同轴式气-气喷注器混合场影响因素流动显示研究

为了深入理解同轴气-气喷注器气流混合机理,利用粒子图像测速仪(PIV)系统对同轴直流式和同轴离心式气-气喷注器开展了流动显示实验,研究了喷注器关键设计参数对气流混合扩散过程的影响规律.实验结果表明:对于同轴直流式喷注器,氧/氢动量比决定着气流接触面上卷吸作用的大小,动量比越大,卷吸作用越强,混合效果越好;对于同轴离心式喷注器,气流的旋度控制着气流的混合过程,旋度越大,混合效果越好.可以通过减小外环喷注压降或者给中心喷孔一定的缩进距离来增大旋度,增强旋流作用,加强气流的混合.     

基于均值漂移无味粒子滤波的地面运动目标变结构交互多模型跟踪(英文)

为了跟踪地面运动目标,本文提出在变结构交互多模型基础上使用均值漂移无味粒子滤波的算法。模型滤波中,通过均值漂移将无味粒子滤波产生的采样粒子向目标状态最大后验密度估计方向移动。"停止"模型基础上,提出了"遮蔽"模型:出现地形遮蔽时,使用上一时刻的预测代替下一时刻的测量,且保持道路模型与遮蔽前一致。仿真实验采用地面运动目标指示雷达,考虑地面运动目标的三种常见场景:进入或离开道路、经过道路交叉点以及无测量值。使用了RMSE和ANEES两种评价指标,实验结果表明本文算法有效地提高了目标改变行驶道路时的跟踪精度;且目标速度过低或被遮蔽时,可以避免轨迹中断。     

航空发动机状态变量模型的QPSO寻优混合求解法

针对航空发动机控制和故障诊断中的状态变量模型求解存在的系数矩阵精度不高的问题,结合阶跃响应法和拟合法的基础上,提出了一种基于量子粒子群寻优（QPSO）求取发动机状态变量模型的混合求解法。QPSO优化算法求解A,C矩阵使得状态变量模型和非线性模型在动态过程具有较好的吻合,阶跃响应法求取B,D矩阵保证了模型稳态响应一致。利用混合求解法建立了某型涡轴发动机在某一稳态工作点下的小偏离状态变量模型。仿真结果表明,这种方法不仅增强了状态变量模型的求解精度,相对于单纯的拟合法缩短了求解时间,精确的状态变量模型为进一步的故障诊断和控制系统设计提供了条件。     

不同湍流模型对旋涡流动的数值模拟

针对某型旋流器,基于Navier-Stokes方程,湍流模型分别选择renormalization group(RNG)、κ-ε模型和Reynolds stress model(RSM)模型,采用计算流体动力学方法对旋流器内部旋流流场进行数值模拟,通过对计算结果的分析以及与试验结果的比较,进行了旋涡流动数值模拟中湍流模...     

PSO-RBF神经网络在舵机系统故障诊断中的应用

文章建立了基于RBF神经网络的故障观测器模型,提出了一种将粒子群优化算法(PSO)与正则化正交最小二乘法(ROLS)相结合的2级RBF学习方法,并将该RBF网络观测器应用于导弹舵机系统的故障诊断.实验结果表明,基于该RBF神经网络的故障观测器能够有效地实现导弹舵机系统的故障检测.     

基于经验模态分解的航空器结构模态参数识别

介绍了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）与粒子群优化算法相结合的飞机结构模态参数辨识方法。一个复杂的脉冲响应信号利用EMD方法使得耦合在一起的多阶模态响应信号分解为与各单阶模态响应信号一一对应的分量,得到前几阶主要的内禀模式函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,再对分解得到的每一单阶IMF利用粒子群算法辨识得到各阶模态参数。试验仿真结果表明该方法有较高的计算精度,可应用于结构运行模态分析,为飞机等结构设计、运行检测提供有力保障。     

富燃料推进剂燃烧产物粒度参数的激光衰减法测量

介绍了激光衰减法测量粒子参数的基本原理.搭建了激光衰减法测量高铝含量富燃料推进剂实验系统,解决了燃烧环境下粒度测试的光学介入问题,对高铝含量富燃料推进剂中粒子参数进行测量,对所得的凝相燃烧产物进行电镜分析,并对电镜照片进行分析处理,计算出燃烧后凝相产物平均粒径,验证了激光衰减法测量粒子参数的可行性和合理性.     

基于自抗扰控制的导弹三维制导规律

针对导弹制导系统中存在模型不确定性和外部扰动的特点,提出了利用自抗扰控制器设计导弹三维制导规律的新方法.在建立导弹三维制导模型的基础上,把系统非线性部分、回路间耦合项以及目标机动加速度视为对制导系统的未知总扰动,从而将模型变换为适于自抗扰控制的仿射系统.通过为俯仰和偏航回路分别引入自抗扰控制器,实现了双回路的动态解耦,...     

Android恶意软件检测低冗余特征选择方法

针对Android恶意软件检测特征选择中,对类间具有相同频率分布的特征过度关注而导致特征冗余问题,提出了一种Android恶意软件检测低冗余特征选择方法。利用Mann-Whitney检验方法选择出存在频率分布偏差的特征;通过外观比率间隔算法量化偏差程度和特征出现频率剔除低偏差和整体软件中低频使用的特征;结合粒子群优化算法和分类器检测效果得到最优特征子集。使用公开数据集DREBIN和AMD进行实验,实验结果显示,在AMD数据集上选择出了294维特征,进行特征选择后6种分类器的检测准确率提高了1%~5%,在DREBIN数据集上选择出了295维特征,少于4种对比方法,且进行特征选择后6种分类器的检测准确率提高了1.7%~5%。实验结果表明,所提方法能够降低Android恶意软件检测中特征的冗余性,提升恶意软件的检测准确率。      

一种改进PSO-ARMA半球谐振陀螺温度误差建模方法

为减小半球谐振陀螺(HRG)在温度效应下产生的漂移,建立了温度漂移补偿模型,对与温度有关的确定性漂移进行了补偿。提出了一种改进PSO-ARMA建模方法,对不确定性漂移进行了补偿。改进的PSO-ARMA建模方法将惯性权值递减策略引入到反向学习粒子群优化(PSO)算法中,提高算法跳出局部、快速收敛的能力,在建模时利用改进的PSO算法对ARMA参数寻优,以提高模型的精度。利用半球谐振陀螺升温实验数据进行了检验,经该模型补偿后,陀螺输出精度可达0.07°/h,且较传统ARMA建模方法精度提高了一倍。