基于机器学习方法的三维粒子重构技术

通过三维粒子重构获取粒子场的分布情况是层析粒子图像测速的关键步骤，有限二维投影下的三维粒子重构是一个欠定的反问题，其精确解往往很难得到。一般情况下，可以通过优化方法得到近似解。为了获取质量更高的粒子场并用于层析粒子图像测速，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的粒子重构方法。所提出的技术可以从基于传统的代数重构技术（Algebraic Reconstruction Technique，ART）的方法所得到的粗略粒子分布中进一步提高粒子重构质量。与现有的基于ART的算法相比，新技术在重构质量方面有了显著的改进，可以有效剔除虚假粒子并更准确地还原粒子形状，并且在粒子浓度较稠密的情况下计算速度至少快了一个数量级。     

高速开关阀控电液位置伺服系统自适应鲁棒控制

为研究高精度的液压缸位置跟踪控制问题，设计了高速开关阀和换向阀组合控制液压缸的结构方案，并通过实验分析了高速开关阀的静态流量特性。建立了液压缸的连续可微摩擦模型，利用粒子群优化算法对其参数进行辨识。建立了系统的非线性数学模型，基于非连续参数映射和反步法设计了直接自适应鲁棒控制器，通过参数在线自适应调节来更新估计值和鲁棒反馈项支配参数不确定性，实验结果表明:在跟踪幅值为5mm，频率为0.4Hz的正弦信号时，最后一个周期的最大跟踪误差、平均跟踪误差及其标准差分别为0.638、0.25mm和0.405mm，与传统PID控制器相比，控制精度显著提升，旨在为实现高精度的数字阀控位置伺服技术提供有价值的参考。      

运载火箭主动段自适应增广控制

针对运载火箭上升段在复杂飞行环境、大不确定性干扰和振动等因素的影响下，传统PID控制方法难以满足高品质控制需求的问题，进行了自适应增广控制(AAC)方法研究，以实现对运载火箭姿态的精确控制。在深入分析自适应增广控制系统整体构架的基础上，通过标称PID控制器设计与基于粒子群优化(PSO)的数字滤波器设计实现了刚体控制及对弹性振动的抑制；继而针对大范围干扰、不确定性和由于滤波器切换产生的弹性振动影响，设计了在线调整算法自适应调节PID控制增益，并对其工作机理与参数设计原则进行研究；然后设计干扰补偿回路和主动减载回路以减小内外扰动、弹性振动和风载荷影响；最后在弹性振动、风干扰和参数不确定性等因素同时作用的状态下进行仿真分析，验证了自适应增广控制系统能够有效应对运载火箭主动段复杂飞行环境的影响，大幅度提升综合控制性能，具有理论研究意义与工程应用价值。     

基于CMPSO算法的永磁同步电机转动惯量识别研究

永磁同步电机(PMSM)是一种具有很强非线性的动态系统,在工业驱动应用中发挥着重要作用。实时辨识转动惯量对于高精度PMSM系统控制和稳定性状态监测具有重要意义,但传统转动惯量识别方法精度较低。在传统离散模型参考自适应理论基础之上,用柯西变异粒子群优化(CMPSO)算法代替待辨识参数自适律设计环节,以实现PMSM转动惯量识别。该转动惯量辨识方法充分利用了CMPSO算法的快速高效收敛性,仿真结果和试验结果表明了可行性、正确性和准确性。     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度，提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析，得出了二者合理的取值范围，将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合，构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数，对其进行非线性的动态调节，并引入了变异因子，提出了一种跳出局部最优的策略，防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中，与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较，仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据，对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。     

基于130nm 工艺嵌入式SRAM 单粒子软错误加固技术研究

在空间环境中,嵌入式SRAM 易受高能粒子的作用发生单粒子软错误,针对这一现象,文章研究了深亚微米工艺下嵌入式SRAM 的单粒子软错误加固技术,提出了版图级、电路级与系统级加固技术相结合的SRAM 加固方法以实现减小硬件开销、提高抗单粒子软错误的能力。并基于该方法设计了电路级与TMR(三模冗余)系统级加固相结合、电路级与EDAC(纠检错码)系统级加固相结合和只做电路级加固的3 种测试芯片。在兰州近物所使用Kr 粒子对所设计的测试芯片进行单粒子软错误实验,实验结果表明,系统级加固的SRAM 抗单粒子软错误能力与写入频率有关,其中当SRAM 的写入频率小于0. 1s 时,较只做电路级加固的芯片,系统级和电路级加固相结合的SRAM 可实现翻转bit 数降低2 个数量级,从而大大优化了SRAM 抗单粒子软错误的性能。并根据实验数据量化了加固措施、写频率和SRAM 单粒子翻转截面之间的关系,以指导在抗辐照ASIC(专用集成电路)设计中同时兼顾资源开销和可靠性的SRAM 加固方案的选择。     

基于粒子群算法的多波位高度估计方法

为解决雷达斜视模式下对目标区域的高度估计问题,提出了一种基于粒子群算法的多波位高度估计方法。利用粒子群优化算法建立约束条件和目标函数,通过多次迭代使目标函数趋于一个最优值,同时得到高度的最优解。利用粒子群优化算法求解多波位测高方程组可减小方程组近似处理误差。此外,利用粒子群优化算法可随时更改波位数目,增强了该测高方法使用的灵活性,有效提高了高度估计精度。通过理论仿真和实测数据仿真分析,验证了粒子群优化算法在求解多波位测高方程组时的有效性。结果表明:该方法具有较高的高度估计精度。     

微通道中液滴和粒子的运动特性研究

微流控技术的快速发展反映了新型检测器件对微型化和集成化的要求，以及当前科学研究和工程应用逐步向多学科交叉领域过渡的趋势。其中，液滴和粒子是微流控技术中两种重要的操控对象。液滴和粒子的微尺度流动通常处于层流范围，然而尺度效应和界面效应将非线性因素引入流动，且受到通道结构、流动条件等多个控制参数的耦合影响，使得微尺度系统表现出多种复杂的流动现象。因此，从流体动力学的机理研究出发揭示微尺度流动的物理机制至关重要。本文综述了课题组近年来关于微通道中液滴和粒子运动的研究，分析了液滴/粒子特征参数的变化规律，界定了不同流动模式的分布状况及临界条件，明确了主导流动的关键参数并建立了相应的受力模型，以期探寻不同行为的操控方法。本文工作可为微尺度下复杂流动理论体系的完善及相关工程应用提供参考。     

用于BVI噪声试验的新型涡发生器设计与分析

针对直升机特有的旋翼桨/涡干扰(Blade vortex interaction,BVI)噪声计算精度低且试验数据缺乏问题,也为了开展旋翼气动噪声特性分离方法的验证试验研究,本文设计了一种能够用于BVI噪声试验的新型多段翼型组合式涡发生器。首先通过CATIA软件建立涡发生器出口端翼型段在不同迎角下的试验模型,再使用FLUENT软件建立涡发生器的流场仿真计算模型,比较分析了不同翼型段迎角下的涡流流场。随后用粒子图像测速法(Particle image velocimetry,PIV)技术系统测量了不同翼型段迎角、距离涡发生器出口端的长度及流速等参数变化下的涡流流场,对不同试验状态下的涡核、涡强等参数进行了对比分析。针对涡量偏弱的缺点,对传统单级涡发生器进行了改进,设计研发了双级涡发生段。试验证明其能产生更强且稳定的涡,为BVI噪声试验提供了模拟的桨尖涡,试验结果表明了涡发生器的有效性。