基于3D-Winograd的快速卷积算法设计及FPGA实现

近年来，卷积神经网络（CNN）已被计算机视觉任务广泛采用。由于FPGA的高性能、能效和可重新配置性，已被认为是最有前途的CNN硬件加速器，但是受FPGA计算能力、存储资源的限制，基于传统Winograd算法计算三维卷积的FPGA解决方案性能还有提升的空间。首先，研究了适用于三维运算的Winograd算法一维展开过程；然后，通过增加一次性输入特征图和卷积块的维度大小、低比特量化权重和输入数据等方法改善CNN在FPGA上的运行性能。优化思路包括使用移位代替部分除法的方法、分tile方案、二维到三维扩展及低比特量化等4个部分。相对传统的二维Winograd算法，优化算法每个卷积层的时钟周期数减少了7倍左右，相较传统滑窗卷积算法平均每个卷积层减少7倍左右。通过研究，证明了基于一维展开的3D-Winograd算法可以大大减少运算复杂度，并改善在FPGA运行CNN的性能。      

偏心撞击对撞击式喷嘴雾化特性的影响

为研究偏心撞击对撞击式喷嘴雾化特性的影响,建立了求解自燃推进剂冷态射流撞击雾化过程的数值模拟方案,计算了不同偏心度条件下的射流撞击雾化过程。采用树形自适应加密算法直接求解不可压Navier-Stokes方程组,由分段线性的流体体积(VOF)方法对流体界面进行捕捉。结果表明偏心撞击会导致雾场发生偏转,当无量纲偏心度E为1/8时,雾场偏转角度约为9.2°,应控制加工偏差小于该值。随着偏心度的增大,液膜的偏转角度增大,理论推导得到的液膜偏转角度要小于数值计算得到的液膜偏转角度。正心撞击时燃料与氧化剂流强峰值接近,雾场的流强分布呈单峰分布。当发生偏心撞击时,由于燃料与氧化剂部分射流未参与撞击导致流强峰值出现交错,雾场的流强分布呈双峰分布,混合比的空间分布发生较大改变。正心撞击时撞击点下游液滴的速度分布近似呈轴对称分布,而偏心撞击之后的速度分布则呈中心对称分布。偏心撞击导致的射流动量损失使得雾化性能变差,当无量纲偏心度E为1/8时,一甲基肼(MMH)的Sauter平均直径增大约4.8%,四氧化二氮(NTO)的Sauter平均直径增大约5.8%。      

利用微波探测仪(ATMS)对在轨微波辐射计观测精度的模拟分析

微波辐射计的观测精度及其对数值模式同化应用的影响评估是微波辐射计观测指标设计的重要参考。基于微波探测仪(ATMS)资料,利用三维变分同化系统模拟分析在轨微波辐射计的观测精度指标。针对ATMS观测误差特征,在其观测基础上增加均值为零、标准偏差分别为0.5,1.0,1.5,2.0K的正态随机扰动,进而获得不同精度的观测模拟值序列,然后利用Harris和Kelley的辐射资料偏差订正经验方法订正不同精度的观测资料。偏差订正后,利用三维变分同化模式(WRFDA)直接同化ATMS资料。通过2016年6月6h预报场的同化试验,评估了不同观测精度的模拟资料对数值模式的同化影响。     

NiCrAl/Diatomite可磨耗封严涂层制备及性能

分别利用大气等离子喷涂技术制备了Ni/Al粘结底层、火焰喷涂技术制备了NiCrAl/Diatomite可磨耗封严涂层，研究了喷涂距离、送粉速率、火焰气体总流量、喷涂角度和氧燃比等喷涂参数对生长速率和涂层硬度的影响。结果表明，在较低的氧燃比条件下（O₂∶C₂H₂<1.6），随着喷涂距离的增大，涂层生长速率逐渐下降，硬度先保持不变后逐渐上升；当O₂∶C₂H₂>1.6时，涂层的生长速率会随着喷涂距离的增大先增大后减小，硬度随之逐渐下降。随着喷枪对基体相对移动速度的增大，涂层生长速率略微下降，硬度略有上升。气体总流量的增大使得涂层的生长速率明显上升，硬度明显下降。随着送粉量的增大，涂层生长速率明显提高，硬度随之先上升后下降。     

针对旋翼流场模拟的自适应网格算法

针对基于格心格式求解器的旋翼流场模拟,提出了相应的自适应笛卡尔网格的数据存储结构及自适应算法。给出了相应的单元处理策略,简化了对自适应笛卡尔网格的处理;对于频繁的自适应加密过程中产生的大量重复点,采用了高效的交替数字树算法(Alternating digital tree,ADT)予以删除;对于自适应疏化过程中产生的大量无用点,提出了标记-删除-移动(Mark,delete,move,MDM)算法予以快速地删除,减少了不必要的计算资源消耗。对CaradonnaTung旋翼在不同悬停状态下进行了模拟验证,对比了压力分布系数与桨尖涡位置。之后对HELISHAPE 7A旋翼在前飞情况下进行了模拟验证,计算值与实验值吻合。此外,求解器对桨尖涡的捕捉效果得到了明显的提高,表明本文方法具有良好的有效性与鲁棒性。     

基于结构加权低秩近似的泊松图像去模糊

针对由高斯模糊和泊松噪声引起的图像降质问题，提出了一种基于结构加权低秩近似的图像去模糊方法。首先，通过依次组合缩放、旋转、剪切和翻折等四种基本操作引入结构变换，以增加搜索空间内候选图像块的相似性。然后，构造新的目标函数，利用相似图像块的低秩性，在正则项中使用加权核范数（WNN）对结构变换后的图像块进行惩罚，以在去模糊的同时抑制泊松噪声。最后，基于半正定二次分裂（HQS）方法设计交替优化方案，用于求解目标函数，从泊松图像中去除模糊。实验结果表明:在多种泊松噪声强度下，所提方法取得的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）都高于当前同类去模糊方法。      

气膜孔形状对高超声速飞行器对撞流气膜冷却效果的影响

文章通过仿真分析手段研究飞行高度50 km、飞行马赫数15的飞行条件下,不同孔型对对撞流的影响,得到不同孔型对气膜冷却效果的影响规律。采用计算流体动力学(CFD)方法,对在入口压力0.5 MPa、质量流量22.5 g/s的稳定短模态(SPM)工作模态下,气膜孔为圆柱直孔、收缩孔、连续扩张孔、分段扩张孔等工况开展对比研究,结果显示,扩张孔气膜冷却的壁面热流最大,圆柱孔的次之,收缩孔的最小。这表明,通过改变对撞流气膜孔的形状可以改变气流流动特性,进而产生不同的气膜冷却效果,在SPM工作模态下收缩孔的气膜冷却效果最好。     

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

高超声速飞行器再入段LQR自抗扰控制方法设计

针对高超声速飞行器(HSV)再入过程中强非线性、强耦合、气动参数变化剧烈的不确定性的特点，提出一种基于线性二次型调节器(LQR)和自抗扰控制(ADRC)的高超声速飞行器再入段的姿态控制方法。首先，建立高超声速飞行器再入段线性化模型，并采用LQR方法完成了状态反馈控制律设计。然后，结合自抗扰控制技术，设计了扩张状态观测器(ESO)对系统的模型不确定性和外部干扰进行补偿，大幅增强了系统的扰动抑制能力。最后，将得到的高超声速飞行器再入段LQR自抗扰姿态控制器(LQRADRC)应用于高超声速飞行器六自由度仿真，仿真结果表明本文所提出的控制方法能够快速、精确地跟踪角位置指令，并且对系统不确定性具有强鲁棒性。