基于AVSIMM算法的高超声速再入滑翔目标跟踪

针对跟踪高超声速目标的交互式多模型（IMM）算法中存在模型数量过多,模型之间竞争导致滤波精度降低的问题,在自适应网格交互式多模型（AGIMM）算法的基础上,提出了一种自适应变结构交互式多模型（AVSIMM）算法跟踪高超声速再入滑翔目标。根据高超声速无动力再入滑翔目标当前机动状态的角速度参数,在自适应调整当前时刻模型集中参数的同时,针对AGIMM算法运动学模型的单一性,设计了具有多种跟踪滤波运动学模型的AVSIMM算法,通过模型集参数与算法结构的双重自适应调整实现了对目标高精度的跟踪。仿真结果表明,与AGIMM算法相比,所设计的AVSIMM算法不仅对结构和参数都具有更强的自适应性,同时提高了高超目标的跟踪精度和跟踪效率。      

基于SD-LCMV算法的FDA平台外干扰抑制

针对频率分集阵列（FDA）接收机在抑制与目标位置接近的平台外干扰过程中,最小方差无失真响应（MVDR）波束形成器在阵元数较大、导向矢量失配情况下出现的主瓣畸变问题展开分析。在采用重叠正弦频率分集阵列接收结构代替一维均匀线性频率分集阵列（ULA-FDA）接收的基础上,通过可变加载约束的最速下降线性约束最小方差（SD-LCMV）准则求解导向矢量失配时的权矢量,实现对阵列方向图主瓣的有效纠偏和保形。仿真验证了采用正弦频控函数的重叠子阵FDA阵列具有最佳的主瓣宽度和低旁瓣特性。当存在2°的指向误差时,正弦频控函数的重叠子阵FDA阵列经导向矢量修正得到的阵列方向图在有效抑制干扰的同时能够实现主瓣的纠偏和保形。      

基于最大损伤临界平面多轴疲劳寿命预测方法

基于临界平面法,提出一种多轴疲劳损伤参量和多轴寿命预测模型,与传统损伤参量以最大剪应变变程平面为临界平面不同,该损伤参量以最大损伤平面为临界平面,考虑最大剪应变变程,作用在最大剪应变变程平面上的法向应变变程和最大法向应力对疲劳裂纹萌生与扩展的综合作用,更好地反映非比例加载产生的循环附加强化导致疲劳寿命减小的现象,并且该损伤参量不含经验常数,不需进行平均应力修正,适于工程应用.经3种材料试样多轴疲劳试验验证,该模型预测结果较好.使用该损伤参量对某型发动机涡轮盘传动臂销钉孔寿命进行预测进一步证明以最大损伤平面为临界平面的损伤参量的工程适用性.      

涡轮盘多轴低循环疲劳寿命预测及试验验证

应用单轴及多轴疲劳寿命预测的Von Mises等效应变模型和临界平面模型对某两级涡轮盘传动臂销钉孔的疲劳寿命进行预测.组装和调试了全尺寸两级涡轮盘联合试验件,在旋转试验器上完成了低循环疲劳试验,得到两级涡轮盘传动臂销钉孔试验失效寿命.预测寿命与试验寿命对比分析显示单轴和Von Mises等效应变模型预测误差较大;临界平面模型误差较小,尤其是拉伸型失效SWT(Smith-Watson-Topper)模型误差为9.26%.      

基于短时傅里叶变换的Duffing振子微弱信号检测

研究了Duffing振子信号检测过程中混沌、间歇混沌和大周期状态的时频特征,提出了一种基于检测统计量的任意频率信号检测方法。通过对系统不同状态下的输出序列进行短时傅里叶变换(STFT)发现,等幅线和三维时频分布能够体现出不同状态的显著差异,且可以完全区分出每一种状态。从构造统计量的易实现性出发,用三维时频分布中的幅时曲线作为衡量不同状态的依据,并将不同频率对应的幅时曲线的均值最大量作为检测统计量,该统计量的计算可以借助快速傅里叶变换(FFT)操作提高时效性。在此基础上,引入频率控制单元,给出了任意频率信号的检测方法步骤,方法的关键是将检测统计量最大值处所在的频率作为待测信号频率范围的一个端点,另一个端点为毗邻的两个检测统计量值较大者所在频率点。实验给出了不同状态的检测统计量范围,进而以此范围为判据,实现了振子对任意频率信号的检测,说明了方法的可行性,为Duffing振子信号检测问题的研究提供了一种新的思路。     

等离子体产生方法及隐身技术分析

阐述了等离子体的基本概念及其产生的一般方法,重点分析了气体放电管产生等离子体的物理机制以及等离子体的隐身机理,介绍了等离子体隐身技术的发展现状.     

马蹄形等离子体激励器强化气膜冷却效率机理

为揭示马蹄形等离子体激励器产生的等离子体气动激励提高气膜冷却效率的机理,选取常规圆形气膜孔冷却结构进行了数值模拟比较.结果表明:马蹄形等离子体激励器产生的等离子体气动激励效果可以使射流具有展向扩张能力,肾形涡对的大小及强度得到显著改变,同时受等离子体气动激励产生的下拉诱导和水平加速效果影响,射流贴壁性及覆盖区域大大提高,冷却效率得到强化;相对于圆形气膜孔冷却效果,马蹄形介质阻挡放电气膜冷却结构在吹风比为0.5,1.0和1.5时,冷却效率值相差最大处分别提高了165%,148%和500%.      

超声速燃烧室小支板对射流作用的数值分析

为分析小支板前/后喷射在超声速燃烧室中的流动特性,运用数值模拟方法研究了小支板对乙烯喷射冷流场的作用规律.对比分析了有无小支板、不同喷射位置、不同喷射角对流场的影响.研究发现小支板增强掺混的机制主要在于在小支板后端形成了流向涡与低压区;在一定范围内,喷孔距离支板尾部越远越处于湍流强度较大的流向涡中,更有利于掺混增强,但同时也距离小支板后缘的低压区更远,这将导致总压损失变大;综合考虑,小支板与喷孔的距离为2.2d,喷射角为90°时燃料穿透深度、混合效率较好,总压损失也相对较小.      

基于信息素决策的无人机集群协同搜索算法

针对无人机(UAV)集群在未知环境中无先验信息条件下的搜索问题,提出了一种以信息素为决策机制的无人机集群协同搜索算法。首先,考虑无人机通信约束,建立了有外部节点的星型网络通信和无外部节点的自组织网络通信2种形式的搜索模型。其次,通过环境地图向信息素地图映射的方法建立任务环境模型。将任务过程分为3个阶段,在搜索阶段,无人机通过不断地移动实现本机信息素地图的更新;在通信阶段,通过通信网络实现多机信息素地图的融合;在决策阶段,根据局部信息和全局信息做出决策,并将栅格信息素浓度作为决策函数来引导无人机的位置更新。基于信息素地图覆盖率来定量描述搜索效果。最后,仿真结果表明,所提算法能够对区域进行覆盖搜索,表现为搜索效率高、抗毁性强、受集群的初始位置影响小。      

基于Agent与元胞自动机的无人机集群混合式控制

高效有序的集群控制方式是集群顺利完成作战任务的前提。针对无人机集群控制问题,结合集中式与分布式2种控制方式,提出基于Agent与元胞自动机的集群混合式控制。从无人机集群作战流程出发构建了无人机集群控制体系框架、通信拓扑结构及集群控制规则,将集群个体由上至下分为中心长机、小组长机、个体无人机3个层次,高层级对低层级采用自上而下的集中式控制,同层级采用自下而上的分布式控制。在此基础上,利用Agent模型的层次性与元胞自动机模型的同质性,设计了基于Agent与元胞自动机的集群混合式控制模型,实现2种控制方式有效结合,元胞自动机模型实现集群基本的聚合、分离、速度一致规则,Agent模型实现不同层级个体间的协同交互规则。在编队集结与保持任务背景下,对分布式、集中式与混合式3种控制进行对比仿真,结果表明:基于混合式控制的集群在编队可控性、跟随性、一致性以及降低通信负载等方面具有明显优势,验证了混合式集群控制方法的有效性。