以功能需求为驱的资源聚合方法与实现

针对面向服务的体系结构(SOA,Service Oriented Architecture)环境中资源聚合的特点,提出以功能需求为驱动的资源聚合机制,在这一机制中,资源不再是静态的组件对象,应用流程与任务模型实现了分离,任务所需的功能成为关注重点与组织对象.聚合机制由3层构成:通过底层服务信息集合汇聚满足需求的资源服务;通过中间层的功能需求描述定义资源服务所具备的各种功能与属性;通过上层上下文环境满足任务执行过程中资源服务之间的约束.在模型内部,通过逻辑数据,维护异构服务接口之间的数据依赖关系.利用该机制实现以功能需求为驱动的应用构造.基于该机制的工作流系统NGGWf(National Geology Grid Workflow)已应用于国家地质调查应用网格中的地质勘测.      

基于危害度航空发动机可靠性评估模型及应用

针对航空发动机可靠性指标评估的需要,提出了基于危害度故障统计分析模型.该模型考虑各故障样本对发动机危害性的影响,将出现的故障按照对发动机安全、性能、任务及维修等指标的影响进行等级分类,从故障的失效机理出发建立相应的分布模型,采用分布计算和二次分布等算法进行整体可靠性指标评估.应用该模型对英产和国产的2种同类型航空发动机进行了故障统计分析,计算了2种发动机的可靠性指标,并进行了对比分析.最后以累积工作时间和日历工作时间进行了故障的时间变化分析,提出了故障样本的时效性.      

弹性变形对柔性机翼气动特性影响分析

针对大展弦比全复合材料机翼的非线性静气弹响应行为,采用CFD/CSM(Computational Fluid Dynamics/Computational Structural Mechanics)弱耦合方法,使用三维N-S方程和结构力学方程以及动网格生成技术和压强插值技术,通过高精度的数值模拟,求解了大展弦比柔性机翼在结构几何非线性变形状态下的非线性静气弹响应问题.算例分别对典型的大展弦比复合材料前掠机翼和后掠机翼进行了求解,计算结果表明,与前掠翼相比,后掠翼的升力系数明显降低,升阻比降低,严重偏离了刚性机翼的设计点,在柔性机翼的气动设计中必须加以考虑.      

非定常欠膨胀射流的间断有限元模拟

采用间断有限元方法对非定常欠膨胀射流进行了数值模拟,将二维守恒方程的间断有限元方法发展到轴对称Euler方程,对欠膨胀射流问题进行了数值计算。计算结果表明,采用间断有限元方法能够有效地捕捉到包括激波、滑移线、涡环和多级马赫盘等复杂流场结构,与实验照片反映的流动特征吻合较好。此外,两个马赫盘的位置与其他数值结果和实验测量结果吻合很好,表明该方法具有很好的鲁棒性,对非定常欠膨胀燃气射流的数值模拟是有效的。     

基于输出预测的姿控发动机控制律优化设计

针对带有侧向喷流姿控发动机和尾部气动舵的导弹,建立了系统动力学模型和运动学模型,并对模型进行了分析和简化;考虑到侧向过载输出响应快速性的要求,采用侧向喷流发动机提供姿态控制力矩快速建立过载。基于侧向喷流发动机的工作特点,采用Fliess展式得到侧向过载输出的预测和侧向喷流发动机推力放大因子的估计,并以此为基础,提出了以侧向喷流发动机为执行机构的姿态控制律优化设计方法,实现了对侧向过载的快速跟踪。仿真结果说明了所提出方法的有效性。     

一种全柔性气泡致动器及其制作工艺

气泡致动器的弹性薄膜厚度不均、高压气体泄露、刚性基底以及缺乏控制依据是制约其实际应用的关键问题。为了解决上述问题,采取了如下措施：对现有成膜工艺进行了改进,提高了弹性薄膜厚度的一致性;开发了一种新的气泡致动器的制作工艺,避免了原制作工艺中的粘接环节,保证了气泡致动器的气密性;使用柔性材料作为基底,器件可弯曲变形,便于安装在翼型表面;采用Mooney-Rivlin超弹性材料模型对气泡致动器弹性薄膜的变形进行分析,确定了不同厚度的薄膜变形高度与压力的理论关系,同时指出,在相同条件下宽度是影响气泡薄膜变形的主要因素,为气泡致动器的控制提供了参考。实验证明：所开发的气泡致动器可以有效地进行延迟分离,降低压差阻力,实现了主动流动控制。     

微小型无人机用微磁数字罗盘集成系统的设计

 针对现有微磁数字罗盘成本高、输出频率低、动态定姿时易发散等问题,结合微小型无人机(MUAV)导航与控制系统的组成特点,设计了一种利用MUAV机载微惯性测量单元(MIMU)中的天向陀螺输出判断无人机的运动状态,采用MIMU中的3轴加速度计组件测量的地球重力矢量,配合3轴磁阻传感器测量的地球磁场矢量,共同进行姿态确定的微磁数字罗盘集成系统。对传统的环境干扰磁场校正方法进行了完善与验证,使之适合于空间三维定姿。试验结果表明：系统总体性能良好,航向精度可达0.5°,成本为同类产品的1/5,输出响应可达50 Hz,满足应用于MUAV导航控制系统的微磁数字罗盘的高精度、低成本和实时性的要求。     

基于数据关联的故障快速检测

 多数情况下,快速实时地进行故障检测是很重要的。将故障看做是通过多传感器观测的动态模型,进行多传感器多模型概率数据关联,以各个模型的关联结果和设定的阈值为依据,可以有效地实现故障检测。联合概率数据关联（JPDA）算法是解决多传感器多目标跟踪的一个有效方法,文中通过分析概率数据关联算法,对联合概率数据关联算法进行了改进：（1）通过正确地选择阈值,移除小概率事件,进而建立一个近似的确认矩阵;（2）根据被跟踪目标故障跟踪门的相交情况,将跟踪空间进行数学划分,形成若干相互独立的区域;（3）对同一区域内公共有效量测的概率密度值进行衰减,计算出关联概率。仿真对比表明,本文的改进算法能显著减少计算时间,有效提高故障检测的快速性和实时性。     

Duane模型的导数最小二乘估计

 针对传统最小二乘估计仅仅考虑回归模型曲线本身的试验样本,不能同时对曲线动态变化规律进行描述、未能充分利用模型与数据信息的问题,依据在一次观测中待定参数的取值应使得随机样本与模型各阶导函数在概率尺度下具有最小距离的原理,通过构造模型曲线导数意义下的损失函数,提出了一种能够综合利用模型与试验数据导数信息的导数最小乘方估计方法,推广了传统最小二乘估计的模型条件与使用范围。并结合复杂可修产品可靠性增长的Duane模型给出了参数的一般导数最小二乘估计与最佳导数最小二乘估计式,证明了模型参数的导数最小二乘估计较传统最小二乘估计具有更好的统计性质。为实际中确定模型曲线,进行工程预测提供了一条新的技术途径。     

基于MAX-MIN自适应蚁群优化的无人作战飞机航路规划

为了保证无人作战飞机(UCAV)以最小的被发现概率和最优的航程到达目标点,在敌方防御区域内执行任务前必须进行航路规划。蚁群优化(ACO)算法的并行实现机制适合于复杂作战环境下的UCAV航路规划,但是基本ACO算法有易陷于局部最优解的缺点。在对基本ACO算法采用精灵策略保留每次迭代最优解的基础上,提出了一种适用于航路规划的MAX-MIN自适应ACO算法,并给出了改进后ACO算法的实现流程,最后采用改进前后的ACO算法对某UCAV的任务态势分别做了仿真实验。实验结果表明改进后的ACO算法可更加有效地应用于UCAV航路规划。