鸟体本构模型参数反演II:模型参数反演研究

为获得数值模拟中鸟体本构模型参数,提出了iSIGHT集成PAM-CRASH2006确定撞击体本构模型参数的优化反演方法,利用弹体撞击刚性平板算例验证了该参数优化反演方法的正确性.针对常见的适用于不同撞击速度的鸟体3种本构模型,结合鸟撞平板试验结果优化反演得到了3套鸟体本构模型参数.利用优化反演得到的鸟体本构模型参数进行...     

确定鸟体材料参数的反演方法

针对鸟撞飞机结构耦合解法中鸟体建模问题所遇到的困难,以鸟体正撞平板数值分析得到的计算解与试验基准解的离差作为驱动演化过程的动力,基于非线性最小二乘法和外点罚函数法,将参数反演问题转化成无约束非线性最优化问题来求解,并利用ANSYS环境下的二次开发语言APDL(ANSYS Parametric Design Language),建立了参数反演系统,对鸟体材料参数进行了反演.结果表明该方法是可行和有效的.     

基于Kalman滤波技术的纤维增强复合材料界面断裂参数确定方法

将信号控制领域的Kalman滤波技术运用于确定复合材料的界面参数,得到一种高效精确的材料参数确定方法—Kalman滤波反演法;以确定单纤维增强复合材料顶出试验中界面参数为研究目标,结合有限元分析,将Kalman滤波技术应用到复合材料界面参数反演中,并且引入不同的测量噪声进行计算.反演的结果:一方面获得了SiC(SCS-6)/Ti复合材料的界面参数;另一方面证明了Kalman滤波反演方法的可行性、收敛性和精确性,同时说明该反演计算方法具有消除测量噪音的能力.     

基于遗传算法的鸟体本构参数优化研究

鸟体本构模型及其参数研究是研究鸟撞问题的重点和难点之一.基于参数反演的思想,结合遗传算法,建立基于ISIGHT,PAM-CRASH与MATLAB联合仿真的优化模型.结合鸟撞铝板试验数据,获得了适用于中等冲击速度(100 m/s左右)的鸟体本构模型参数.并将优化后的结果与试验数据进行对比,两者吻合较好,证明参数反演方法有效.优化方法为获得鸟体本构参数提供了参考,也为后续的鸟撞分析提供了依据.     

非稳态表面热流反演算法研究

表面热流的反演是一类典型的热传导逆问题。在采用有限体积法数值求解三维非稳态热传导问题的基础上,将该热传导逆问题转化为优化问题,建立了顺序函数法和共轭梯度法这两类反演算法。采用这两类算法对一个典型算例的计算结果表明:建立的两类反演算法都是有效的,具有较好的抗噪性能。顺序函数法的优势在于算法的推导和实现较为简便,但算法中存在人为确定的参数r,该参数的选取对反演结果有较大影响。共轭梯度法的算法中没有自由参数,但算法的推导和实现都较为复杂,其反演结果的精度和顺序函数法的反演结果精度基本相当。     

鸟体本构模型及其参数优化反演平台

介绍了鸟体本构模型及其参数优化反演基本思想和集成设计框架的功能；阐述了集成设计框架的整体设计，主要涉及模块设计和任务设计，模块设计包括主界面模块、参数设定模块、集成模块、优化算法模块、数据管理／可视化模块和优化器模块，并给出各个模块间的逻辑关系；最后，通过计算实例说明该平台的反演过程及其结论。     

液态碳氢燃料热辐射物性参数反演方法

基于光线跟踪法建立了玻璃-液态碳氢燃料-玻璃3层平板总透射比的正问题模型,给出了反演液态碳氢燃料热辐射物性参数(光谱吸收指数 k 和光谱折射指数 n)的反问题模型,采用Monte-Carlo(M-C)法结合区间逼近法求解.通过将已知文献中庚烷的热辐射物性参数作为“真实值”,采用正问题模型计算总透射比作为“实验测量值”,然后利用反问题模型计算 n 和 k ,并分析实验偏差对反演计算的影响.研究结果表明:①模型反演 k 计算误差的标准差小于0.003%,而 n 的标准差高于21%.②实验偏差对反演计算影响较大,且偏差达到1.0%时个别反演数据明显“失真”.③ k 反演计算误 差的标准差 y 与实验偏差 γ 满足 y =2285.2 γ2- 10.484 γ +0.0037的关系式; n 反演计算误差的标准差受实验偏差影响较小,但偏差导致反演 n 误差均超过20%.      

氢氧火箭发动机羽烟紫外辐射参数反演研究

针对氢氧火箭发动机羽烟紫外辐射特性参数分析,提出一种基于紫外CCD(change coupled device)相机采集的单幅辐射图像,同时反演羽烟内紫外辐射源项和吸收系数的方法.该方法将羽烟简化为发射-吸收轴对称介质,通过对辐射图像数据进行Able变换得到三维介质内辐射强度分布,利用最小二乘法将反演问题转化为使计算得到的与Abel变换得到的辐射强度误差最小的最优化问题,然后利用共轭梯度法求解该最优化问题.通过在求解正问题得到的准确值的基础上添加随机噪声,模拟辐射图像数据,分析了测量误差对算法反演精度的影响.结果表明:该算法对测量误差不敏感,能够准确的重建羽烟内的辐射源项和吸收系数分布.      

鸟体材料参数的一种反演方法

 在给定鸟体本构模型的前提下，通过优化方法自动实现了鸟体材料参数的反演，改变了以往采用的麻烦、费时和主观的手动试凑方法。数值模拟采用接触碰撞耦合算法，优化目标是使试验值与计算结果相对误差的平方和最小。鸟撞铝板算例选用鸟体为塑性动力学本构模型，通过其中两个参数的反演证实了这种方法的正确性和可靠性。鸟体材料参数的反演进一步完善了鸟撞有限元数值模拟的耦合解法，为飞机结构的抗鸟撞研究提供了一定的技术支持。     

粗糙表面偏振二向反射分布函数的影响参数及其反演

针对目标偏振二向反射特性研究中模型参数难以准确确定的问题,分析了粗糙表面偏振二向反射分布函数的影响参数,并通过理论推导和仿真计算,研究了各参数对粗糙表面散射特性的作用机理。总结分析了现有参数反演方法,针对现有方法存在的理论缺陷,在P-G(Preist-Germer)模型的基础上,提出了利用"相对偏振分量-角度"的相关关系进行参数反演的方法,设计了参数反演算法,进行了标准反射板和绿漆表面的偏振二向反射特性测试实验,并根据实验数据进行了参数反演和模型验证。实验结果表明,改进的参数反演方法可准确反演所有模型参数。利用反演参数进行模型验证,结果显示模型预测数据与实验数据具有较好的吻合度,验证了模型的准确性。     

小球型五孔探针在压气机试验中的应用

气流在叶片机中的实际流动过程极其复杂,必须利用各种测试手段来了解叶片机级间三元流场。本文介绍一种小球型五孔探针测量系统用于压气机级间参数测量的结果。该系统具有一些突出的特点。其一是探针头部尺寸小,对气流的干扰小;其二是数据处理手段先进,探针校准程序及测量结果的处理程序比较成熟。实践证明,其测试结果与常规探针所测得的结果非常接近,重复性较好。由测量结果整理出的压气机性能参数与设计值也比较接近。      

样条节点优化方法及其在弹道表示中的应用

精确的主动段弹道表示模型是高精度弹道参数估计算法的关键。针对等距节点样条模型表示主动段弹道截断误差过大问题,引入一种基于残差的自适应样条节点优化方法,用自由节点样条表示主动段弹道,并根据假设检验理论给出算法中的阈值确定方法。仿真结果表明,经该方法进行节点优化后的样条模型,不但能有效控制模型误差,当检验水平较高时,还能初步识别导弹主动段特征点。     

基于改进容积卡尔曼滤波的惯性/光流组合自主测速方法

针对容积卡尔曼滤波算法在惯性/光流组合测速数据融合时出现由于各系统输出数据频率不一致导致融合精度有限的问题,提出了一种基于多速率残差校正的改进容积卡尔曼滤波算法.通过当前时刻误差估算组合导航系统残差,再使用估算后的残差对速度估计值进行补偿,最终实现惯性/光流组合系统速度测量值的数据融合.实验结果表明,通过提出的改进容积卡尔曼滤波对惯性/光流数据进行融合后,东向速度均方根误差为0.2964m/s,北向速度均方根误差为0.06m/s,与现有其他卡尔曼滤波算法相比,此方法可显著提高惯性/光流组合系统的速度测量精度.     

Method for utilizing PIV to investigate high curvature and acceleration boundary layer flows around the compressor blade leading edge

Particle Image Velocimetry (PIV) is a well-developed and contactless technique in experimental fluid mechanics, but the strong velocity gradient and streamline curvature near the wall substantially limits its accuracy improvement. This paper presents a data processing procedure combining conventional PIV and newly developed Mirror Interchange (MI) based Interface-PIV for the measurement of the boundary layer parameter development in the blade leading edge region. The synthetic particle images are used to analyze the measurement errors in the entire procedure. Overall, three types of errors, namely the errors caused by the Window Deformation Iterative Multigrid (WIDIM) algorithm, the discrete data interpolation and integration, and the wall offset uncertainty, comprise the main measurement error. Specifically, the errors due to the discrete data interpolation and integration and the WIDIM algorithm comprise the mean bias, which can be corrected through the error analysis method proposed in the present work. Meanwhile, the errors due to the WIDIM algorithm and the wall offset uncertainty contribute to the measurement uncertainty. Computational fluid dynamics-based synthetic particle flows were generated to verify the newly developed PIV data processing procedure and the corresponding error analysis method. Results showed that the data processing method could improve the accuracy of PIV measurements for boundary layer flows with high curvature and acceleration and even with significant flow separation bubbles. Finally, the data processing method is also applied in a PIV experiment to investigate the boundary layer flows around a compressor blade leading edge, and several credible boundary flow parameters were obtained.     

修正的概率数据互联算法

阐明了概率数据互联(PDA)算法能很好地解决密集环境下的目标跟踪问题,在该算法基础上,人们又提出了联合概率数据互联(JPDA)算法和一些基于 PDA 的修正算法。在概率数据互联算法中,有一个很重要的参数就是杂波数密度(或波门内虚假量测期望数)。然而在许多实际情况中,这个参数是很难获取的。针对这一问题,文中提出了一种修正的概率数据互联算法,该算法通过实时地调整这一参数来获得对目标较为准确的估计结果。最后,给出了算法的仿真分析。     

Mixture Reduction Algorithms for Point and Extended Object Tracking in Clutter

The Bayesian solution to the problem of tracking a target with measurement association uncertainty gives rise to mixture distributions, which are composed of an ever increasing number of components. To produce a practical tracking filter, the growth of components must be controlled by approximating the mixture distribution. Two mixture reduction schemes (a joining algorithm and a clustering algorithm) have been derived for this purpose. If significant well spaced mixture components are present, these techniques can provide a useful improvement over the probabilistic data association filter (PDAF) approach, which reduces the mixture to a single Gaussian component at each time step. For the standard problem of tracking a point target in uniform random clutter, a Monte Carlo simulation study has been employed to identify the region of the problem parameter space where significant performance improvement is obtained over the PDAF. In the second part of this paper, the formal Bayesian filter is derived for an extended target consisting of an array of measurement sources with association uncertainty. A practical multiple hypothesis filter is implemented using mixture reduction and simulation results are presented.     

Optimal sensor selection strategy for discrete-time stateestimators

A novel sensor selection strategy is introduced, which can be implemented on-line in time-varying discrete-time system. We consider a case in which several measurement subsystem are available, each of which may be used to drive a state estimation algorithm. However, due to practical implementation constraints (such as the ability of the on-board computer to process the acquired data), only one of these subsystems can actually by utilized at a measurement update. An algorithm is needed, by which the optimal measurement subsystem to be used is selected at each sensor selection epoch. The approach described is based on using the square root V-Lambda information filter as the underlying state estimation algorithm. This algorithm continuously provides its user with the spectral factors of the estimation error covariance matrix, which are used in this work as the basis for an on-line decision procedure by which the optimal measurement strategy is derived. At each sensor selection epoch, a measurement subsystem is selected, which contributes the largest amount of information along the principal state space direction associated with the largest current estimation error. A numerical example is presented, which demonstrates the performance of the new algorithm. The state estimation problem is solved for a third-order time-varying system equipped with three measurement subsystem, only one of which can be used at a measurement update. It is shown that the optimal measurement strategy algorithm enhances the estimator by substantially reducing the maximal estimation error     

多测速系统应答信标数据实时分类算法

为了提高目标轨迹解算的稳定性,针对多测速系统在应答模式下的测量数据分类问题,提出了一种新的实时分类算法。首先分析了现有方法的缺陷;其次设计了一种能够将应答数据、信标数据与异常数据进行分类的新算法。该算法的关键是选择适当的分类参考,采用目标理论轨迹与已经分类的历史测量数据等2种分类参考相结合的方法,以适应不同的应用情形;最后,利用2类主站配置模式下的典型实测数据对新算法进行验证,结果表明新算法能够将3类数据正确分类。在此基础上,解算出的实时轨迹平稳且连续,测量数据的利用率明显提高。因此新分类算法的性能优于现有方法,对改善其他测量系统中的实时数据分类效果也具有借鉴意义。     

基于Rodrigues参数的姿态估计算法

 以Rodrigues参数作为姿态描述参数提出一种快速的全姿态估计算法。Rodrigues参数具有简洁高效的特点,但它具有奇异性,不适用于大角度情况。首先将序贯旋转方法和Rodrigues参数相结合,提出了一种简洁、无奇异的姿态描述方法。然后应用该姿态描述方法,针对“矢量观测+陀螺”这种典型的姿态测量方案,讨论飞行器的姿态估计问题。在姿态估计算法设计中,给出了陀螺模型和观测矢量模型,推导了状态和状态误差协方差阵的预测方程和量测更新方程,并提出了预测方程的一种高效积分方法。仿真结果表明在估计精度等同的条件下,该姿态估计算法比四元数算法效率大约提高10%。     

伞舱系统跟踪引导数据迭代算法

针对在返回舱乘伞下降阶段,测控链中弹道测量设备丢失目标,以及跟踪结束后无法外推生成可靠引导数据,光学设备难以快速捕获目标等问题,以风场修正模型为基础,通过风场提前修正与采用测量数据实际修正相结合的方法,建立伞舱系统跟踪引导数据迭代算法.利用多次返回段任务数据对该算法进行实验验证,并与实际任务中目前使用的方法进行比较,结果表明：通过该算法推算较长时间后的引导数据,其平均误差为现有方法的6％;推算较短时间后的引导数据,其平均误差为现有方法的20％.因此,利用该算法计算的引导数据精度较高,有助于光学设备及其他测控设备快速捕获或重捕目标.