考虑噪声抑制的高超声速风洞气动力识别方法

对于风洞试验中全尺寸模型试验的非平稳信号进行载荷辨识仍存在诸多问题。针对全尺度模型试验的非平稳信号载荷辨识提出了一种基于深度残差收缩网络（DRSN）深度学习技术的智能载荷辨识方法，该方法通过深度学习提取测力系统输出数据中的气动力、惯性力和噪声等特征，通过注意力机制对每组数据进行获取阈值，再通过软阈值函数对特征进行滤波降噪，有效辨识出测力系统响应信号中的惯性力分量并进行剔除，实现气动力载荷辨识。在测试验证中，均值法的辨识精度为85%以上，DRSN模型的辨识精度为94%以上，证明DRSN模型能有效降低噪声和惯性力对于载荷辨识的干扰，用于非平稳信号的载荷辨识具有精度高、可靠性好等特点。     

导航卫星中断频次的分析方法

面向导航卫星中断频次的定量分析需求,该文分析导航卫星中断产生的主要原因,给出中断频次分析的流程,并针对分析过程中的三个关键问题,研究提出具体实施方法,包括通过相关性分析快速定位底层中断事件,通过中断树建立指标分析模型,并融合在轨数据、地面试验数据快速预估得到底层功能异常率等。最后通过示例进一步说明中断频次分析过程。该文方法已应用于北斗导航卫星工程。     

基于目标特性的航天器太阳光压面积计算方法

太阳光压是影响深空探测航天器轨道确定与预报精度最主要的摄动力.针对实际任务需求，采用了一种基于目标特性的光压面积建模与计算方法，根据航天器形状、尺寸、表面材料以及材料光学特性等信息，实现了分析型光压模型的建立与求解，提高了计算效率和精度，可快速计算目标在光照方向上的光压面积、投影面积以及光压比例因子等参数.通过长方体光压面积理论值与仿真值的对比，验证了该方法的准确性和有效性.针对复杂结构探测器开展了光压面积计算，可为深空探测航天器精密定轨中的光压模型解算、定轨及预报提供参考.      

四相横向磁通永磁电机的三电平滞环电流控制

以新型四相横向磁通永磁电机为研究对象,利用MATLAB/Simulink软件平台以及Simpower System工具箱,对闭环控制系统进行了研究。在传统双闭环调速控制基础上,为滞环电流控制环引入零电平,将滞环分为上滞环和下滞环。综合考虑开关频率与电流THD确定合适的滞环环宽,并根据偏差电流值与滞环环宽比较值得到逆变器控制信号。通过仿真得到各种工况下的电机运行数据,说明该控制方法能够对四相横向磁通永磁电机进行有效控制。     

鸭式布局飞机矢量喷流对地面效应影响的风洞试验

针对单发鸭式布局飞机，通过低速风洞试验，研究了矢量喷流对飞机地面效应的影响特性。研究结果表明：发动机喷流使得飞机的地面效应增强，升力系数增加，降低飞机起飞/降落时的飞行速度，缩短起降距离，从而改善飞机起降性能。发动机喷管上/下偏转时，矢量喷流对飞机上下表面气流诱导不对称，均使地面效应阻力系数增量减小。在此基础上，基于数值模拟结果对喷流与地面效应的相互作用机理进行了分析。     

火箭空中爆炸冲击波峰值超压预测方法

研究火箭空中爆炸冲击波参数预测方法对于乘员舱的安全评估具有重要意义。为了探究火箭空中爆炸时飞行高度对峰值超压的影响，获取冲击波参数快速预测方法，利用ANSYS/LS-DYNA有限元软件对火箭飞行至0~20 km高度爆炸进行了有限元仿真分析。结果表明，作用于乘员舱的冲击波峰值超压随飞行高度的增加而快速减小。火箭空中爆炸冲击波压强衰减系数与飞行高度之间的关系服从二次函数衰减。在此基础上，提出了考虑高度效应的火箭空中爆炸冲击波峰值超压预测公式，可为乘员舱的快速危害性评估以及防护研究提供一定参考。      

激光点火系统损耗检测温度误差补偿方法

点火通路损耗检测精度是激光点火系统的一个重要指标,其在很大程度上决定着点火系统状态判断的准确性.针对激光点火系统损耗检测精度随温度变化的问题,对不同温度条件下激光点火系统的点火通路损耗检测精度进行了分析.分析结果表明,探测器暗电流、运放输入偏置电流和输入失调电压等均会影响检测精度,且检测偏差随温度升高而增大.建立了点火通路损耗检测温度误差模型,在-40℃～75℃范围内,采用温度误差模型进行补偿后,火工品发火前的损耗检测偏差(峰峰值)从0.62dB减小为0.16dB,火工品发火后的损耗检测偏差(峰峰值)从1.45dB减小为0.30dB,提高了损耗检测的精度,为判断是否具备发火条件及发火状态提供了有效支撑.     

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。     

综合时序信息的试验优化设计及稀疏求解

考虑不同试验点的试验成本及试验时序信息,在性能指标与影响因素间的响应模型未知情况下,利用装备系统的先验信息构造模型驱动的基函数,构造相应的回归模型来刻画系统的内在关系,分析不同试验点成本及试验时序对试验方案的影响。定义了一种考虑空间权重及批序贯时序的非均匀最优设计模型,将稀疏理论引入到回归试验设计中,把不同批次试验下的回归试验设计模型参数估计问题转换为结构化稀疏重构问题,讨论了非均匀最优设计的构造定理,提出结构化稀疏参数求解算法。算例表明:利用本方法生成的试验点考虑了试验点空间权重和试验时序信息,更符合实际试验规程;采用本方法获得的响应函数得到的期望预测误差更小。