考虑根铰间隙的空间框架展开机构动力学分析

利用Kane法多体动力学基本理论并考虑根铰间隙影响因素，建立适用于空间柔性太阳电池阵的多框架展开机构多体系统动力学模型，对框架展开机构的展开方式和展开过程进行仿真分析，获得了机构组成部件在展开过程中的几何位置、速度、加速度等动力学特性，分析了框架展开机构各个关节点运动特性、铰链间隙与外部驱动力的相互作用规律。结果表明：合理控制框架展开机构各运动部件的驱动力矩是保证框架按照确定规律展开的必要条件；根铰间隙对太阳电池阵框架展开机构角加速度影响较为明显，进而影响到展开框架展开过程的稳定性，对转角和角速度几乎没有影响；在进行空间太阳电池阵框架展开机构设计时应严格控制铰链轴间隙，并通过动力学仿真校核间隙对太阳电池阵展开过程的影响；研究结果为空间柔性太阳电池阵多模块框架展开机构设计提供指导。     

面向多属性条件的空间对象检索算法

针对现有空间索引不能满足多样化的检索需求,提出两种新型空间索引,能够同时面向空间属性、文本属性与划分属性进行空间对象检索。将分类技术应用于空间对象检索中,提出了基于划分索引与IR-Tree的混合索引以及先划分索引再IR-Tree的索引方法,不仅满足了多样化的空间检索需求,而且有效地解决了传统空间索引更新维护代价大的问题。基于真实的北京市POI数据集进行实验,结果表明本文提出两种索引是有效的且检索效率高。与传统空间索引相比,提出的空间索引很好地解决了具有划分属性的空间对象检索问题,并且具有较高的检索效率。     

Parametric Modeling of Circuit Model for AC Glow Discharge in Air

In the parametric modeling of the circuit model for glow discharge in air,a new method for the design of glow discharge circuit model is presented.The new circuit model is an important reference for the design of plasma power supply,the simulation of glow discharge plasma actuator and the simulation of glow discharge plasma anemometer.The modeling approach consists in developing an electrical model of the glow discharge in air based on circuit components.The structure of the circuit model is established according to the theoretical analysis and the experimental device.Then the parameters of the circuit model are obtained based on the circuit analysis.Finally,the circuit model is verified by comparing the simulation current with the experimental current.This model takes into account the whole framework of the air glow discharge including the sheath and the plasma area.The built circuit model is feasible and reliable,thus being instructive for the investigation of the glow discharge in air.     

基于多尺度 3D-2D卷积神经网络的高光谱图像分类

设计提出了 1种针对高光谱图像分类任务的 3D-MSCNN模型。在 PCA降维的基础上,利用 3D空谱特征提 取网络和 2D多尺度特征提取网络实现高光谱图像特征提取,充分发挥高光谱图像空谱信息价值,增强对不同尺度 地表覆盖的表达能力。最后,利用 Softmax分类损失函数实现高光谱图像分类任务。实验结果表明,本文算法在 In. dian Pines和 Pavia University数据集上都取得了较好的分类效果。与 CD-CNN、3D-CNN、SS-Net和 HybirdSN等方法相 比,本文算法能够有效提升总体精度、平均精度和 Kappa系数等客观评价指标。     

基于多可信度代理模型的尾喷管优化设计

尾喷管是飞行器机体/推进一体化设计中的关键部件之一,直接影响着飞行器的推阻匹配、俯仰力矩配平等特性。为了提高尾喷管优化设计效率,建立基于多可信度代理模型的多目标优化模型。以基于粗网格、无黏模型的CFD 结果作为低可信度数据,以基于细密网格、SST k-ω 湍流模型的CFD 结果作为高可信度数据,将最大化推力系数、升力系数和俯仰力矩系数作为优化目标,构建Cokriging 模型,并结合NSGA-Ⅱ算法得到Pareto 解集。结果表明：以上三个目标分别提升了2.94%、13.0% 和40.6%,误差低于0.5%,并进行了敏感性分析;优化后流场波系结构更为复杂,改变了壁面压强分布规律;与Kriging 模型相比,Cokriging 模型具有相当的预测性能,构建时间成本节省了62%。     

高超声速进气道/隔离段内流特性研究进展

作为超燃冲压发动机的增压部件,高超声速进气道/隔离段内部存在一系列的复杂流动现象,本文概述了该领域的相关研究进展。高超声速进气道/隔离段内存在多种激波/边界层干扰现象,并受到膨胀波系等的干扰,使其特性偏离了传统基于简化模型的研究结果,具有显著的三维干扰特征、多波组合干扰特征,并在通道内诱导出了显著的二次流,特别是角区旋涡流动。隔离段内存在复杂的激波和膨胀波结构,这些背景波系在隔离段内不断反射,形成显著的流向和横向参数间断。当出口流道发生几何或热力壅塞时,隔离段内会出现更为复杂的激波串现象。激波串和上游背景波系、角涡相干,呈现出明显的偏向性,并在前移过程中可能会出现两种特殊的动态前移过程。尽管最近对高超声速进气道/隔离段内流特性的认识得到了极大地提高,但仍然有较多的基础问题亟待解决。     

基于强化学习的航空器机场智能静态路径规划

随着人工智能迅速发展以及“智慧机场”的提出,研究人工智能在机场如何有效地辅助机场管制人员,驾驶员指挥航空器在地面滑行具有重要意义。本文提出一种基于强化学习的滑行路径规划方法,构建航空器机场地面强化学习移动模型,并以海口美兰机场为案例采用 Python 内置工具包 Tkinter 进行场面仿真;在此基础上,考虑机场航空器滑行规则,采用 Off-Policy 中 Q-Learning 算法求解贝尔曼方程,实现航空器在 Model-based 环境中进行静态路径规划。结果表明：本文所提方法能够实现停机位到跑道出口智能静态路径规划     

直升机/粒子分离器一体化流场特性: 第一部分 前进比的影响

针对典型布局条件下直升机/粒子分离器的一体化流动特性进行了仿真研究.利用相关试验数据对仿真方法的有效性进行了检验,将整体式粒子分离器安装至类“阿帕奇”直升机外型上,形成了一种典型直升机/粒子分离器布局方案,并分析了其在不同前进比下的一体化流场特性.结果表明:较高前进比下,在粒子分离器进口上游的齿轮箱外罩上出现了复杂的三维流动分离,使得粒子分离器在较不均匀的进口来流条件下工作.与独立粒子分离器状态相比,一体化条件下粒子分离器主流出口、扫气流出口的总压损失均有所加大,增幅分别为1%和8%.