数值模拟中的应用

强爆炸数值模拟的主要挑战在于如何准确地描述爆炸产物状态方程。利用BP神经网络和强爆炸产物状态数据对神经网络产物状态方程进行训练,并将得到的状态方程植入自编的一维球对称数值模拟程序,对强爆炸冲击波参数进行了计算。结果显示,计算得到的冲击波峰值超压、冲击波到时、正压时间与标准值吻合较好,证明将神经网络状态方程应用于强爆炸冲击波数值模拟是可行的。研究结果对确定强爆炸数值模拟方法具有很好的借鉴意义。

     

裂纹反演分析的NMM-Elman神经网络协同方法

裂纹识别是结构健康监测的重要内容。本研究基于反演分析原理,将数值流形方法(NMM)与Elman神经网络相结合开展裂纹识别。NMM用于获取对应裂纹构型下测点的位移数据以供Elman神经网络的学习,在此基础上利用训练好的Elman网络进行了直线裂纹反演。通过2个典型算例证实了NMM-Elman协同方法的可行性和精度,与此同时分析了测点布置方式及输入数据噪声等因素对裂纹反演精度的影响。表明本研究的方法能够准确反演出单一及复杂裂纹的裂尖坐标。本研究的工作为复杂裂纹的高效准确识别提供了一种新的思路和方法。     

基于神经网络的结构可靠性优化设计

结合随机摄动技术和随机模拟方法,提出了可靠性优化设计的一种数值逼近法,将服从任意分布的可靠性概率约束等价转化为确定型约束,可以迅速准确地获得优化设计结果。针对具有多失效模式的结构可靠性优化设计,提出了随机模拟-神经网络方法,模拟得到随机设计变量与系统可靠度之间的显性函数表达式,简化了计算过程,同时可以获得较高的计算精度,具有很好的工程实用价值。     

钢筋混凝土柱抗弯承载力的概率模型与校准分析

为了克服传统确定性抗弯承载力模型和校准方法无法合理考虑不确定性所存在的缺陷,分别建立了钢筋混凝土(RC)柱的概率抗弯承载力模型与概率校准方法。首先,基于RC柱正截面受弯承载力的基本假定,结合偏心受压RC柱的截面内力平衡条件,分别建立了大(小)偏心受压RC柱的确定性抗弯承载力模型;然后,综合考虑固有不确定性和认知不确定性的影响,分别建立了大(小)偏心受压RC柱概率抗弯承载力模型的解析表达式,进而结合贝叶斯理论和MCMC法确定了概率模型参数的后验分布信息,从而建立了RC柱的概率抗弯承载力模型;最后,基于概率抗弯承载力模型所确定的概率密度函数、置信区间和置信水平,提出了传统确定性抗弯承载力模型的概率校准方法。研究结果表明,所建立的概率抗弯承载力模型不仅可以合理描述RC柱抗弯承载力的概率分布特性,而且可以校准传统确定性抗弯承载力模型的计算精度和置信水平。     

超空泡技术现状、问题与应用

超空泡技术可以使运动体在水中的阻力降低90{\%}左右, 辅以先进的推进技术, 运动体在水中将可以实现超高速的``飞行'. 超空泡减阻技术对海战武器的研制产生了巨大的影响,目前, 俄罗斯已经研制成功了速度达100\,m/s的``暴风'超空泡鱼雷; 美、德、法等国都正在进行超空泡减阻技术的基础与应用研究; 我国也于近年开展了超空泡技术的基础研究. 本文综述了超空泡技术研究的现状、问题与应用. 介绍了空化的基本原理、超空泡概念及其减阻机理; 总结了空化器设计、通气超空泡的生成与控制技术、空泡稳定性及超空泡航行体稳定性技术等若干关键技术; 回顾了国内外超空泡技术试验与数值模拟研究进展等. 最后分析了大型超空泡武器研究的技术难点, 并对超空泡技术领域的研究方向进行了展望.      

激波在带扩容室的变截面管中传播和消波效果的数值分析

在利用实验结果验证程序的基础上,对激波在具有复杂结构管道内的传播特性进行了数值模拟,比较了不同入射激波条件和特征尺寸对扩容室消波效应的影响,并考虑了二维(轴对称、平面)模型和三维模型的影响。计算结果表明,同一尺寸的扩容室对不同马赫数入射激波的消波效果是相近的,扩容室特征尺寸不同则消波效果差别很大。     

基于神经网络的界面裂纹尖端场分析

通过构造反向传播神经网络,对裂纹尖端的应力场进行模拟,进而实现对裂纹尖端应力场甬数的逼近。得到的网络具有较高的联想、记忆能力和相当的稳定性,并且可以快速、准确地得到带裂纹构件的裂纹尖端应力场,从而确定裂纹尖端的塑性区和分析裂纹的扩展。数值计算给出了LY12-CZ材料裂纹扩展方向的计算结果,与实验结果吻合较好,还给出了两相材料含界面裂纹在复合型载荷作用下的塑性区形状的变化情况,并对两相材料含界面裂纹在复合型载荷作用下裂纹的扩展方向进行了预测。     

吸气式激光推进推力产生机理的数值模

采用二阶精度的Roe格式，分别采用完全气体模型和高温平衡气体模型，对激光引致的激波在流场中的传播以及轴对称激光推力器的推力产生过程进行了数值模拟，揭示了大气吸气模式激光推进的推力产生机理。结果表明，采用高温平衡气体模型可以更精确地模拟等离子体流场的演化过程，计算所得的冲量耦合系数与已有实验结果吻合较好。     

GPS误差模型参数估计的Hopfield神经网络方法

本文首先建立了ＧＰＳ误差模型。然后，利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络（ＨＮＮ）方法对误差模型参数进行了估计，并给出了其硬件实现方法。将估计结果与传统的最小二乘（ＬＳ）估计进行比较，证明了神经网络方法的有效性。     

基于动态神经网络非线性结构辨识的研究

利用Ｅｌｍａｎ动态递归神经网络,对非线性结构进行黑箱辨识,建立了它的非线性状态方程;提出了加快网络收敛速度的自适应学习算法。辨识结果表明,动态递归网络模型优于传统辨识模型,适于非线性、不确定结构的辨识。     

计算力学非线性分析的现状与展望

本文对计算力学非线性分析近年来的发展做了简单回顾。文中说明了非线性数值分析日益受到重视并且还需要走很长的路,进而介绍了近廿年来非线性问题算法的两个最要方面:延续算法和单纯形算法。文末对数值方法未来十年的可能发展做了展望。     

神经网络与符号推理集成系统在桩基检测中的初步应用

本文提出一种神经网络与符号推理集成系统ＩＮＮＳＩ（ＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋａｎｄＳｙｍｂｏｌｉｃＩｎｆｅｒｅｎｃｅ）。该系统的特点是领域规则和学习样本能够共同对系统做出贡献。通过桩基完整性检测仿真试验，验证了应用该方法检测桩基的完整性是有效的，并且优于单独使用符号推理方法或神经网络方法。     

基于反向传播神经网络的疲劳裂纹扩展分析

材料发生疲劳断裂时往往会引起重大安全事故,而基于传统数值模拟方法求解疲劳裂纹扩展问题时模型复杂、计算量大.本文基于包含多隐层的反向传播神经网络分析金属材料疲劳裂纹扩展行为,计算了裂纹扩展过程中的von Mises应力场和位移场,并与数值解和实验解进行对比,误差分析结果表明其求解精度高.并基于该神经网络有效预测了裂纹扩展中裂纹长度及裂纹扩展速率的变化过程,预测精度高.该神经网络分析方法可为材料剩余寿命和疲劳强度预测提供研究基础.     

人工神经网络在GPS自主式完整性检测中的应用

基于ＢＰ网络，结合ＧＰＳ接收机自主式完整性检测问题，给出一种用于ＧＰＳ自主式完整性检测的ＢＰ神经网络，通过实验优化了网络参数，经仿真实验表明这种方法是有效可行的。