详细化学反应机理对预混丙烷钝体熄火模拟影响

航空发动机熄火预测是重要关键问题之一，湍流和化学反应的非线性相互作用使预测非常困难。本文采用大涡模拟（LES）对湍流进行高精度模拟，采用概率密度函数输运方程湍流燃烧模型（TPDF）耦合JL4、Z66和H73三种化学反应机理，对预混丙烷钝体熄火现象和规律进行研究。JL4的反应机理最简单，反应释热快，局部放热高，火焰宽度大，火焰两侧温度梯度大，燃烧更加趋于稳定，无法模拟出熄火状态。H73机理绝热火焰温度低，火焰温度低，回流区中部OH含量高；在近熄火状态，大量CO被氧化，释放热量过高导致无法模拟出熄火现象。Z66机理可以模拟出火焰正常状态，在低当量比下也可以模拟出熄火状态。本文算例中，局部Da数大于1的区域超过35%则会发生熄火。     

复杂动态环境下无人飞行器动态避障近似最优轨迹规划

针对复杂动态环境下无人飞行器的动态障碍规避问题，基于合理假设建立了无人飞行器和动态障碍的运动学模型，并综合考虑无人飞行器飞行过程中的终端约束、控制输入约束、安全避障约束等，以能量最少为性能指标构建动态避障问题数学描述。之后，针对终端约束和控制输入约束，依据优化模型预测静态规划算法(OMPSP)生成初始轨迹；针对动态避障问题的不等式约束，引入松弛变量并结合滑模变结构控制方法设计松弛变量动力学，实现对一个、多个或同时多个动态障碍的安全规避；最后，依据有限时间微分动态规划(RHDDP)算法进行轨迹优化，获得满足上述各种约束并能规避动态障碍的近似最优轨迹。     

散射对高温气体-碳黑颗粒混合物辐射传输的影响

基于全光谱k分布(Full spectrum k distribution,FSK)模型、MIE理论和有限体积法(Finite volume method,FVM),构建了均温、均质辐射参与性气体-碳黑颗粒混合物介质热辐射传输模型,并分析了碳黑不同尺寸、不同体积浓度以及介质不同路径长度和不同温度条件下,因忽略碳黑颗粒散射所导致的介质热辐射传输特性(如辐射热流、辐射源项)的计算误差。研究结果表明:体积分数不变,增大粒径,计算误差呈现出先增大后减小的趋势;数密度不变,增大粒径,或者粒径不变,增大体积分数,均将使得计算误差相应增大;粒径、体积分数不变,增大路径长度,或者升高介质温度,均将增大计算误差。通常对于含有大颗粒、高碳黑浓度的辐射参与性气体-碳黑颗粒混合物介质,碳黑颗粒散射不能忽略。     

基于强化学习的在轨目标逼近

从强化学习的角度,对在轨目标逼近问题进行研究,设计了一种整合制导与控制的端到端的算法.首先对在轨目标逼近问题进行数学建模;然后对强化学习算法原理进行简介,根据问题特点分析不同强化学习框架的优劣,确定以DDPG作为算法框架,并设计了基于强化学习的在轨目标逼近算法;最后通过仿真验证,分析了基于强化学习逼近算法的优劣性.     

基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型研究

客流密度是影响地铁列车客室内热舒适性环境的重要因素,传统的地铁列车客室温度控制主要是根据UIC-553标准,以室内外温差作为控制核心.本文通过构建全尺寸地铁列车客室-乘客-空调送风耦合的一体化模型,利用实车试验与数值模拟相结合的方法,对地铁列车客室内的热舒适性展开研究.探讨客流密度对地铁列车客室内热舒适环境的影响规律以及不同客流密度下客室平均温度与空调送风温度之间的关系,得到了不同客流密度下能满足人体热舒适性体验的空调送风温度,提出了一种基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型.     

一种基于OPTICS聚类的仅测角导航目标检测算法

仅测角自主导航方法具有设备简单、复杂度低，功耗低的优点，在空间任务中具有广泛的应用前景.针对中远距离下空间目标特征少的特点，提出了一种利用基于OPTICS聚类算法的空间目标检测方法，可用于仅测角导航过程中的目标检测.对原始星图进行预处理提取星点及目标点，并结合星图识别的结果选择部分帧，使用经过改进的OPTICS聚类方法获得目标运动轨迹.最后，使用本文中的算法对软件仿真出的含有目标的高精度星图进行处理验证了算法的可行性.在卫星相对于空间目标抵近过程中，目标检测的水平误差及垂直误差小于0.15°的帧数分别占到了85.4%以及99.6%.相比AVANTI实验中的目标检测方法，减少了在轨任务中相关参数的调节，进一步提升了算法的自主性.     

反导预警相控阵雷达网目标分配方法

针对相控阵雷达网跟踪弹道导弹目标时的资源管理问题，分析阐述反导预警作战场景，提出综合目标跟踪精度和雷达切换频率的目标分配效益函数，从雷达能量、时间及雷达与目标可见性三方面建立约束条件，以准确反映目标分配过程中的实际限制，在此基础上构建反导预警相控阵雷达网目标分配模型。根据反导预警任务特点，设置目标分配的自适应间隔，以提高模型设计合理性。就稀疏弹道导弹目标跟踪、密集弹道导弹目标跟踪2种场景进行仿真实验，结果表明:运用所提方法能够有效实现目标分配，提升相控阵雷达网资源利用效率，并能够减少雷达切换次数。      

联邦学习安全与隐私保护综述

联邦学习是一种新型的分布式学习框架，它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先，本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型，有助于理解其面临的攻击。其次，本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型，同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较，进一步讨论了该领域未来的发展方向。     

SAS与PANS模型在圆柱绕流中的应用比较

分别运用SST(Shear Stress Transport)、SST-SAS(Scale-Adaptive Simulation)、两种变fk(模化湍动能的比例)函数的SST-PANS(Partially Averaged Navier-Stokes)湍流模型对Re=3900的圆柱绕流进行了数值研究,重点从湍流结构捕捉、气动力计算、涡黏性控制等方面,比较了SAS与PANS两类RANS/LES混合模型的计算能力,并通过不同网格计算分析了模型的网格敏感性。数值结果表明:SAS及两种变fk方法的PANS模型均具有求解小尺度涡运动的能力,并能较好地反映出绕流尾迹的三维非定常特性,同时PANS模型能捕捉到更多的非定常结构;SAS模型中自适应尺度Lvk立足于当地流动,对网格依赖较小,计算的湍动粘度分布更合理,能够更好地计算剪切层及回流区;两种PANS模型网格独立性较差,出现了雷诺应力不足的现象;类DES可变fk函数构造相对简单,所得fk分布更准确,使用tanh函数计算的尾迹区fk值偏低,对流场调控能力稍差。