旋翼桨尖涡生成及演化机理的高精度数值研究

为了细致捕捉直升机旋翼桨尖涡的生成和演化过程,建立了一个基于高精度网格和高阶通量计算格式的旋翼桨尖涡计算流体力学(CFD)求解方法。在该方法中,流场求解选取旋转坐标系下的Navier-Stokes方程为控制方程;空间离散采用迎风Roe格式,并采用低耗散的5阶WENO(Weighted Essentially Non-Osciltatory)格式进行对流通量的计算;时间推进则采用双时间法,在伪时间步上使用隐式LU-SGS(Lower-Upper Symmetric Gauss-Seidel)推进格式;应用嵌套网格方法实现桨叶网格和背景网格的数据交换。应用所建立的方法对悬停状态的旋翼桨尖涡流场进行了高精度模拟,在桨叶网格上精细地捕捉到了桨尖涡的具体生成过程,在背景网格上捕捉到了更多圈数的桨尖涡尾迹,并对桨尖涡的演化机理进行了深入研究。结果表明:建立的高精度数值方法能够有效地对旋翼桨尖涡的生成和演化过程进行细致模拟;悬停状态下旋翼桨尖气流在上下表面压力梯度的作用下经历了边界层增厚、逐渐卷起形成涡核以及最终脱离桨叶形成桨尖涡的过程。     

多功能相控阵雷达目标监视与气象探测兼容模式设计

对多功能相控阵雷达目标监视与气象探测兼容模式设计进行了研究。针对多功能相控阵低空监视雷达集成气象探测功能的需求,从系统工作兼容性角度出发介绍了一种雷达工作模式折中设计方法。该方法解决了目标监视和气象探测在数据率、波形设计、波束驻留时间分配等的矛盾,实现两种功能的兼容。此外,还对该兼容模式的工程实现进行了探讨。     

一种新型铁电移相器材料的第一性原理计算

铁电薄膜移相器是基于铁电材料的新型移相器,被广泛应用于相控阵天线中。对于这类移相器组成材料的性能改进一直是雷达系统在军事、航天等领域的研究热点之一。基于第一性原理密度泛函理论,综合分析了ABi₂Nb₂O₉(A=Ba, Pb, Sr, Ca)材料的电子属性、化学键和极化属性。结果表明:这种体系有着类似的铁电性起源；Nb—O和Bi—O间的杂化对于系统的畸变和铁电相的稳定起着重要作用；随着A位离子半径的增大,体系的畸变参数也随之增大,导致材料有更大的自发极化,增强了铁电移相器的性能。实验结果验证了理论计算的正确性,为新型铁电移相器的研发奠定了基础。     

直升机前飞旋翼桨尖涡定常质量射流控制计算

针对直升机前飞状态开展了旋翼非定常桨尖涡的模拟,采用定常桨尖空气质量射流(TAMI)控制方式对旋翼桨尖涡进行了控制。建立了一个适用于前飞旋翼桨尖涡高精度捕捉和质量射流控制模拟的数值方法,在该方法中,采用有限体积法进行空间离散,应用5阶Roe-WENO(weighted essentially non-oscillatory)格式进行流场重构及控制面对流通量计算;采用双时间方法进行时间推进,伪时间步上应用隐式LU-SGS(lower upper symmetric Gauss-Seidal)格式;引入射流边界条件对质量射流进行模拟;采用运动嵌套网格方法对前飞旋翼桨尖的挥舞运动进行模拟,并对桨叶网格和背景网格进行针对性加密。基于所建立的方法对前飞状态旋翼非定常桨尖涡及其质量射流控制进行了模拟,计算结果表明:前飞状态下旋翼桨尖涡存在较大的前后差异,桨盘前侧的桨尖涡涡核强度远小于桨盘后侧;桨盘前侧旋翼桨尖涡的涡核强度很难由定常质量射流控制来减弱,而桨盘后侧的旋翼桨尖涡则可以通过定常质量射流得到有效控制。     

基于ResNet的智能恒虚警目标检测方法

传统恒虚警检测方法通常假设待测单元的杂波与训练杂波满足独立同分布,然而在实际雷达工作环境中,强杂波呈现出非均匀特性,沿距离单元的杂波统计特性差异变化较大,使得传统恒虚警目标检测方法在复杂环境下的检测性能下降。为解决该问题,本文从杂波统计特征提取分类出发,通过深度学习方法对杂波进行分类,提出了一种基于残差神经网络(ResNet)的智能恒虚警目标检测方法。首先,根据雷达实测杂波数据建立ResNet的训练集和测试集;其次,构建ResNet对数据进行智能特征提取,得到杂波的统计特征,并用训练好的网络对测试集进行测试;最后,以阈值可设的Softmax分类器对所得统计特征进行分类,根据分类结果实现智能恒虚警目标检测。实验结果表明:相比传统恒虚警检测方法,本文提出的方法具有自适应能力更强、检测性能更好等优点。     

一种基于航迹特征的无人机与飞鸟目标雷达识别方法

对于现代雷达探测系统而言,无人机与飞鸟同属于具有“低慢小”特征的一类典型目标,而面对比较复杂的作战环境,其对功能的要求已经不仅局限于对两者目标实现稳定探测跟踪,如何有效区分两者类型并完成识别更是当下急迫且重要的难题。常规方法是从目标的微动特征差异进行区分,但由于两者回波微弱,很难通过时频分析方法提取目标特征。针对该问题,从航迹特征出发,提出一种无人机与飞鸟目标雷达识别方法。首先对比两者目标在运动轨迹上的差异性,进行特征分析,提出时间相关的航向震荡频率与速度震荡频率特征量描述方法,并在离线状态下,利用实测雷达系统记录的航迹数据,提取两者的有效特征量;然后利用支持向量机算法对样本进行训练,并在获得最优模型参数后,通过测试样本进行测试,测试分类结果显示准确识别率能够达87%;最后在线状态下跟飞实验,其结果既表明该方法的正确性,也体现了在工程实现角度上的轻量性、实用性、适用性,具有较高价值。     

基于数据扩充和特征增强的雷达回波无人机检测

针对基于雷达无人机目标识别难度高、精确度低、适应性差等问题，本文提出了利用深度学习的方法，对雷达回波进行无人机检测。首先，利用相参累积的方法生成雷达回波的距离-多普勒图像，增强目标特征并提高信噪比;其次，采用生成对抗模型对距离-多普勒图像进行数据扩充，以获得充足的图像数据减小网络的过拟合并提高网络鲁棒性;最后，使用基于位置感知的卷积神经网络增强特征，通过构建基于距离-多普勒图像的感知模块，实现对目标距离和运动速度的检测。通过在雷达回波序列中弱小飞机目标检测跟踪数据集上验证的结果表明:最终检测结果在召回率89%的情况下达到了91%的准确率。相比于基准方法，本文提出的方案具有更高的检测精度和更好的网络运行效率。     

耦合高效配平策略的旋翼气动特性分析方法

建立了一个耦合高效配平策略和计算流体力学（CFD）技术的旋翼气动特性分析方法.采用CFD求解器进行雅克比矩阵和旋翼流场的计算，建立了一个包含直接配平法的旋翼气动特性分析平台；引入差量法思想对配平策略进行简化，发展了一种差量配平法，解决了直接配平法中雅克比矩阵计算效率低下的问题，显著缩短了计算时间.旋翼流场求解中控制方程采用Navier-Stokes方程，空间离散格式选取2阶迎风Roe格式，时间推进采用隐式lower-upper symmetric Gauss-Seidel (LU-SGS)格式，湍流模型为Baldwin-Lomax (B-L)模型.分别采用建立的基于直接配平方法和差量配平方法的气动特性分析平台对AH-1G和Helishape 7A直升机的旋翼进行了配平计算和研究，对比分析了两种配平方法的计算效率和精度及背景网格的网格量对配平结果的影响.结果表明:与直接配平法相比，耦合差量配平法的气动特性分析方法计算圈数更少，可节省至少60%的计算时间；使用疏化的背景网格虽然不利于捕捉流场细节，但是可以在兼顾配平结果准确性的同时，降低配平计算代价，提高旋翼配平和流场计算的效率.