星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法

随着当前星敏感器视场（FOV）的增大,探测能力的提高,一帧图中拍摄到的恒星更多。但是受星敏感器光谱范围的限制及空间环境干扰影响,星等测试精度一般不高于0.2 mV。为了充分发挥当前星敏感器视场和探测能力的优势,并避免星等误差的影响,提高全天区星图识别算法在线应用的适用性,提出了一种星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法。该方法采用"全局初步搜索识别—局部精细匹配验证—最优结果选取"的算法思想。首先,根据星敏感器探测到的极限星等范围构建导航星表,选取亮星构建角距星表,既确保了星表的完备性,又有利于充分利用星敏感器的探测能力。然后,在三角形约束条件下进行角距匹配识别,得到一个或多个导航三角形,在该识别环节提出了非线性矢量法查找星表,既提高了定位精度,又能采用单精度数据类型降低存储空间。最后,提出局部天区星点坐标匹配算法进一步消除冗余匹配,同时又识别出视场内更多的观测星,有利于提高识别率和定姿精度。试验结果表明,与其他一些经典的星图识别算法相比,所提算法在识别率和星表容量方面更有优势。识别率可达99.9%,且随着星等的增加,存储容量增加的最少。所提算法更加适于大视场、高星等敏感范围的星敏感器在线应用。     

基于CFD和CSM耦合的通用静气弹分析方法

提出了一种适用于有限元精细化建模的流固耦合插值点选择方法,通过RBF(径向基函数)方法实现流固耦合面的数据交换,实现了基于CFD/CSM(computational fluid dynamics/computational structural mechanics)耦合的通用非线性静气弹分析方法。以HIRENASD(high Reynolds number aero-structural dynamics)风洞试验模型为验证对象,数值结果很好地与风洞试验结构变形、气动压力分布吻合,验证了所发展非线性CFD/CSM耦合静气弹求解器的精度。详细研究了HIRENASD模型在大迎角(AOA)流动下的静气动弹性特性,以及该模型弹性变形对机翼气动特性影响规律。研究表明:HIRENASD弹性模型变形后其升力小于刚性模型;在小迎角范围内刚性、弹性模型升力差随迎角增大呈线性增长;当迎角大于4°后,升力差先减小后基本保持不变,呈非线性关系。      

宽高比及表面粗糙度对矩形微尺度通道流动特性的影响

实验研究了不同宽高比矩形金属微尺度通道的流动特性,并与硅通道对比来探究表面粗糙度的影响。金属微尺度通道宽为0.4mm,通道宽高比分别为0.50、0.67、和1.00,相对表面粗糙度范围为0.1609%~0.2145%。硅通道宽度及高度都为0.4mm,相对表面粗糙度为0.00325%。实验工质为空气,实验的雷诺数范围是250~3000。实验结果表明:在粗糙微尺度通道会发生转捩提前,并且转捩雷诺数随着宽高比增大而减小。在层流区,微尺度矩形通道摩擦因数随着雷诺数增大而减小,在转捩区出现明显增大后再减小。表面粗糙度很小时,未发现转捩提前现象。      

基于成分的燃烧室出口燃气温度计算方法

针对燃烧室不同温度下燃气组成的不同,提出建立不同燃气模型以推算燃气温度的两种计算方法。基于物质守恒、化学平衡和能量守恒原理建立温度计算方程,根据能量守恒方程的不同表达形式给出平均比定压热容法和焓值法,同时给出两种求解非线性方程组的数学解法:三变量迭代法和牛顿法,并采用VB(Visual Basic)编制燃气分析测试程序实现温度算法。列举计算实例比较两种算法的区别,结果显示:随着油气比的增加,两种计算方法得到的燃气温度相差越大,考虑热离解的高温算法结果更小,原因在于燃气中离解组分的摩尔分数随着温度升高而增加,燃烧实际放热量减小,导致燃气温度减小,所以当燃气温度较高时建议采用高温算法更符合实际燃烧情况。      

抗扰动复合非线性伺服控制器的设计与应用

针对典型的电机伺服系统,提出了一种鲁棒复合非线性伺服控制器的离散域设计方案。把系统的扰动和不确定性归结为一个斜坡信号(其变化率恒定),设计一个降维线性扩展状态观测器,对系统未测量状态和未知扰动加以估计。把设计的控制律应用于永磁同步伺服电机,先在MATLAB上进行仿真分析,随后基于TMS320F28335DSC进行试验测试。结果表明系统在各种类型扰动作用下,对目标位置都能实现快速、平稳和准确的跟踪,具有较好的鲁棒性。     

基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测

针对单参数驱动的涡扇发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测的方法。通过监测发动机性能退化过程中多源参数,采用专家经验和核主成分分析相结合的方法,进行发动机性能参数的选择和融合,从而构建健康参数。基于非线性Wiener过程构建涡扇发动机退化模型,采用极大似然方法求得发动机退化模型的离线参数估计值;由于不同发动机性能退化的差异性,基于贝叶斯更新理念对随机参数进行实时更新,可以实现对单台发动机的性能退化实时预测。通过实例验证,采用此方法在预测末端方均根误差为0.028 3,整体预测精度提升了54.5%,可以辅助指导维修决策。      

挂滴燃烧中的微汽泡行为和液滴跳动

利用高速显微摄像技术,观察研究了RP-3微尺度挂滴燃烧过程中,微汽泡的核化、生长、聚并和溢出的行为过程及液滴跳动现象.结果得出:①液滴中微汽泡产生的位置;②在蒸发初期时由微汽泡引起液滴体积的膨胀;③在燃烧中由汽泡行为导致液滴的跳动;④液滴燃烧的稳定(不爆裂)现象.分析了表面张力在挂滴燃烧过程中的作用,确定了挂滴稳定燃烧的临界条件下的临界特征体积在2.5~5.0μL.      

基于UKF的共轴式无人直升机模型辨识

建立了共轴式无人直升机系统非线性模型,并针对其非线性强,不同飞行模态下气动参数差异等问题,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入共轴式直升机系统非线性模型辨识,不但避免了直升机线性模型仅仅适用于悬停模态的局限性,同时为直升机系统在线自适应控制提供了基础条件,使得共轴式无人直升机自主全包线飞行成为可能.以北京航空航天大学FH-1共轴式无人直升机为例进行了仿真辨识实验.实验结果表明基于该方法的共轴式直升机在线非线性模型辨识不依赖于参数初值的选取,模型参数能在10s内收敛,各状态量辨识精度达到80%以上,明显高于传统的预报误差法(PEM),具有一定的实用性.      

基于眼动数据的网络搜索行为预测方法

预测用户的网络搜索行为对改进搜索引擎和提升用户体验十分重要.现有大多数方法是基于用户的交互数据,如查询、点击和鼠标移动等.提出一种基于眼动数据的用户网络搜索行为预测方法.通过眼动实验,采集用户在网络搜索任务时的眼睛运动数据,将这些数据转化成两种数据格式:直方图和序列.直方图数据描述用户注意力的分布情况,序列数据呈现用户的扫视路径.使用4种学习算法对用户决策或用户意图进行预测,同时研究两种数据格式的性能.结果显示,两种数据格式均适合于预测用户决策,而序列数据更适合于预测用户意图.该结果表明,利用眼动数据能够有效预测网络搜索行为.