基于MATLAB模型的南水北调受水县城地下水开采量预测与评价

南水北调受水区之一的固安县作为原仅用地下水源来供给的缺水县城,现已启动南水北调外调水源供给,但仍不能满足所需水量,故仍需地下水的大量补给。同时为了保证减少地下水的开采量,涵养地下水,利用MATLAB灰色模型做出地下水的开采量预测,能够更加科学合理地利用有限水源。     

光敏推进剂激光烧蚀过程建模与仿真

相较于传统大卫星,微小卫星具有结构紧凑、质量轻便和成本低廉的特点。然而,受功率和质量负载的限制,微小卫星一般不装备推进系统,其航线也局限于近地轨道。为扩展微小卫星的功能,满足日益复杂的任务需求,需给其配备合适的微推进系统。固体推进系统具有结构简单、寿命长、可靠性高的优点,但无法重复启动。为得到可重复启动的固体微推进系统,设计了一种非自持燃烧的光敏推进剂,采用激光控制其燃烧。在背压为大气压的环境下,利用高速摄像机拍摄燃烧过程并记录燃速。之后,对光敏推进剂的激光烧蚀过程进行建模。分析结果表明:激光可控制光敏推进剂的燃烧,燃速与激光强度成线性关系;该光敏推进剂的最小激光点火强度为0.28 W/mm~2;燃速计算值与实测值的误差在10%以内,证明该数学模型具备工程应用价值。     

热防护系统损伤容限分析

建立了含初始矩形损伤的热防护系统(Thermal protection system,TPS)气动热分析的CFD数值模型,分析结果表明损伤区域侧壁出现了很高的热流密度峰值,并且迎风面侧壁峰值高于背风面,而损伤区域底部热流密度却很低。利用分析获得的热流密度建立了含损伤和无损伤TPS的有限元传热分析模型。分析结果表明:损伤的存在导致防热瓦最高温度急剧上升,超过其材料能承受的极限温度(1 500℃),防热瓦首先失效,而损伤对机体最高温度影响较小。最后进行了TPS损伤容限分析,在防热瓦极限温度约束下,外部热流密度最大值从100kW/m2增加到140kW/m2,矩形损伤宽度最大容许值从22.7mm减小到12.6mm,而弧形损伤宽度最大容许值从34.6mm减小到25.1mm,即随着外部热流密度最大值增加,损伤宽度的最大容许值降低,并且相同外部热流密度水平下弧形损伤宽度的最大容许值大于矩形损伤。     

一种针对局部结构的有限元模型修正方法

针对实际结构有限元模型（FEM）的建模误差通常仅存在于局部区域，提出了一种对局部结构单独进行模型修正的方法。首先，根据频响函数（FRF）解耦理论得到由残余结构频响函数与包含待修正参数的局部结构动刚度所重构的整体结构频响函数的拟合值，然后通过迭代优化使其与测量值的残差最小化，从而得到参数的极大似然估计。在此基础上，将残差关于参数的灵敏度以局部结构动力学矩阵表示，建立了模型修正的基本方程，利用整体结构的测试数据即可直接对分离出来的局部结构进行模型修正。最后，对喷气式飞机和三角机翼飞机分别进行了数值模拟和实验研究，验证了所提方法的可行性和有效性。结果表明，所提方法可以成功地用于仅局部区域含有建模误差的实际结构有限元模型的修正，修正后的有限元模型的动态特性与实际结构有较好的一致性。     

高柔结构连续壳体气弹模型通用制作方法

气弹模型制作是高柔结构风洞试验的关键点和难点。针对高柔结构，详细介绍了一种采用"开模、灌胶、再拆模"方式制作连续壳体气弹模型的方法:以石膏制作内模、有机玻璃雕刻外模，精确设计石膏内模和玻璃外模之间的缝隙尺寸，在缝隙内灌注DEVCON胶剂；胶剂固化后，拆模即制成连续气弹壳体模型。动力特性测试结果表明:该模型能够较为精确地模拟实际结构的质量、阻尼以及一、二阶振型和频率，能够再现典型的风致振动现象，证实了制作方法的可靠性。制作方法简便易行、造价低、精度高、通用性强，可为高层建筑、高柔烟囱、化工塔、电视塔、冷却塔等高柔结构的连续气弹壳体模型制作提供指导。     

基于XFEM-CZM耦合法的胶接接头裂纹扩展分析及强度预测

采用扩展有限元法（XFEM）和内聚力模型（CZM）相耦合的方法，分析胶接接头胶层内部裂纹扩展、界面脱粘分层现象。采用内聚力单元和内聚力接触描述胶层/板材界面，建立单/双搭接接头有限元模型。预测拉伸载荷下接头的强度性能并与已有试验数据对比分析，验证XFEM-CZM耦合法的可行性及内聚力单元和内聚力接触2种界面建模方法的有效性。模拟裂纹从胶层内部扩展至胶层/板材界面并引起界面脱粘分层的过程，分析其损伤失效机理。讨论初始裂纹长度和界面刚度、强度及应变能释放率对胶接接头强度性能的影响。结果表明:胶接接头强度随初始裂纹长度增加而降低，且在双搭接接头模型中表现更为明显；界面刚度、强度对胶接接头强度影响较大而应变能释放率的影响较小。      

基于MapReduce的CME参数识别模型并行计算技术

日冕物质抛射（Coronal Mass Ejection，CME）参数识别模型是太阳风预报过程的重要组成部分.在空间环境预报业务中，为提高太阳风预报的准确率，需要提高CME参数识别的精度.模型以计算任务串行的方式运行，运算效率低导致模型运算时间长，不能满足这种需求.CME参数识别模型的物理运算过程相互不独立，其在单节点上的运行方式不能满足并行化要求.基于MapReduce的并行计算框架，改进了CME参数识别模型的计算流程，提出CDMR（CME detection under MapReduce）方法，实现了CME参数识别模型的并行计算，并对比分析CME参数识别模型在串行计算和MapReduce并行计算下的运行时间，提高了模型的识别精度和计算效率.      

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前，目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时，随着脑科学研究的不断深入，人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻，利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)，提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法，包括：基于演算侧抑制的目标检测算法，基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明，将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域，有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.