基于相关双采样技术的CCD视频信号处理研究

在动态目标的CCD探测中,一个非常关键的技术就是对CCD输出信号噪声的抑制或削弱,以提高输出信号的信噪比。首先,对CCD输出信号的特性及常用处理方法进行了简要描述,并结合CCD输出噪声的特点,对相关双采样(Correlated Double Sampling)法进行了细致地分析。最后在建立CDS传输函数及噪声分析模型的基础上,利用最适合的相关双采样技术对CCD信号存在的复位噪声及其它低频噪声的抑制进行了相关测试。结果表明:对2δ法CDS电路,只要选择合适的采样时间,不仅能有效地消除KTC噪声,而且对低频噪声及其它白噪声也有不同程度的抑制。     

人工智能在空腔气动/声学特性预测与控制参数优化中的应用

多参数多条件下的精准气动特性数据是进行飞行器快速设计、系统完善、性能评估、指标考核的基本前提和根本保证。基于人工智能的深度学习技术与流体力学交叉融合已成为当前发展趋势,并在湍流模型改造、系统理论建模、气动数据预测、控制参数优化、复杂流场重构等方面得到成功应用。为最大限度发挥深度学习的强大表征能力,围绕内埋弹舱作战运用和智能优化设计需求,构建了弹舱空腔气动特性多场载荷数据库,采用基于数据驱动的深度学习方法,建立了耦合因素影响下的空腔气动/声学特性智能分析深度前馈神经网络模型,实现了有限约束条件下的空腔气动/声学特性快速预测,并引入随机搜索和贝叶斯超参数优化方法增强了模型鲁棒性,为空腔噪声有效控制模型快速优化设计提供了数据基础和方法途径。     

马赫数分布可控的二元高超弯曲压缩面优化设计

针对一种马赫数分布可控的二元高超弯曲压缩面进行参数化研究,获得其设计参数对压缩面性能的影响规律,在此基础上建立多项式响应面代理模型并进行多目标优化,基于优化结果设计了二元弯曲激波进气道,并与同等约束条件下的三楔进气道进行比较。结果表明:压缩面初始压缩角θ与马赫数梯度函数中的设计参数md1,C对压缩面性能影响最为显著;Ma∞=4.0时弯曲激波进气道流量系数达0.769,与三楔进气道相比,在Ma∞=4~7工作范围内的流量捕获能力相当,但其喉道、出口截面的总压恢复系数均高于三楔进气道,在Ma∞=4,6,7工况下,喉道截面总压恢复分别有6.5%,8.4%和10.7%的提高。     

高超声速二元进气道顶板移动变几何方案数值模拟

针对一种工作于马赫数Ma=4~6范围内的高超声速二元进气道,探索了一种进气道部分压缩顶板可移动的简单变几何方案,利用数值模拟研究了接力点变几何进气道的自起动性能和Ma=4~6的调节方法。结果表明:部分压缩顶板可移动简单变几何进气道方案在Ma=3.7能够实现自起动;变几何所形成的自适应放气槽放气量很小,最大放气量在2%以内,关闭自适应放气槽接力点Ma=4流量系数达到0.77;在整个工作范围内流量系数较高、总体性能较优,该变几何方案的调节方法是切实可用的。     

基于壁面马赫数梯度的高超声速弯曲激波二维进气道数值研究

研究了一种壁面马赫数(Ma)呈线性分布规律的曲面压缩面,以此设计了高超声速弯曲激波二维进气道,并与同等条件下常规三楔压缩二维进气道进行了比较.数值研究结果表明:根据给定的壁面 Ma 线性分布规律和压缩面增压比,通过有旋特征线理论来设计压缩面的方法是可行的;与常规三楔压缩相比,此方法能改善压缩面附面层的稳定性,能有效缩短外压缩段的长度,并且其性能参数对来流 Ma 变化影响不敏感,特别是非设计状态下性能优势尤为突出.在接力点 Ma 下其流量系数达到0.783,比常规三楔压缩二维进气道提高13.2%,同时喉道截面总压恢复系数也提高4.5%.      

先顶后刹时摩擦焊接头金属的本构关系

采用正交多项式和回归分析方法,系统地研究了热力参数(顶刹时差、变形量、顶锻速度)与摩擦焊接头金属性能间的本构关系;探讨了热力参数对接头金属性能的影响规律,为高温合金与耐热钢摩擦焊接成形与控制提供了依据。     

超临界翼型Gurney襟翼增升实验研究

在FL-21风洞中进行了高速情况下Gurney襟翼对超临界翼型增升实验研究.0.5%C、1.0%C、1.5%C和2.0%C高度的Gurney襟翼分别使翼型最大升力系数提高了6.0%、12.4%、21.7%和22.3%,其中,1.5%C高度的Gurney襟翼使翼型获得了33.2%的最大升阻比增量.其增升机理则是由于Gurney襟翼前表面压力增强,而其下游底部吸力增加,此压力梯度直接导致翼型总环量增加.      

基于层间分类一致性准则的舰船目标细粒度识别方法

舰船目标的层次化、细粒度识别在军事和民用领域均有重要意义。现有细粒度识别方法一般需要部件级精细标注或采用注意力机制提取关键特征，但并未有效利用舰船目标层次化分类体系中本身所蕴含的隶属关系信息提高细粒度识别精度。针对舰船目标的层次化分类问题，建立了舰船目标多层级一致性分类数学模型，提出了一种基于层间强一致性分类准则的细粒度识别方法，设计了层间一致性分类损失函数，并构建了多层级兼容舰船目标细粒度识别网络(MLCDet)。经试验验证，该方法有效、鲁棒，资源开销小，能够有效利用分类体系中各类别间的隶属关系提升目标识别精度。在无需部件级标注信息的前提下，将mAP提高了1.3%,与此同时，模型总参数量仅增加0.02%,推断速度不变。     

采用几何方式组合壁面压力/马赫数分布的弯曲压缩面

根据给定壁面参数分布规律反设计压缩面的方法,通过几何方式组合研究了壁面采用压力/马赫数复合分布规律的弯曲压缩面,分析了压缩面的参数分布和性能特点.在与参考二维进气道相同约束条件下,将弯曲压缩面应用于二维进气道,分析了其性能并与参考二维进气道进行了对比.数值研究结果表明:几何方式组合能充分发挥壁面按单一参数设计所得弯曲压缩面的优势,使壁面参数分布得到有效改善并趋于更加合理.同参考二维进气道相比,几何方式组合进气道的外压缩面长度有所增加,但在来流马赫数在4~6范围内它的喉道总压恢复系数均得到显著提高.来流马赫数为6时,几何方式组合进气道的喉道总压恢复系数提高10%;来流马赫数为4时其喉道总压恢复系数提高9.6%.