基于非线性气动力的飞机飞行载荷计算

为了研究气动力非线性对飞机静气动弹性特性及飞行载荷的影响,发展了一种基于非线性气动力的飞机静气弹及飞行载荷计算方法。通过引入CFD计算结果,实现对线性方法中的气动力影响系数矩阵的非线性修正,采用模态法求解静气弹配平方程得到飞机非线性的气弹变形及飞行载荷。以某翼身组合体构型为计算算例,分别针对刚性模型和柔性模型,基于非线性气动力完成了飞机静气动弹性分析及载荷计算,并与线性结果进行了对比分析。结果表明,非线性方法可对大迎角范围内飞机静气弹变形及飞行载荷做出较合理的预测。     

遥测数据时间序列滑动窗口动态分割技术

经由传感器采集的航天器遥测数据是产品验证、算法检验、数据挖掘等学科和方向重要的数据来源之一。由于原始测量数据采集密度高、信息量大,通常采用滑动窗口技术进行逐段处理和算法应用。但当滑动窗口的宽度固定时,数据的局部信息不能被充分提取出来;为此,提出遥测时序滑动窗口的动态分割流程。仿真结果表明:提出的时序分割和窗口宽度计算方法,可以根据数据自身的特点得到更加准确合理的非等长窗口集合;在保持曲线线段曲率的基础上,滑动窗口动态计算方法可以极大地提取拐点信息,合理地给出窗口宽度,对数据进行了简化与提纯,降低了建模难度,为下一步聚类分析、曲线匹配等工作提供了技术支持,提高了遥测数据的诊断与分析效率。     

大数据高性能排序算法的设计与实现

针对大数据排序算法的需求,提出了基于任务驱动的并行排序算法。该算法采用任务驱动、AIO(Asynchronous Input/Output,异步输入/输出)和双缓冲区机制等技术充分利用系统资源;通过构造等价排序键,优化快速排序算法;并在算法实现上,采用多线程处理任务,通过控制线程个数控制并行度。综合利用这些技术,该算法使得大数据的排序性能接近理论极限值,在CPU(Central Processing Unit,中央处理器)资源充裕的情况下,利用异步压缩技术,还可以突破这一极限,最终实现的系统2 000s就可以对超过500Gbyte的磁盘数据做一次完整的排序。在数据库设计中充分利用此思想,将会实现连接和线程的分离,数据库将可以支持更大的连接数,从而提高数据库支持的并发度。     

基于欠采样的零阶优化算法

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。     

基于PTE的多雷达航迹融合算法

针对杂波背景下的多雷达航迹融合时局部估计误差互协方差矩阵未知的问题，提出基于目标存在概率（PTE）的航迹融合算法，提升了正确航迹率和跟踪精度。首先，通过综合概率数据关联得到单接收站的目标航迹估计集合和对应的目标存在概率。然后，在局部估计误差互协方差矩阵未知的条件下，基于PTE信息提出不带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。进而将前一帧的融合状态进行反馈，提出带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。仿真验证了所提算法的有效性。     

高性能DSP在1553B总线中的设计与实现

为了提高数据采集效率,以高性能DSP芯片为基础,设计了以高性能DSP芯片为处理核心的1553B总线系统.在硬件系统中采用了TI公司的高性能定点运算信号处理器TMS320F2812以及DDC公司的61864协议处理器,同时采用了FPGA作为逻辑控制电路.电路设计方案用于1553总线接口适配的研制,现已通过验收并经测试证明运行稳定可靠.     

基于遥测数据的无人机气动参数辨识方法研究

针对无人机在高空低速飞行时易受风场影响及在数据分析时遥测数据不完备的问题,进行了气动参数辨识方法研究,提出了基于空速管平面矢量三角形的风场估计方法及基于风场信息修正的气动角估计方法。以某型无人机为例,对遥测数据进行了充分分析与信息综合,运用逐步回归方法进行了纵向气动参数辨识,并进行了实验验证。结果表明,模型计算结果与实测数据吻合较好,说明所提方法有效。考虑到辨识模型的数学本质,该方法对其他固定翼无人机同样适用。     

低轨卫星缺失时序数据的模式识别方法

在航天应用中，低轨卫星经常会由于原始数据缺失而影响卫星时序数据模式识别结果，降低准确率。针对该问题提出了一种新型MR-GRU模型，可有效处理缺失时序数据，并获得较好的模式识别准确率。区别于传统模型的补全缺失数据的方法，MR-GRU模型直接在缺失时序数据上运用循环神经网络进行训练，对传统门控循环单元结构进行了改进，增加了两个新变量：掩蔽项和衰减项。掩蔽项作用于输入，衰减项作用于输入和隐层单元输出。MR-GRU模型不仅能够保持时序数据固有的时间特性，还能有效提高模式识别精度。在卫星时序数据上的模式识别试验表明，MR-GRU模型准确率优于传统模型。     

自制一种高效便利的静压接头

大气数据系统泄漏测试中静压连接困难,目前在用的两种静压接头都各有缺陷,因此自制了一种适用于各种机型的静压接头,其结构简单、高效易用、可靠性高,提高了工作效率。     

卫星控制系统测试数据自动判读系统设计

针对卫星控制系统测试数据类型多和数据量大的特点,人工判读方式存在判读时间长和判读精度不够高等不足,分析了卫星控制系统测试数据的变化规律,建立了测试数据的判读规则,在此基础上完成自动判读方法设计和自动判读系统设计,该系统能够按照设置的判读规则进行自动判读,对判读结果进行实时显示和存储,提高了测试效率和判读的准确性.