一种提高螺旋桨相同步噪声模型辨识精度的方法

相同步降噪一般先通过一定飞行条件下的实测数据辨识出螺旋桨噪声模型,然后基于噪声模型计算出该条件下的最优相角,再将最优相角用于相同步降噪。在噪声模型辨识的过程中,受飞行速度、高度和气流变化等的影响,实测数据经常会发生较大的波动,从而影响辨识模型和最优相角的准确性。提出一种基于小波滤波和三参数正弦拟合法的最小数据波动的噪声数据选取方法,提高噪声模型的辨识精度,该方法通过小波滤波算法从噪声信号中提取出螺旋桨的叶尖通过频率信号,采用三参数正弦拟合算法合理地选择出波动最小的数据用于噪声模型辨识,从而有效地回避较大波动数据,提高辨识模型的精度。试验结果表明相较于传统使用固定数据辨识所得的噪声模型,使用最小波动数据辨识所得噪声模型能够获得更高的精度,且噪声模型预测的声压级和实际测量的声压级误差小于1dB,模型预测的最优相角与实际最优相角的误差小于5°,最优相角在试验位置点能够实现高达19.5dB的降噪效果。     

电子回旋共振等离子体推力器放电机理数值模拟研究

电子回旋共振等离子体推力器(ECRPT)是一种高比冲、高效率且结构简单的新型电磁式推力器。为了研究推力器的放电原理和工作机制,采用漂移-扩散流体模拟方法,仿真模拟了微波等离子体放电过程。仿真结果表明,电子数密度达到10~(16)~10~(17)m~(-3)数量级,氙气的电子数密度比氩气高50%;电子数密度、碰撞功率损耗均随着计算域内压强的增大而增大,电子温度随压强的增大而减小;电子数密度、碰撞功率损耗随着入射微波功率的增大而增大。在未来ECRPT的实际应用中,可以通过使用氙气,适当增大推力器腔内压强以及入射微波功率,使其具有最佳的推力、比冲和工作效率。     

基于低频磁信标的全天时自主定位方法

由于以GPS、北斗为代表的GNSS信号容易受到天气和位置的影响,单纯使用GNSS在某些条件下会有较大的定位误差,甚至无法提供定位服务。针对这种情况研究了基于低频磁信标的自主定位方法,分析了电磁学中的毕奥-萨伐尔定律等原理,建立了基于低频磁信标定位的系统模型,给出了分离式双信标定位方法。通过实验分析了信标安装的误差特性,最后通过仿真和实际实验验证了该定位方法的有效性,对于室内机器人导航、地下生物探索、水下跟踪定位等单独采用GNSS定位影响较大的场景下的自主定位与导航具有重要的工程应用价值。     

通过脉宽调制对半球谐振陀螺组合进行精确温控的方法

半球谐振陀螺仪受到温度影响产生漂移。针对半球谐振陀螺组合设计了一套基于脉宽调制的温控系统。通过对陀螺组合温控方式的选取、均匀对称性结构设计、热模型建模,利用FPGA对陀螺仪进行温控系统设计。实验表明,温控系统精度为±0.1℃,满足陀螺性能要求。     

基于红外波段船载星光定向仪白昼恒星探测技术

摘要： 白昼恒星探测技术是船载星光定向仪海上应用的关键技术之一.本文基于实测星图给出白昼恒星探测技术的理论公式和实现方案.该技术针对实测红外星图中的背景噪声、伪星点、坏像素、对灰度背景的适应性问题,分别设计星图滤波算法、多帧伪星点剔除算法、坏像素索引表以及多梯度渐进积分时间调整算法.通过外场观星和组合导航实验验证该技术的有效性和精度.     

冲压发动机导弹爬升段和巡航段轨迹优化

为了研究冲压发动机导弹爬升段和高空巡航段的燃油最优弹道,提高射程,提出了较为通用的一体化优化设计方法。研究了冲压发动机、导弹气动力与弹道之间的耦合特性,建立了导弹动力学模型,将弹道的最优控制问题转化为参数优化问题。为求解该参数优化问题,针对传统粒子群(PSO)算法求解优化问题时存在的早熟收敛的不足,提出了一种算法结构,改善粒子群算法的性能,求其最优解。数值结果表明:改进的算法相对其他几种粒子群算法具备更优秀的性能。所优化弹道相比导弹试验数据,以飞行时间增加3.3%为代价,节约了4.46%燃油。多组高弹道的仿真结果表明,巡航高度应不超过动压边界前提下,高弹道巡航有利于节约燃油,增加导弹射程。     

基于灰关系的制造过程稳定性评估

基于灰色系统理论,通过对制造过程中的两个数据序列进行灰关系分析,实现了制造系统的稳定性评估.根据获取制造过程某属性的两个数据序列,对数据序列进行排序,得到排序数据图.按照排序数据图的分布特征,建立两个数据系列之间的灰关系,通过计算分析灰置信水平的大小,实现对制造过程的稳定性评估.计算机仿真试验和实际案例表明:通过对两个数据序列的灰关系分析,若求得的灰置信水平不小于90%,则说明该制造系统是稳定的;否则是不稳定的.所提出的方法可以很好地检测制造系统的稳定性,准确率最高可以达到100%.      

基于负载特征聚类的节能资源调度算法

基础设施即服务(IaaS,Infrastructure as a Service)平台提供商为用户提供高性能服务的同时,必须考虑如何在不违反服务级别协议(SLA,Service Level Agreement)的前提下,节约云平台的能耗成本.采用基于负载特征聚类的方法,提出一种IaaS云平台上保证SLA的资源调度算法,最终实现降低SLA违反率和节约能耗的目标.具体采用能耗相关的负载特征提取和改进K-means聚类分析的研究方法,进行资源调度算法研究,对物理资源进行有效分配,以保证IaaS平台节约能耗的要求.实验验证方面,通过扩展CloudSim模拟实验平台,对本研究算法与改进BFD(Best Fit Decreasing)算法进行比较,得出本研究算法在SLA违反率和节能方面更优.      

固溶时效处理对高强高韧钛合金显微组织与力学性能的影响

对固溶时效处理后的高强高韧钛合金初生α相的体积分数、尺寸,次生α相的体积分数和α_s/β相界面密度等显微组织特征进行了定量表征和统计分析,探讨了随着固溶温度的变化,高强高韧钛合金显微组织与其力学性能间的相关性.结果表明:在α+β两相区固溶时效处理,随着固溶温度的升高,合金初生α相的体积分数降低,相尺寸先降低后略有升高,次生α相的体积分数升高,α_s/β相界面密度先升高后降低.初生α相的体积分数与伸长率、静力韧度和裂纹形成功正相关,α_s/β相界面密度与合金屈服强度成正相关.