分开排气式喷管喷流噪声预测及试验研究

为揭示涡扇发动机分开排气式喷管喷流噪声的频谱分布和指向特性,对喷管缩比模型远声场喷流噪声进行了预测及试验研究,并开展了全尺寸喷管基准型及锯齿型喷流噪声的预测工作。结果表明:采用Tam & Auriault方法可以预测出喷流噪声的声压级值和空间指向分布,喷流噪声具有明显的指向性。与基准型喷管相比,锯齿型喷管具有良好的降噪效果;内外涵锯齿型喷管在中低频段的降噪效果优于内涵锯齿型喷管,在高频段的降噪效果差于内涵锯齿型喷管;在本文研究参数范围内,指向角小于88°时内外涵锯齿型喷管总声压级(OASPL)值高于内涵锯齿型喷管。     

AADL2ECPN模型转换方法及其在IMA上的应用

在综合模块化航空电子（IMA）系统应用集成的过程中,对IMA系统的资源配置建模和安全性分析至关重要。首先利用模型转换的方法,提出一套从架构分析和设计语言（AADL）模型到扩展着色Petri 网（ECPN）模型的转换规则,将AADL模型转换为ECPN模型,并且确保在模型转换过程中不丢失任何关键资源建模元素;然后基于目标模型进行后续的安全性分析研究;最后用一个简单例子演示如何应用提出的模型转换方法。结果表明,AADL2ECPN模型转换方法分析IMA系统安全性的可行性。      

宽带认知雷达低峰均比波形快速设计算法

发射波形设计是宽带认知雷达系统的关键技术。为了提高宽带认知雷达系统对距离扩展目标的检测性能,建立了目标检测模型,分析了系统的检测性能,在此基础之上研究了基于最大输出信干噪比(SINR)的低峰均比(PAR)波形设计算法。通过将原波形优化问题等效为接收权值与低峰均比波形的联合优化问题,同时利用循环优化的思想,提出了一种低峰均比波形快速设计算法。相比于现有的梯度法以及凸优化算法,该算法所设计的恒模波形信干噪比与二者相当,但算法实现难度明显变小,计算复杂度明显降低。仿真结果证实了算法的有效性。     

微处理器中含噪热传感器位置分布优化方法

高性能处理器普遍集成热传感器,采用动态热管理技术对芯片实施连续热监控。然而,由于实际芯片中的模拟或者数字热传感器不可避免伴随噪声,使动态热管理的可靠性受到很大影响。因此,为了提高热监控的精确性,本文运用主成分分析（PCA）技术对原始热图像样本矩阵进行降维近似处理,并结合矩阵扰动分析提出基于模拟退火算法的热传感器位置分布优化方法。实验结果表明：该方法比现有的贪婪算法在热重构误差、信噪比（SNR）和误警率等性能方面有了一定提高,能够有效运用在动态热管理中实现精确的热监控。     

火星探测器捕获段自适应卡尔曼滤波方法

天文导航是一种广泛应用于深空探测任务中的节能、高效的导航方式。基于轨道动力学模型和星光角距的卡尔曼滤波方法已经被成功应用在天文导航系统中。在捕获段由于探测器所处动力学环境复杂,未建模的加速度误差,星历误差等都会造成过程噪声统计特性不完全。针对以上问题,提出一种根据新息和残差序列的变化趋势来调节过程噪声协方差阵的自适应平方根容积卡尔曼的方法（AQSCKF）。该方法先分别利用新息和残差计算调节因子,然后判断新息和残差的变化趋势,当新息和残差的变化趋势一致时,取二者调节因子的均值作为过程噪声方差阵的调节因子,对其进行调节。此外,本文还将该方法与传统的只利用新息或残差在线调节协方差阵的平方根容积卡尔曼滤波（SCKF）方法进行对比,仿真结果表明,在解决由于过程噪声统计特性不能完全已知的问题上,AQSCKF算法不仅能显著提高导航精度,并且具有很好的稳定性。     

一种基于机动辨识预测的空空导弹导引律

现有的空空导弹导引头在有噪声和干扰的环境下获得目标精确信息存在时间延迟,且新一代目标的机动能力更强,不对导弹加以补偿会造成较大脱靶量,所以需对目标状态有效预测。针对新一代目标规避空空导弹常用的大机动模式,为满足新一代空空导弹发展需求,设计了一种新型复合导引律。从目标自身出发,研究高机动目标规避导弹采用的典型机动形式,对机动轨迹进行离线建模,构建具有扩展能力的目标机动模型库。设计自适应滤波器对测量噪声进行降噪。同时,利用模型库设计了机动辨识预测器,对目标实际机动进行在线辨识。基于在线辨识的结果对目标机动进行预测,并对时间延迟进行补偿和修正,实现对高机动目标的精确打击。仿真结果表明:该方法对不同类型的机动目标均有较高的预测精度和命中精度。     

星敏感器低频误差与陀螺漂移离线校正方法

获取高精度事后姿态数据是提高遥感平台成像质量的必要条件之一,离线处理可有效降低敏感器测量误差,从而获得更高的姿态确定精度。基于滤波的校正方法中,星敏感器低频误差(LFE)与陀螺漂移将产生耦合影响导致校正精度低,本文针对该问题推导了耦合误差的数学模型,并设计了一种两步双向平滑事后处理算法,将陀螺漂移与低频误差分两步校正,通过反复滤波剥离陀螺漂移与低频误差。同时,针对低频误差参数收敛速度慢、噪声参数调节困难的问题,利用一种基于极大似然估计(MLE)的固定窗口自适应双向滤波算法进行处理以获得更好的噪声估计,提高了收敛速度和收敛精度。文中仿真工况下,离线姿态确定精度可达到0.8″(3σ),低频误差参数完全收敛时间不超过4个轨道周期。     

弹性空腔流致噪声/结构振动特性试验

高速空腔中经常存在高强度且多频率分量的流致噪声,空腔噪声与结构振动之间耦合效应严重,甚至可能发生结构共振。为此,在0.6m×0.6m高速风洞中,通过调整空腔底板厚度,改变其结构固有频率,模拟空腔流致噪声/振动相互作用。利用脉动压力和振动加速度测试技术,获取亚跨声速条件下,弹性空腔流致噪声特性及其结构振动响应特性。马赫数变化范围为0.6~1.2。结果表明,当振动强度较弱时,结构振动对空腔噪声影响较小,而空腔噪声对结构振动影响较大,在噪声载荷主频位置,振动谱出现峰值并且噪声/振动相关性达到最强;此外,空腔结构振动还与其固有频率特性密切相关,振动主要以低阶模态为主。     

An artificial neural network approach for aerodynamic performance retention in airframe noise reduction design of a 3D swept wing model

With the progress of high-bypass turbofan and the innovation of silencing nacelle in engine noise reduction, airframe noise has now become another important sound source besides the engine noise. Thus, reducing airframe noise makes a great contribution to the overall noise reduction of a civil aircraft. However, reducing airframe noise often leads to aerodynamic perfor-mance loss in the meantime. In this case, an approach based on artificial neural network is intro-duced. An established database serves as a basis and the training sample of a back propagation (BP) artificial neural network, which uses confidence coefficient reasoning method for optimization later on. Then the most satisfactory configuration is selected for validating computations through the trained BP network. On the basis of the artificial neural network approach, an optimization pro-cess of slat cove filler (SCF) for high lift devices (HLD) on the Trap Wing is presented. Aerody-namic performance of both the baseline and optimized configurations is investigated through unsteady detached eddy simulations (DES), and a hybrid method, which combines unsteady DES method with acoustic analogy theory, is employed to validate the noise reduction effect. The numerical results indicate not merely a significant airframe noise reduction effect but also excel-lent aerodynamic performance retention simultaneously.     

原子钟调相白噪声降噪方法

原子钟的五种噪声反映了它在一定时间间隔内的性能。当取样间隔小于1h，原子钟主要表现为调相白噪声。在地方协调时UTC（NTSC）的实时监控中，不仅要求参考原子时（RTA，用于地方协调时控制的参考）具有很高的长期稳定度，而且要求其短期稳定度亦很高。影响RTA短期稳定度的主要是个台原子钟的调相白噪声。首先讨论了确定原子钟短期噪声的方法，进而利用小波分析方法研究了原子钟凋相白噪声分离与降噪的方法。