基于卷积神经网络和多项式混沌方法的翼型鲁棒性优化

在常规的翼型优化设计方法中,设计点处最优翼型的气动性能会在非设计点处有所恶化,因此有必要对翼型鲁棒性优化方法进行研究。提出一种基于卷积神经网络和多项式混沌方法的翼型鲁棒性设计方法,首先搭建基于卷积神经网络的气动力预测模型;其次采用多项式混沌方法对马赫数和攻角进行不确定度量化,构建翼型鲁棒性气动优化设计系统;最后对以 RAE2822 翼型为基准翼型的气动优化设计问题进行优化设计验证。结果表明：本文提出的翼型鲁棒性设计方法可行,优化后翼型的气动性能和鲁棒性气动优化设计效率在较宽的设计范围内都有所提升。     

基于调频连续波信号的双基地ISAR成像研究

在将调频连续波(FMCW)信号应用于双基地ISAR的成像过程中,针对应用FMCW信号在回波信号中产生距离快时间和方位慢时间耦合项的问题,提出了应用离散多项式相位变换的方法进行组合参量估计,通过估计出的组合参量构造补偿函数对回波信号进行相位补偿,消除了一次耦合项产生的固定频偏和二次耦合项引起的主瓣展宽,对补偿后的回波信号应用距离多普勒算法可获得清晰的目标二维像,通过仿真表明：所述的补偿算法能有效改善应用FMCW信号而产生的目标像散焦现象,获得聚焦良好的点目标像。     

CST气动外形参数化方法研究

 类别形状函数变换(CST)方法是通过类别函数和形状函数来表示几何外形的新型气动外形参数化方法。通过考察参数化过程线性系统的条件数以及对翼型的表示误差,研究了Bernstein多项式阶数(BPO)对CST方法单值性和精度的影响,并将CST方法与B样条法、Hicks-Henne法和参数化翼型(PARSEC)法的参数数量和表示精度进行了对比。使用基于CST参数化方法的远场组元(FCE)激波阻力优化方法对超声速机翼进行外形优化,优化后的机翼其激波阻力降低达61%。研究结果表明:CST方法具有参数少,精度高的优点;为保证表示精度,同时避免病态参数化过程,应使用4阶以上、10阶以下的Bernstein多项式定义形状函数。     

广义回归神经网络在卫星钟差短期预报中的应用

近年来,神经网络(Neural Network,简称NN)在非线性系统的预测方面取得了广泛的应用。考虑到卫星钟差包含了复杂的非线性因素,所以将一种新型神经网络-广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)应用于钟差预报中。采用“滑动窗”方式构建样本数据以提高数据利用率,为提高网络的泛化能力,利用K重交叉验证法(K-fold Cross-Validation)对网络进行训练学习,并根据最小均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)确定最优平滑因子。利用国际GNSS服务(International GNSS Service,IGS)公布的精密GPS卫星钟差数据进行预报实验,并与传统二次多项式模型对比分析。结果表明：GRNN模型在24h的预报跨度内的误差可达ns级,并较多项式模型有更好的稳定性;对于线性钟差,GRNN模型要逊于多项式模型,而对于非线性钟差,GRNN模型则明显优于多项式模型,初步验证了GRNN用于钟差预报的可行性、有效性以及实用性。     

软式空中加油对接约束力不确定性分析

软式空中加油过程中锥套和受油管连接处的最大约束力,可造成锥套和受油管的脱离以及受油管的断裂,甚至引发安全事故。为了研究输油过程中软管锥套组合体的动力学特性,利用ALE-ANCF输油管道模型和多体建模方法,建立了加油系统刚-柔-液耦合的多体动力学模型;为了获取参数不确定条件下对接约束力的期望范围,采用融合多项式混沌方法和动力学模型的不确定性快速分析方法,得到了不同高度下飞行速度、输油软管长度和两机相对运动速度存在不确定性时的对接约束力期望范围。数值仿真结果表明,当受油机和加油机存在相对运动时,受油管在特定截面处的最大压力、剪力和弯矩的期望值将会分别大幅提高50%、272%和772%。     

压气机过渡段造型及三维数值模拟

提出一种基于S形曲线压气机过渡段造型方法.该方法将过渡段造型归结为S形内壁曲线拐点相对位置,面积分布率极值及其极值点相对位置3个几何控制因素.并采用此方法构造了一系列压气机过渡段,并针对这些过渡段进行三维数值模拟.结果表明:面积分布率极值是影响过渡段性能最重要的因素;可以通过调整面积分布率极值来控制过渡段最大面积处相对马赫数,减小外壁气流附面层厚度及支板形成的低压尾迹区;同时,配合变化较陡的内壁造型和合理的面积分布率曲线极值点相对位置,可以改善外壁形状,抑制附面层变厚.对于所研究的过渡段,内壁拐点相对位置为0.18,面积分布率极值点相对位置为0.20,相对马赫数为0.65时,总压损失最小.      

基于程序变异的Simulink模型测试方法

为解决当前Simulink模型变异测试中测试执行开销大、测试用例生成效率低等问题,首先根据当前的Simulink模型变异算子集,基于程序变异技术提出了Simulink模型的变异测试过程和一组改进变异算子集.实验表明,在不影响测试用例集变异评分的情况下,该组变异算子集能够有效减少变异模型的生成数量,从而降低测试开销.其次,设计了一种基于搜索的Simulink模型变异测试用例生成方法,该方法将变异模型的测试用例生成问题转换为目标函数极小化问题,通过模拟退火算法对目标函数寻优,最终搜索出能够杀死该变异模型的测试用例.最后,将该方法应用于典型案例,验证了方法的正确性和有效性.      

Butterworth滤波器在飞行控制系统设计中的应用

研究了基于Butterworth滤波器设计思想的控制器设计方法,将这种方法应用于某飞机纵向飞行控制的设计,并进行了鲁棒性仿真研究.结果表明:该方法设计简单,只需确定一个设计参数,就可对飞行控制系统进行初期阶段设计,具有较强的工程实用价值.     

带有查找表的混沌变异小生境遗传算法的景象匹配

针对常规遗传算法容易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出了带有查找表的混沌变异小生境遗传算法,并将其应用于景象匹配。实验表明,该算法既较好的解决了匹配运算量大的问题,大幅提高了景象匹配的速度,又克服了常规遗传算法的缺陷,提高了局部寻优能力,保持了很好的匹配精度。     

实闭域计算的一个实用有效方法

在计算实践中,处理大型多项式时,由于复杂性原因,实闭域一阶理论判定方法实际上无效.因此寻找求解多项式方程与不等式组的有效方法(未必是判定方法)是符号计算中的重要问题.为解决这一问题,将Budan-Fourier 定理与Ritt-Wu 方法结合提出确定多项式方程实根和证明不等式的简单有效方法.尽管该方法不完备,但是在计算实践中发现这一方法对许多例子在计算上很有效.