低速溅射小行星表面采样的动力学仿真

开发了适用于小行星环境的大规模三维离散元程序DEMBody,针对低速射弹溅射表层风化层的小行星采样方案,仿真了相同质量不同形状的射弹在微重力环境下垂直射入颗粒床的过程,研究了溅射物质在采样器中的运动历程及最终收集质量与射弹形状的关系。结果表明,90°锥形射弹的采样效率最高。     

一种新型的低噪声硅微机械陀螺电容读出电路

陀螺系统的微机械敏感结构部分的性能提升受到成本、工艺的限制，有较高难度，故提升接口电路的各项性能成为提升整个系统性能的关键。因此，电容读出电路作为微机械陀螺系统中非常重要的组成部分，该电路性能的优劣直接决定着陀螺的测量精度。为实现硅微陀螺高精度检测，设计了一款低噪声的电容读出电路。在陀螺与读出电路之间设计斩波开关，基于斩波技术进行低噪声设计，采用相关双采样技术用来降低关键的第一级放大电路的低频闪烁噪声和开关噪声。采用了一种简化的陀螺测试模型，用于读出电路的独立测试。读出电路在0.18μm CMOS工艺下设计流片，测试结果表明，该电容读出电路输出噪声为-122.8dBV/Hz1/2，可实现0.06aF/Hz1/2的电容分辨率。     

航空发动机限寿件疲劳可靠度计算新方法

针对目前的航空发动机限寿件（ELLP）疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点，提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样（AUMCROAIS）疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样（MCAIS）快速逼近真实设计验算点（MPP）附近，随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样，并依次构造主动学习函数，对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取，从而实现最优抽样半径的更新，通过不断的更新确定出最优抽样半径，加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度，解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题，最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法，并与传统的蒙特卡罗仿真（MCS）方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法（MCROAIS）和一阶可靠性方法（FORM）进行了对比，验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

动态时频谱分析、探测和跟踪的随机有限集法

动态出现和消失多分量信号的时频分析问题一直是非平稳信号处理的难点之一。为此，提出了一种分析、探测和跟踪多分量信号的随机有限集法。该算法利用时频变换，如短时傅里叶变换或自适应谱估计法，以及多项式预测模型，将多分量信号的时频分析问题归纳成可利用随机有限集进行多目标追踪的问题。分析表明：借助于提出的初始权重赋值算法，以及谱分量幅度和频率的联合似然函数，就可利用高斯混合概率假设密度滤波器来实现对动态时频谱的分析、探测和跟踪。在仿真实验中，所提算法有效提升了动态时频谱的跟踪精度，其对微弱时频谱分量的探测能力，以及对载频差异的分析能力均优于文献报道的算法。     

月球表层采样样品智能确认方法

表层采样是月球采样探测的重要方式，样品智能确认有助于提升工作效率与复杂问题处理能力。结合月球表层采样铲挖工作过程，分析了铲挖过程中臂载相机图像的特点，模仿有人参与识别过程，提出了层次解耦的月球样品智能识别流程，利用深度学习方法构建了一类深度卷积识别网络，完整地描述了图像、特征、标记在网络中的正反传递关系，并在月球表层采样地面试验中进行了验证，结果表明该方法对不同光照、不同背景、不同过程、不同形态的样品，具有较好的泛化识别能力，误识别率优于8.1%，平均单幅识别时间约0.7 s。     

直升机惯性传感器结构的模态优化

提出了一种基于迭代抽样和径向基插值的自适应代理模型方法。这种自适应方法以减少仿真计算数量和提高代理模型自适应能力为目的,使用多岛遗传算法选择新增样本点并使新增样本点位于设计空间的稀疏区域,使得所有的样本点均匀分布于设计空间。标准误差用来判断代理模型的精度大小以决定是否对代理模型进行更新。这种自适应代理模型结合多岛遗传算法对直升机的惯性传感器结构模态进行优化。用拉丁超立方抽样方法选择10个样本点构建初始的代理模型,自适应代理模型的计算结果表明2%的误差条件下需要额外增加7个样本点。优化结果表明不同的权重系数对最优模态特性的影响很大,惯性传感器结构的一至六阶模态值更加远离直升机的激励频率。     

基于 Kriging与多点取样算法的压气机特性建模

针对航空燃气轮机流量系数插值建模过程中,获取样本数据时的实验成本较高以及插值模型精度偏低这 2个问题,根据样本点在设计空间中的分布与模型精度的关系,在 Kriging插值模型的基础上,采用把垂距作为设计变量取值标准的取样算法。首先,将样本点与相邻 2点之间连线的垂距与垂距阈值进行比较,筛选出符合条件的数据点,形成候选点集;其次,选用高斯函数判定基础点集和候选点集的相关性;最后,使用该算法筛选后的样本点构建 Kriging插值模型。实验结果表明,该方法使用的样本点为原来数量的 70%左右,并且预测精度得到了提高,该方法是有效可行的。     

概率密度曲线及其参数估计的模糊与随机方法

首次提出了概率密度曲线及其参数估计的模糊与随机方法,并以一组疲劳寿命数据为例描述了参数估计的具体过程。对随机样本分别采用模糊与随机方法和数理统计方法进行了参数估计,结果表明：用模糊与随机方法比用数理统计方法得到参数估计值更接近理论值。     

基于结构随机跳变系统的反干扰信息处理方法

为了解决在复杂的干扰对抗环境中提高信息处理的准确性问题(例如,对具有多种干扰对抗手段的机动目标的跟踪问题),基于结构随机跳变系统理论提出了一种反干扰信息处理的新方法,该方法针对干扰环境的随机剧烈变化,适时地辨识干扰环境的当前状态,并作出相应的决策来优化和利用系统的资源(例如传感器的优化重组、信息融合算法的转换等),最大限度地降低干扰对信息处理精度的影响.以有效地提高信息优化处理的精确度.在本文中就该方法的性能与其它算法做了仿真比较,其仿真结果证实了该方法的有效性.      

不完全状态信息随机系统的变结构控制

根据完全状态信息下随机系统的变结构控制（ＳＶＳＣ）理论进一步研究不完全状态信息下随机系统的变结构控制问题,得到了变结构控制策略,研究了系统的渐近行为。仿真结果表明所得到的变结构控制策略是有效的。