基于眼动、位姿及场景视频的人体运动方向预测方法

外骨骼机器人作为新提出的改善、提高人类生活能力的智能设备,同样需要高效智能的人机交互系统,而人机交互的第一步,则是精准预测人的行为意图。从外骨骼机器人的顶层控制角度出发,介绍了人体运动意图识别和外骨骼机器人智能交互能力的研究现状,并对人体运动方向识别进行了研究。提出了一种结合眼动信息、位姿信息及场景视频信息的多信息融合的人体运动意图识别网络架构,并进行了采集设备的穿戴实验。利用实验数据,对提出的网络方法进行了实验验证。结果表明:所提出的人体运动方向的识别系统,可以预测出人体运动过程中的运动方向。      

多尺度自适应直接信息采样与重构

现有的直接信息采样(Analog-to-Information Conversion,AIC)方法在压缩感知框架下,将采集和压缩过程融合,但并未充分考虑不同稀疏成分在信号重构当中的地位。针对该不足之处,提出一种多尺度自适应直接信息采样与重构算法。该算法充分考虑小波变换后的高频信号和低频信号在重构中的不同地位,实现速率自适应的直接信息采样。同时,给出变速率采样下的信号重构策略,以解决常规重构算法在速率自适应采样时失效的问题。仿真结果表明,多尺度自适应AIC系统可以获得比传统AIC系统更好的AFSNR性能。     

一种无人机自主避障与目标追踪方法

针对无人机自主避障与目标追踪问题，以深度Q网络(DQN)算法为基础，提出一种多经验池深度Q网络(MP DQN)算法，使无人机避障与追踪的成功率和算法的收敛性得到优化。更进一步，赋予无人机环境感知能力，并在奖励函数中设计了方向奖惩函数，提升了无人机对环境的泛化能力以及算法的整体性能。仿真结果表明，相较于DQN和双重DQN(DDQN)算法，MP DQN算法具有更快的收敛速度、更短的追踪路径和更强的环境适应性。     

基于随机粒子追踪方法的环形燃烧室点火动态模拟

为了深入研究低排放燃烧室点火联焰规律，在全新的环形模型燃烧室中开展了点火模拟和试验研究。点火模拟采用随机粒子追踪方法，能够基于时均冷态流场的仿真结果快速模拟火焰传播过程。环形燃烧室包含16个中心分级旋流器，仅向预燃级通入丙烷，用于模拟航空发动机低排放燃烧室点火状态下的空气燃油分级。试验采用PIV技术测量3个头部区域流场，利用高速相机拍摄火焰CH*/C2*基团化学发光信号。对多个流量和当量比条件下的联焰过程、联焰时间和传焰速率进行了分析，试验和模拟的结果均表明：环形燃烧室内火焰双向传播，燃烧室内外环流速度差异导致了双向火焰传播速度差，传焰速率随燃烧室湍流速度和当量比的增加而增加。点火模型很好地捕捉了环形燃烧室点火动态，所得传焰速率也符合湍流火焰传播规律，表明该模型具有较强预测能力。     

基于统计学特征的密集型气液雾化随机模型优化方法研究

在高气液动量比的空气雾化流场中，液滴和液丝从液核剥离的过程具有高自由度、分布密集的特点，传统理论模型难以对其准确预测。本文对结合大涡模拟方法的随机雾化模型进行优化，在初始雾化过程，提出使用液滴统计平均温度来表征液滴碰撞统计学特性的改进方法。液滴的统计平均温度分别采用气液相对动能模型的粒子追踪法和亚网格动能模型的粒子追踪法。研究表明，使用改进的气液雾化随机模型预测密集型空气雾化流场，大幅改善了传统雾化随机模型在初始雾化区域过预测的缺陷，平均动能的相对误差为15.5%，平均索特尔直径的相对误差为7.2%，与未改进前的模拟结果相比，误差降低了41.1%和15.0%。此外，本文还探究了喷雾张角模型对雾化流场预测结果的影响，分别将实验所得经验公式法、相界面气液动量平衡所得模拟法与亚网格动能模型的粒子追踪法结合。结果表明喷雾张角经验公式预测结果更为准确，在平均索特尔直径预测方面准确性提高了17.3%。     

翼型不确定性量化中正交匹配追踪的应用

不确定性在实际系统中广泛存在，为了研究不确定性因素影响下系统输出的随机响应特性，传统的不确定性量化方法如蒙特卡洛采样、混沌多项式展开等需要大量的样本，制约了在飞机机翼等复杂系统中的应用。近年来，在信号处理领域发展迅速的压缩感知技术，利用原始信号的稀疏性可以用少量的样本精确重构信号。这一特性促使研究人员探索将压缩感知技术应用于不确定性量化研究中。以RAE2822实际翼型为研究对象，使用类函数/形函数变换将原始翼型参数化，考虑加工、装配过程和实际飞行工况下的几何不确定性，将压缩感知技术与混沌多项式展开相结合，利用正交匹配追踪算法实现多项式系数的稀疏重构，获得翼型气动力系数和流场参数在考虑几何不确定性影响下的均值和标准差，并与蒙特卡洛采样和满秩概率配点法获得的结果进行对比。通过对收敛性能、样本数需求和重构精度等方面的对比分析表明，正交匹配追踪算法能够利用相对较少的样本获得与传统不确定性量化方法相近的精度。考虑到实际系统的随机响应在混沌多项式基底上大多具有稀疏的展开形式，因此将压缩感知技术应用到不确定性量化中可以显著降低样本数需求，从而降低时间成本，提高计算效率。     

全流面乘波前体进气道设计方法

基于流线追踪的飞行器乘波前体设计和发动机进气道设计已有大量的研究工作，但是高超声速飞行器前体与超燃冲压发动机进气道的一体化设计一直是个难点。为了提高前体进气道整体的总压恢复和流量捕获性能，在前期飞行器乘波前体设计和进气道压缩面流线追踪设计方法的基础上，将整个基准流场分为激波压缩流场和等熵压缩流场，顺序组合，从前体激波、外压缩面到进气道内压缩面、反射激波直到喉道进行无缝连续地流线追踪，实现了全流面乘波前体进气道设计。横向三维曲面生成采用类似密切方法进行控制以实现全流面设计；纵向基准流场的构建由交叉推进特征线方法生成的激波压缩流场和反向Prandtl-Meyer流动生成的等熵压缩流场组合而成，只需输入前缘激波形状与进气道喉道出口约束；所有的控制曲线采用一种四次样条曲线进行描述。这是一种统一的基于内、外锥基准流场的前体进气道设计方法，其主要优点是具有较高的流量系数和总压恢复系数，可广泛用于高超声速飞行器前体进气道内外流一体化设计。     

基于压缩感知的嵌套FDA 雷达距离- 角度联合估计

针对频率分集技术，与非均匀阵列、压缩感知理论相结合，实现目标距离- 角度的联合估计。通过 频率分集技术提高信号空间自由度，将距离参数引入导向矢量矩阵，实现距离- 角度参数的联合。并结合嵌套 阵列，显著提高雷达阵列孔径。该方法针对嵌套阵虚拟阵列流型矩阵的优化过程导致的秩亏缺问题，传统的空 间平滑算法会以牺牲部分阵列孔径为代价将单快拍问题转化为多快拍问题，采用正交匹配追踪算法可以实现单 快拍下的高精度参数估计，避免了空间平滑技术对阵列孔径的影响。并通过压缩感知理论的应用降低信号维度， 减小了计算复杂度。     

战斗机追踪任务中听觉告警信息呈现对注意力的影响研究

合理的听觉告警信息呈现对飞行安全至关重要。本文聚焦于战斗机追踪任务下听觉通道告警信息对注意力表现的影响，并探讨信息呈现方式、注意力理论机制及其关系，基于认知特性、注意力分配转移理论以及现有的信息显示标准规范和编码进行了工效学试验。通过绩效分析和主观评价，获得了追踪任务执行精度、告警任务的反应速度以及用户负荷情况等研究结果。研究表明，在特定声音强度和预警间隔水平下，听觉信息对视觉任务的注意力有干扰作用；在300ms的预警间隔下，注意力反应较快；而在600ms的预警间隔下，追踪任务表现较优；此外，针对正确率和负荷体验结果，推荐采用60dB的听觉信息编码参数设置。本文为后续告警信息界面的开发提供了设计参考，可帮助优化听觉信息分配和战斗机告警信息编码设计。     

基于高速纹影/阴影成像的流场测速技术研究进展

本文对近年基于纹影/阴影成像的二维和三维速度场测量方法进行了综述，主要内容包括纹影成像的基本原理、硬件设备和测速算法的研究进展。在二维测速方面，介绍了纹影/阴影PIV算法、光流算法及改进算法的原理、适用场景以及优缺点。纹影特性改进光流测速算法可以实现高精度、高空间分辨率的速度场计算，适用范围相对较广。在三维粒子追踪测速方面，主要介绍了层析阴影成像、双视角平行光段阴影成像、双视角汇聚光段阴影成像三种系统的光路设置，并对各自采用的粒子重构和追踪算法进行了比较。双视角阴影成像系统的光路布置更为简洁，降低了对硬件设备的要求，在高速测量中更具优势。梳理了近年来三维粒子追踪测速算法的发展脉络，重点介绍了“先追踪–后重构”和“时间–空间耦合”的双视角三维粒子追踪测速算法。时间–空间耦合的三维粒子追踪测速算法充分利用了时间和空间信息，将时序信息引入立体匹配过程中，显著提升了双视角阴影成像系统在粒子图像密度较高时的重构正确率和追踪准确率，其整体性能优于多种人工智能算法。测速算法在上述方面取得的研究进展，结合短曝光、高帧频的图像采集优势，使得纹影/阴影成像成为一种新型的高帧频、高精度的速度测量技术，在复杂湍流及高瞬态流场实验研究中具有广泛的应用前景。