一种基于曼哈顿距离的帧间加权预测算法

合并模式通过共享邻域块的运动矢量（MV）来节省编码运动信息比特数，有效提升了编码器率失真性能。然而，当前合并模式中的运动补偿预测（MCP）不够准确。为此，分析了合并模式中的预测残差分布特点，并提出了一种基于曼哈顿距离的加权预测算法作为合并模式的附加候选项。首先，采用邻域合并候选项的运动矢量进行运动补偿预测得到多个预测块；然后，根据候选块位置与像素点的曼哈顿距离对获得的多个预测块进行加权平均得到附加候选项；最后，通过率失真优化（RDO）从附加候选项和原有候选项中选择出最佳的合并模式。实验结果显示:在联合探索测试模型JEM 7.0平台上，所提算法在不同的编码器配置下均获得了率失真性能的提升，其中低延迟P帧下达到了平均1.34%的比特率节省。      

基于Kriging方法的航空发动机压气机特性元建模

针对求解航空发动机数学模型时,使用传统的压气机二维特性曲线进行插值计算精度较差的问题,引入了优化技术中元建模的思想,对压气机特性进行模型重构.根据压气机特性数据空间分布的特点,定义元模型的输入输出维数,采用Kriging算法建立了流量和效率特性的代理模型.以某型涡扇发动机为例进行了压气机特性元建模的仿真计算,设定了满足...     

积垢对压气机流场影响的数值分析

以某型轴流压气机为研究对象,对不同积垢程度的压气机流场进行了三维的CFD数值计算,对比分析积垢造成压气机性能损失的机理。结果表明：积垢对压气机流场的影响主要是导致叶片吸力面中部压力梯度比较大的区域附面层提前转捩,扩大尾迹区的低速回流区,增加叶栅的流动损失。     

基于非线性约束模型的发动机部件性能衰退研究

引入流量因子和效率因子,通过在稳态模型中修改流量因子和效率因子,模拟几种性能失效形式,分析了它们引起压气机和涡轮测量参数的变化.以发动机稳态模型为基础,构建优化部件性能参数的非线性约束模型,得到部件性能参数的衰退过程.在得到的性能参数基础上,代入到发动机稳态模型,得到对应的测量参数,同时滤掉噪声的干扰.又运用雅克比矩阵建立部件性能参数与测量参数的对应关系,得到的测量参数与非线性结果进行比较,证明了非线性约束模型计算发动机测量参数的优越性     

涡轮叶片粗糙度对其性能衰退的影响研究

涡轮是航空发动机核心部件之一,对整个发动机性能的发挥产生重大影响。导致航空发动机性能衰退的形式有很多种,其中由积垢沉淀因素造成的叶片粗糙度增大是具有代表性的原因。利用叶型基本数据进行两级涡轮建模,与传统建模方法相比,提高了模型精度。将所有导致涡轮性能衰退的因素都等价为叶片表面粗糙度的变化,并基于等价雷诺数修正原理,通过仿真方法定量研究了涡轮叶片由于积垢沉淀引起粗糙度增大从而导致其性能的衰退情况。仿真结果表明,当涡轮叶片表面粗糙度增大时,两级涡轮主要的特性参数都发生不同程度的减小,使涡轮总体性能下降。     

某型涡扇发动机状态模型修正

为了针对每一台发动机建立准确的气路故障诊断模型,采用部件法建立了某型涡扇发动机的基准数学模型,分析了模型失配的原因,确定出需要修正的特性参数,采用小波分析实现对可测参数数据的预处理,通过求解所建的扩展非线性方程组完成了发动机模型的离线修正。经仿真验证该算法有较高精度,且易于工程实现,为建立准确的稳态气路故障诊断方程奠定了基础。     

FMECA在某发动机涡轮部件上的应用

介绍了FMECA的原理和工作内容,通过其在涡轮部件上的应用体现出在航空发动机设计中的重要作用及存在的问题。     

大型战略目标反敌卫星侦察问题浅析

论述了卫星侦察的优势及不足，分析了大型战略目标面临的卫星侦察威胁，提出了大型战略目标反卫星侦察的对策。     

一种基于蚁群优化的粗糙集属性约简方法

针对基于智能优化算法的属性约简方法存在的问题,在扩张矩阵概念的基础上,将属性约简问题转化为几何路径寻优问题,通过改进最大-最小蚂蚁系统(MMAS)算法,提出了一种基于蚁群优化的粗糙集属性约简方法,给出了相关参数的定义和详细算法流程,在UCI数据集上测试了该算法,结果表明了算法的有效性.     

利用多状态试车数据修正发动机部件特性

针对经典的航空发动机部件特性修正因子法的不足,提出一种于多状态试车数据的修正方法.利用发动机部件匹配模型方程以及试车参数计算值和实测值的差值组成目标方程组,采用改进的免疫粒子群算法优化求解获得部件特性修正系数.以多个不同状态下的修正系数为基础,利用滑动最小二乘方法拟合修正系数曲面,进而得到修正的部件特性图.数值试验表明:综合利用不同状态下发动机试车数据进行部件特性修正,克服了传统方法的不足.提高了修正部件特性在整个工作范围的精度.