基于波长调制谐波信号主峰拟合的气体浓度测量方法

为了提高激光波长调制光谱法(WMS)测量气体浓度的速度和准确度,首次提出了一种通过对吸收光谱谐波信号的主峰进行拟合的气体浓度测量方法。在该方法中,只扫描吸收光谱谐波信号的主峰部分来获得谐波信号(WMS-2f/1f)的峰值点。因为缩减了吸收光谱的扫描范围,所以扫描速度得到了提高。通过对吸收光谱谐波信号(WMS-2f/1f)的主峰部分进行多项式拟合,进一步提高了测量精度。详细讨论了多项式阶数的确认方法,以及拟合数据长度对测量结果的影响。通过测量不同情况下的二氧化碳浓度验证了该方法的有效性。     

一类有理保形插值

给出了一个适用于一般数据集的有理保形插值函数。它不仅具有插值函数的形式简单、参数易于选取等特点,而且其C~2保形插值的参数可以很方便地求得,而不必求解非线性方程组。在给出C~k类函数(k=1,…,4)的Hermite插值的最佳误差估计的基础上,本文得到了一般数据集的保形插值的误差估计;作为其推论,又得到了对严格凸函数的保凸插值的误差估计。本文中C~1和C~2保形插值的参数仍可在一定范围内自由选取。故可利用其适当调整曲线的形状,使之更符合设计要求;或利用参数的适当选取以获得较好的逼近阶。提出的有理保形插值已用于正在开发的微机CAD并行系统。     

运载火箭风场高精度拟合方法

针对运载火箭风场传统拟合方法精度低的问题，提出一种基于最少参数神经网络的高精度拟合方法。该方法将运载火箭飞行高度作为网络输入，将风场的速度和朝向作为网络输出，在满足精度要求下使用最少的网络层数和神经元个数完成风场拟合，并给出了隐层节点数的下界公式。和传统的最小二乘多项式拟合及其分段形式相比，最少参数神经网络只使用一套框架即可完成风速和风向的拟合，并提高了拟合精度。大量仿真结果充分说明了所提出方法的有效性、简洁性和鲁棒性。     

基于开源GIS数据的广域小重叠卫星影像定位模型精化

设计了一种适用于大区域、小重叠卫星影像有理多项式模型(RPC)定位精度优化的技术流程，基于开源数字正射影像(DOM)、数字高程模型(DEM)数据和RPC几何模型约束，通过优化尺度不变特征变换(SIFT)特征提取与匹配算法，实现了无像幅约束的控制点和连接点的快速稳健匹配，应用DEM支持下的RPC模型二维区域网方法实现了多景影像RPC模型精度的联合精化。GF-1卫星WFV影像的实验结果表明:在DEM支持下经过区域网平差后，RPC模型的定位精度可达到像素级水平。     

改进CST方法在翼型优化设计中的应用

形状类别函数变换(Class-Shape Transformation,CST)方法是近年来发展起来的一种新型气动外形参数化方法,该方法具有良好的鲁棒性,且涉及参数少、精度高,结果简单直观等特点,被广泛应用于翼型设计研究中。文章结合某小型无人机设计的工程实践,探讨了CST方法在小型无人机翼型设计中的应用,在借鉴他人研究成果的基础上,决定采用Bernstein多项式构建形状函数,分析了Bernstein多项式阶数对CST方法拟合精度的影响。仿真结果表明,当BPO4时,拟合精度能够达到满意的要求,可用于该型无人机翼型的设计与优化。