用衰减全反射(ATR)研究金属薄膜的物理性质

本文作者所设计的实验是利用光学中全反射衰减特性方法测量在介质上蒸镀的金属薄膜的厚度和各种频率下的复介电常数等物理性质，它可以精确测定１００～１０００范围内金属膜层的厚度和ε（ω）值，以及一些其它性质，是研究固体表面物理的一种有效的方法和技术。     

星载激光测高地面数据处理设计研究

星载激光测高技术是对地观测系统中最为核心和前沿的信息获取技术之一,因其具有探测方向性好、测距精度高等特点,在地球科学领域中体现出了巨大的应用潜力。在ICESat/GLAS测高地面数据处理系统的基础上,针对将于今年发射的高分七号卫星的载荷特点,设计了一套星载激光测高地面数据处理系统软件。该软件可实现对星载激光测高数据的地面处理并生成3级数据产品,包含激光能量计算、波形分解和激光脚点定位等,以及相应各级产品的数据质量控制处理。利用高分七号仿真数据对该软件进行相应的性能测试,测试结果表明:该系统软件基本满足需求,已初步具备星载激光测高地面数据处理能力。     

基于局部Neymark分解的混沌信号与噪声的分离方法

从动力系统和几何的观点出发，提出了基于局部Ｎｅｙｍａｒｋ分解的混沌信号与噪声的分离方法。该方法在一个局部的轨道空间内进行Ｎｅｙｍａｒｋ分解，重构时消除由噪声引起的在某些方向上的错误分量，接着进行反嵌入，使得这一由于噪声影响而发生畸变的局部轨道得以纠正，达到混沌信号与噪声分离（以下简称混沌滤波）的目的，并对其中的反嵌入问题作了较为深入的讨论，仿真实验表明了本方法的有效性。     

一种语音信号欠定盲分离的新方法

文章提出了一种语音信号欠定盲分离的新方法,引入了一种伪提取矢量的概念,并通过在信号采样点处选取对应的伪提取矢量,以恢复取值占优的源信号采样点的值,来实现欠定盲源分离。通过将该方法与传统的基于线性规划的欠定盲源分离方法分别仿真表明:文章所提出方法由于在信号的各采样点处无需优化,因此大大提高了信号分离的速度,语音信号的分离速度比基于线性规划的方法快数倍。     

计算大型实对称特征问题的Lawnczos—QR算法

为了计算大型实对称特征值问题Ｋｘ＝λＭｘ的少数低阶特征值对，本文给出Ｌａｎｃｚｏｓ－ＱＲ迭代方法。首先，给定初始迭代向ｖ１，作ｍ步Ｌａｎｃｚｏｓ分解：ＫＶｍ＝ＭＶｍＴｍ＋ｈｍｅｍ＾Ｔ。取Ｔｍ的ｄ个最大特征值为移位量，对Ｔｍ进行ｄ步带原点位移的ＱＲ分解。     

POD和DMD方法分析不同间隙压气机旋转不稳定性特性

对一台单级低速轴流压气机旋转不稳定性(RI)进行分析。在前期的旋转不稳定性特性、流场成因和不同间隙影响的研究基础上,进一步基于全通道数值模拟,采用两种流场降阶方法分析不同叶顶间隙条件下旋转不稳定性各阶模态对应的流场成分、模态能量占比和稳定性等特性。计算结果表明,前几阶模态能量占比大,对流场起主要贡献,并且稳定性相对较强。随着间隙的减小,旋转不稳定性的能量占比和稳定性下降,各阶的叶片转动成为流场的主要成分。      

K417G涡轮整体叶盘叶片裂纹原因分析与验证

针对K417G合金铸造涡轮整体叶盘在发动机试车考核中出现的叶片裂纹问题,基于裂纹叶片断口宏观、微观分析及低倍组织检查结果,开展了粗晶铸造和表面细晶铸造试样的力学性能对比测试及叶片共振转速分析。结果表明,整体叶盘叶片裂纹产生的主要原因是高压涡轮导叶数24激起的3阶共振,同时粗晶铸造和叶片根部厚度偏薄也降低了叶片的疲劳抗力。为此,采取改变高压涡轮导叶数、增加叶片根部厚度和改用表面细晶铸造工艺等措施,有效避开了叶片危险共振并提高了叶片的疲劳抗力。经后续试验验证考核,叶片采取上述措施后不再出现裂纹问题。     

基于目标分解和SVM的极化SAR图像分类方法

极化SAR图像分类是新体制雷达应用研究中的一类基础前沿问题。文章提出了一种基于目标分解及支持矢量机(Support Vector Machine,SVM)的极化SAR图像分类方法。首先根据Cloude分解和Freeman分解两种方法提取极化SAR图像的多类散射特征,从而构造出图像各像素的特征向量。接着利用样本区域像素的特征向量对SVM进行训练,获得经训练的SVM。最后,以各待分类像素的特征向量为输入,利用经训练的SVM即可完成极化SAR图像的分类。对两幅AIRSAR实测极化SAR图像数据分类的结果表明,文章方法能够有效地利用多类散射特征的互补信息,具有较高的分类精度。     

一种高超声速滑翔飞行器轨迹智能预测方法

针对高超声速滑翔飞行器(Hypersonic glide vehicle, HGV)机动性强、轨迹预测困难的问题,选取气动加速度作为预测参数,提出了一种基于集合经验模态分解和注意力长短时记忆网络的HGV轨迹智能预测方法。首先,以HGV六自由度运动方程为基础,分析了其机动特性和气动力变化规律,建立了动力学跟踪模型,对气动加速度进行实时估计;其次,利用集合经验模态分解对估计的气动加速度进行分解和重构,减弱噪声影响,避免对预测模型的干扰;最后,利用去噪后的气动加速度数据对注意力长短时记忆网络进行训练,进而预测未来气动加速度数据并重构HGV未来轨迹,实现轨迹的在线预测。实验仿真表明,该方法能有效预测HGV机动轨迹,预测精度高、稳定性好。     

大涡模拟研究钝体有旋流流场的拟序结构

对带有中心钝体的分层旋流燃烧器的冷态流场进行了大涡模拟(LES),选取动态Smagorinsky涡黏模型作为亚格子模型,研究旋流数为0.45时旋流场的大尺度拟序结构。模拟结果表明:瞬时压强等值面显示的内外螺旋涡及进动涡核(PVC)均与平均速度场流线在空间上呈正交关系,表明两种涡结构均由剪切层Kelvin-Helmholtz不稳定性产生。Q准则等值面显示内外螺旋涡在下游20mm左右开始发生破碎。PVC发源于环形旋流与环形射流剪切层附近的下游区域。瞬时周向速度的功率谱密度(PSD)出现明显的特征峰,表明PVC影响附近的流体,使之出现进动特征。采用本征正交分解(POD)重构湍流脉动速度场,不同模态下功率谱密度结果表明前两个模态的大尺度结构具有进动特征,使用前两个模态的周向脉动速度等值面显示了PVC周围流体的大尺度涡旋结构。