预测-五阶容积卡尔曼滤波方法

为适用于强非线性、非高斯过程噪声系统，结合预测滤波（PF）与高阶容积卡尔曼滤波（HCKF），提出一种预测-五阶容积卡尔曼滤波（P5thCKF）方法。通过预测滤波方法对系统模型中的过程噪声及其方差阵进行实时调整，进而将新模型代入到五阶容积卡尔曼滤波框架中进行实时递推状态估计。推导了五阶球面单形-径向积分准则，采用五阶球面单形积分准则处理球面积分，广义高斯-拉盖尔积分准则处理径向积分；描述了预测滤波方法并对模型误差调整量进行了推导。通过2个仿真实验验证了本文方法在强非线性、非高斯过程噪声系统中的可行性以及应用于工程实践的可能性。     

升力体式浮升混合飞艇多学科设计优化

升力体式混合飞艇是全球远距离大载重运输的重要选择，随着全球贸易的发展，逐渐成为国内外的研究热点。作为航空宇航技术、新能源技术和高性能材料技术相结合的新概念飞行器，混合飞艇设计过程需对多个学科进行综合考虑和优化。为了将多学科设计优化（MDO）方法引入到混合飞艇的总体设计中，将其分解为能源子系统、气动和推进子系统以及结构和重量子系统。在子系统模型构建的基础上，提出具有自适应能力的基于响应面的并行子空间优化（CSSO-RS）算法，将重量平衡和能量平衡作为实现远距离载重运输的约束条件，并提出爬升、日间巡航、滑翔和夜间巡航的多阶段任务剖面，以充分利用太阳能电池、燃料电池和锂电池的优势，实现混合飞艇的最优化设计。优化结果表明:具有自适应能力的优化算法在精确度和计算效率上均有明显的优势，同时重量分配的结果也为混合飞艇结构轻量化设计和能源系统设计提出了更高的要求。      

并行稀疏滤波在轴承声信号下的故障诊断

振动信号是航空发动机故障监测的常用信号。由于航空发动机结构复杂，对振动传感器的布置要求日益严格。声学信号以其非接触式、易布置、低成本的优点，在轴承智能故障诊断中引起了广泛的关注。然而，由于航空发动机内声信号所处的环境噪声较强，传统的轴承故障诊断方法无法实现精确的特征提取。为此，研究有效的特征提取方法实现轴承声信号下的智能故障诊断显得尤为重要。稀疏表示是智能故障诊断中的一个研究热点，在稀疏特征提取方面显示出强大的力量。对强噪声下的声信号进行有效的稀疏特征提取，可为轴承的非接触式故障诊断提供解决路径。提出一种基于并行稀疏滤波的轴承故障诊断方法，能够实现对轴承声信号的稀疏特征提取。并行稀疏滤波通过在传统稀疏滤波的基础上增加另一个归一化方向来实现进一步的稀疏特征提取，然后采用权值归一化方法约束训练得到的权值矩阵。最后，通过仿真和实验数据验证了所提方法的优越性。结果表明，并行稀疏滤波能够实现轴承声信号的有效稀疏特征提取和精准分类，可用于声学信号下的轴承智能故障诊断。     

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。     

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。     

基于自适应Kriging代理模型的交叉熵重要抽样法

对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题，本文提出了一种交叉熵重要抽样（CE-IS）方法结合自适应Kriging （AK）代理模型的求解方法（CE-IS-AK）。所提方法基于交叉熵原理，用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数，并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新，从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外，本文还改进了CE-IS方法的收敛准则，避免了方法的冗余迭代，扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型，因此，本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法，本文方法中引入了重要抽样的思想，因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下，大幅缩减小失效概率计算时样本池规模，并且由于利用了混合高斯模型，因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。     

考虑外包的货运航空公司货流分配问题

针对货运航空公司大量、纷繁交错的航空货运需求，制定合理的路径规划和配流方案可以降低运输成本、提高运输效率。考虑货机运输和外包运输2种运输方式，建立了运力配置和货流分配一体化的混合整数规划模型。以中国国际货运航空有限公司为例进行算例求解，根据不同运输距离对货流进行预分配，根据OD对机场所在集合预先规定货流可以中转的机场，不仅缩小了搜索空间，比两者均不处理时节省了85.12%的计算时间，而且中转货流运输路径总长度和中转货流周转量与不处理相比也分别降低了17.19%和28.99%，减少了大量绕路。得到的结果与不考虑外包的模型相比节省了4.87%的成本。引入外包价格系数进行灵敏度分析，随着外包价格系数从1.2到0.8不断减小，货运航空公司通过外包运输的货物量增加，同时小型货机执飞的航段不断减少，而大型货机执飞的航段没有变化。对不同运输方式的单位运输成本随运输量变化的曲线进行分析，当货运航空公司在面临新增局部货运需求时，可以不改变全局方案，而根据曲线及剩余运力情况做出较优的决策。      

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

不同迎角下脊形前体绕流数值模拟研究

脊形前体有较强的背风涡流场,不同的前体形状对前体涡流场和气动力有很大的影响。本文针对脊形前体飞行器大迎角湍流大分离流动计算的困难,采用IDDES混合湍流模型,以及与之匹配的非定常算法,研究了不同来流迎角下脊形前体的气动特性,以及背风涡非定常演化、破裂的细致流动结构。选取了不同脊形角,以及不同上、下高宽比的脊形前体进行计算。计算结果表明,在迎角较小时,随着迎角的增大,前体主涡会逐渐增强,在迎角较大时,前体主涡破裂;在相同迎角下,脊形角较小时,前体涡较强,涡升力也更大;对于相同脊形角的前体,当上半截面高宽比较小时,前体主涡强度较大,前体涡破裂临界迎角较小,即会提前破裂。     

连续变迎角试验数据自适应分段拟合滤波方法

针对常用的阶梯变迎角数据处理方法处理连续变迎角试验数据时，不能去除低频振动分量的问题，基于试验数据中的近似对称、局部线性等特点，提出一种将数据进行分段二项式拟合的处理方法，并详细论述其基本原理，重点介绍基于方差极小值动态确定数据分段长度的方法。基于测试信号的实验结果表明所提方法可将低频分量信号滤除近70%，有效提高数据处理精度。经标模试验测试验证，所提方法可成功应用于某些试验。