光阻法测量油液中颗粒污染度的研究

光阻法颗粒计数器是利用颗粒对光的消光作用来实现对颗粒的计数功能。提出了利用光阻法来测量油液颗粒污染度的方法 ,着重介绍了光阻法测量油液污染度的工作原理、测量系统及其工作特点。     

非均质壁面对液滴俘获能力的数值模拟研究

为研究不同非均质壁面对液滴的俘获能力,采用界面追踪法（FTM）结合广义滑移边界建立了接触角模型,对液滴在非均匀润湿的非均质壁面上的运动过程进行了数值模拟研究。液滴在倾斜壁面上受到重力作用由均匀润湿部分下滑至非均匀润湿部分,通过改变Bo数、Oh数、非均匀润湿程度研究了液滴在非均匀润湿区域的运动规律。研究表明:Bo数越大,液滴运动受壁面阻力影响越小,液滴下滑的速度越快,液滴越难以被俘获;Oh数越大,液滴运动受壁面阻力影响越小,液滴越难以被俘获;非均匀润湿程度越大,非均质壁面对液滴的阻力越大,液滴越易被俘获。      

基于GA-SVM的GNSS-IR土壤湿度反演方法

针对提高大范围土壤湿度测量精度的问题,研究了土壤湿度的全球卫星导航系统干涉测量法（GNSS-IR）,提出了一种基于支持向量机（SVM）的土壤湿度反演模型,利用遗传算法（GA）的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数。结果表明,GA-SVM模型在测试集上得到的土壤湿度反演值与实测值的平均绝对百分比误差（MAPE）仅为0.69%,最大相对误差（MRE）为1.22%,线性回归方程决定系数达到了0.956 9。进一步与统计回归、粒子群优化的SVM模型（PSO-SVM）及反向传播（BP）神经网络方法进行对比,结果说明:在样本数目有限的情况下,GA-SVM方法更适用于土壤湿度的GNSS-IR技术反演,且反演精度较高,泛化性能良好。      

评估法兰结构螺栓松动的改进损伤指标研究

基于压电阻抗法的采用统计学参数作为损伤指标评估螺栓松动的方法有着广泛的应用，然而采用该方法的试验对象多数为实验室条件下的板等结构，并非真实结构。因此，针对真实的法兰结构，这些损伤指标是否适用、是否需要改进仍需进一步研究。通过实验，得出不同损伤指标与法兰结构螺栓松动之间的规律:螺栓松动的程度越大位置越近，均方根偏差（RMSD）、平均绝对百分比偏差（MAPD）、相关系数差（CCD）的值越大，而指标R_y/R_x因无显著规律不适合作为评估法兰结构螺栓松动的损伤指标。通过对比结果发现:结构差异对前3个损伤指标均有不同程度的影响，改进后的损伤指标均方根变化率（RMSCR）只与法兰结构螺栓松动的位置和程度有关，受结构差异影响小。因此，RMSCR具有重要实践意义:当任一压电片损坏时只需更换为同型号的压电片即可，无需更新损伤指标库。通过实验验证了上述结果的正确性与基于RMSCR的法兰结构螺栓松动检测方法的适用性。      

基于SVM和EKF的高超声速滑翔飞行器轨迹预报

高超声速滑翔飞行器（HGV）拦截问题中，轨迹预报是成功拦截的重要基础。针对HGV机动能力强、轨迹多变的特点，提出了一种基于支持向量机（SVM）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹预报方法。在HGV的滑翔段机动模式分析的基础上，将HGV的机动运动分解为纵向运动模式和侧向运动模式，进而对运动模式的特征参数予以标定，形成SVM的训练集。建立地基单雷达轨迹跟踪模型，采用EKF对HGV滑翔段轨迹进行稳定跟踪并实现对运动模式特征参数的估计。基于SVM，建立了HGV运动识别框架，实现了对HGV滑翔段轨迹的预报。对平衡滑翔和跳跃机动2种典型机动模式进行数学仿真验证，结果表明，所提方法可以提高对该类目标的轨迹预报精度。      

高含量卡托辛合成的理论与实验研究

2，2'-双（乙基二茂铁）丙烷（卡托辛）是一种综合性能优良的高效液体燃速催化剂，主要包含4种乙基取代位置不同、物理和化学性质均很相近的卡托辛同分异构体和不同取代基的双二茂铁丙烷，其中卡托辛同分异构体与其他双二茂铁丙烷很难分离。首先，采用密度泛函理论（DFT）方法模拟确定了4种同分异构体的结构，分别获得4种同分异构体的1H-NMR和13C-NMR理论谱图。其次，计算研究了合成过程中温度对产物中4种同分异构体含量的影响。最后，在理论合成条件的指导下，以高纯度乙基二茂铁和丙酮为原料、浓硫酸为催化剂，合成了卡托辛粗品。结果表明:利用惰性气体辅助蒸汽蒸馏法得到纯度大于99.0%的卡托辛同分异构体，收率高于94.0%，并通过核磁共振法确定了其结构。      

隐身飞机敏感性影响因素组合分析

针对多因素下的隐身飞机敏感性评估问题,对典型作战场景中隐身飞机敏感性影响因素进行了组合分析研究。首先,建立了基于任务周期的敏感性计算模型;其次,对雷达、红外、射频（RF）和电子干扰等方面敏感性参数进行分析,构建不同因素的计算模型;最后,开展了不同隐身构型下隐身飞机敏感性影响因素的仿真实验。结果表明:多种手段的组合使用可以有效降低隐身飞机敏感性,并在一定参数范围内得到多因素组合下敏感性的影响程度。研究结果对隐身飞机敏感性减缩及方案的设计和改进具有一定参考意义。      

无人机组合导航直接法与间接法滤波方式比较

全球导航卫星系统/惯性导航系统（GNSS/INS）组合导航可以提供连续、高精度的位置、速度、姿态信息，被广泛应用于无人机的状态估计。其中滤波算法的构建是其组合关键。不同组合导航的模式会对导航定位结果产生相应的影响。针对直接法和间接法这2种常见的组合模式，分别构建了基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的全球定位系统/惯性导航系统（GPS/INS）松组合模式，并将其运用于不同飞行场景下无人机（UAV）的实时动态状态估计。仿真场景以及实际数据验证结果表明，间接法在精度和稳定性方面优于直接法，直接法在滤波计算速率方面优于间接法。因此，当系统具有较高的计算性能，且面向高精度的应用情况下可选择间接法作为无人机导航的技术方案；对于快速求解但精度要求不高的应用情况下，选择直接法作为无人机导航的技术方案可以在一定程度上降低系统的成本。      

基于EMD和SVM的机载燃油泵故障诊断研究

针对机载燃油泵故障数据来源较少、诊断效率较低、维护费用较高、缺乏有效故障特征的问题，利用机载燃油转输系统实验平台收集的振动信号和压力信号，提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的机载燃油泵故障诊断方法。首先，利用EMD提取振动信号不同频段的能量值作为特征参量，并结合压力信号均值构造故障特征向量；其次，分别采用遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、樽海鞘群算法(SSA)、网格搜索算法(GS)对SVM的惩罚参数和径向基函数(RBF)参数进行优化，并对优化后的SVM诊断性能进行了评估；最后，分别采用SVM、极限学习机(ELM)、BP神经网络作为分类器，并对3种分类器的诊断性能进行了评估。结果表明:采用3种群智能优化算法的SVM故障诊断率均能达到100%，寻优过程中均未陷入局部最优解，且寻优时间相当，其中GA的训练时间最短，可以采用GA对SVM参数进行寻优；当采用GA_SVM作为故障分类器时，用时较短，且故障诊断率较高，可以选用GA_SVM分类模型实现机载燃油泵的高效故障诊断。      

飞机波浪水面迫降过程中极限冲击载荷数值研究

针对飞机在波浪水面迫降过程中机身所受的极限冲击载荷大小及其物理成因问题，采用数值模拟方法展开研究，结合有限体积法和流体体积（VOF）法捕捉自由面，采用六自由度（6DOF）模型和整体运动网格（GMM）处理水面与飞机之间的相对运动，模拟飞机的迫降过程。通过选择飞机相对水面下沉速度最大的波面相位作为迫降触水位置，预报机身所受的极限冲击载荷大小。结果表明:在波浪水面迫降的触水阶段中，机身遭遇了平静水面未预见的冲击峰，同时冲击峰值大小与飞机相对水面的下沉速度有关。此外，对比了在5种不同波高海况下飞机迫降的运动姿态和过载变化历程，给出了波高对极限冲击载荷和其余各参数峰值的影响规律，为飞机载荷分布设计提供参考依据。      

基于光场成像的燃烧颗粒粒径与速度测量方法

为实现固体推进剂中金属燃料动态燃烧的精细化表征,提出一种基于光场成像的固体推进剂中燃烧颗粒粒径与速度三维动态同步测量方法。构建固体推进剂燃烧光场成像测量系统,获得金属颗粒动态燃烧过程的光场图像,通过重聚焦算法得到燃烧颗粒场的重聚焦图像;进一步开展光场相机标定实验,获取深度与最佳重聚焦参数的关系曲线;利用图像分割算法对重聚焦图像中的颗粒进行识别和定位,获取燃烧颗粒的粒径大小,并结合三维粒子跟踪技术对颗粒的轨迹和速度进行重构;开展推进剂药条燃烧实验验证研究。结果表明：光场成像技术能够获得不同深度的颗粒信息,跟踪颗粒的动态燃烧过程,并实现对燃烧金属颗粒粒径与三维速度的同步测量。     

免疫支持向量机用于航空发动机磨损故障诊断

航空发动机在使用寿命周期内会不断磨损最终出现故障,通过对发动机油液监测铁谱分析数据的挖掘可实现磨损故障的诊断。本文研究免疫算法优化的支持向量机(SVM)在航空发动机磨损故障诊断中的运用。首先,总结了支持向量机和免疫算法的运行流程和关键算法。然后,用改进的免疫算法优化支持向量机惩罚因子、松弛变量及核函数参数。某型航空发动机的油液铁谱分析数据和加入噪声数据验证结果表明,该方法可有效实现航空发动机磨损故障诊断且具有较好的鲁棒性。最后,研究了核函数、多分类决策方法、初始种群大小、亲和力计算公式、支持向量机优化方法和归一化方法对磨损故障诊断准确率的影响,得到了最佳诊断方法。     

微颗粒表面磁控溅射镀金属膜实验

采用磁控溅射方法,成功地在微颗粒表面沉积了金属铜膜和金属镍膜.利用光学显微镜(OM)、场发射扫描电子显微镜(FESEM)、能谱仪(EDS)、多功能扫描探针显微镜(SPM)、电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-AES)和光电子能谱仪(XPS)等测试仪器对其表面形貌、膜厚和组份进行了表征.重点讨论了不同的沉积条件对薄膜结晶的影响,并用X射线衍射仪(XRD)对其进行了表征.结果表明,溅射镀膜时,通过控制微颗粒的运动方式,可以在微颗粒表面镀上均匀性好、附着力强和致密性好的金属膜.溅射时间越长或溅射功率越大或装载量越少,都有利于薄膜结晶.      

基于近场散射的颗粒粒径分布测量

针对传统的前向小角散射粒径测量系统中心光过强、杂散光干扰、散射角过小等缺点,本文采用一种新型的近场散射(NFS)方法测量前向小角散射光,研究并搭建了基于近场散射的颗粒粒径测量系统,将最大散射角提高到40.5°;在无需空白测量的情况下采用差分方法对透射光和散射光干涉成的散斑图像进行处理,有效去除中心光和杂散光的影响;对差分散斑图像进行快速傅里叶变换(FFT)频谱处理得到散射光强分布,利用Chahine算法对颗粒粒径进行了反演。最后,利用已知粒径(39.2μm和67.3μm)的标准颗粒对测量系统的准确性进行了单峰分布的验证,测量误差在5%之内;对于粒径为39.2μm和67.3μm的混合颗粒进行了双峰分布验证,在43.3μm和74.1μm处出现峰值,测量误差在10%左右。     

Size distributions of circumplanetary dust

Dust rings have been observed around each of the giant planets and may also exist around Mars. The particles comprising these rings have short lifetimes due to a number of processes including exospheric and plasma drag, Poynting-Robertson drag, sputtering, collision with other circumplanetary particles, and the Lorentz force for charged grains. The supply of dust is maintained by collisions between macroscopic ring particles and bombardment of moons and ring particles by interplanetary impactors. All of the processes that act to remove or alter the circumplanetary dust grains are functions of particle size, so the initial size distribution of the grains released from an impact onto a moon or ring particle is modified. The size distribution of the impact ejecta can be described by a power-law of the form n(r)dr ∝r^−qdr where n(r)dr is the number of particles in the size range [r,r + dr] and q is the power-law index. For hypervelocity impact excavation, q ≈ 3.5. Drag acts more efficiently on smaller grains resulting in a reduction in q of 1. Other dynamical processes can lead to particle-size dependent collision rates with other circumplanetary objects. These processes can lead to local steepening of the size distribution (increase in q) and to truncation of the dust size distribution to a narrow range of sizes.     

基于改进极限学习机的光谱定量建模方法

依据近红外光谱(NIR)产生原理,提出了粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)算法,运用于小样本氨水浓度定量分析。通过优化极限学习机(ELM)隐藏节点参数,解决了极限学习机由于输入权值和隐含层偏差随机产生的建模结果具有随机性的问题,提高了预测模型的稳定性、精确度和泛化性能。经实验验证,优化后的PSO-ELM相比ELM,模型预测集均方根误差由0.01166减小至0.00322,预测集相关系数由0.9951提高至0.9979。将优化后的模型预测结果与支持向量机(SVM)、BP神经网络算法等传统方法的建模结果进行对比,优化后的PSO-ELM算法具有较高的精确度和良好的泛化性能,模型预测效果优于传统的定量回归分析算法。     

大长宽比单元有限元误差分析及高精度计算

针对大长宽比单元将传统的基于单元整体尺度的有限元误差估计扩展为基于单元不同方向尺度的误差估计;根据不同方向误差应该同量级的思想,得到了误差匹配准则.该准则可以作为网格划分的判据.根据这一匹配准则,提出了一种提高计算精度的方法——单向高次插值法.数值实验表明该误差估计是正确的,误差匹配准则作为网格划分的判据是有效的,采用合理的有限元插值逼近能够有效地减小计算误差,提高计算的精度和效率.      

基于混沌的改进粒子群优化粒子滤波算法

针对基本粒子滤波(PF)算法存在的粒子退化和重采样引起的粒子多样性丧失,导致粒子样本无法精确表示状态概率密度函数真实分布,提出了一种基于混沌的改进粒子群优化(PSO)粒子滤波算法。通过引入混沌序列产生一组混沌变量,将产生的变量映射到优化变量的区间提高粒子质量,并利用混沌扰动克服粒子群优化局部最优问题。利用单变量非静态增长模型(UNGM)在高斯噪声和非高斯噪声环境下将该算法与基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波(PSO-PF)的性能进行仿真比较。结果表明:该算法的性能在有效粒子数和均方根误差(RMSE)等参数都优于基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波,改善了算法的精度和跟踪性能。