基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

倾角回转误差算法问题分析及改进

对倾角回转误差的算法和公式进行了积极探讨,对GJB1801-1993中倾角回转误差算法进行改进尝试并通过对测试方法进行理论分析和一组典型数据的计算结果对此予以进行证明。在此基础上对倾角回转误差算法进行了修正,增加约束条件:消除的一阶谐波分量必须幅值相同,相位相差90°,从而得到修正公式。再从基本误差定义出发,重新对倾角回转误差进行推导,得到了相同的结果。     

面向快速响应产品的星上目标定位及识别方法

针对遥感卫星星上目标的定位及识别，本文面向快速响应应用需求，首先对星上目标定位及识别工作模式进行研究，总结出狭义和广义两种模式，其次重点对像方-物方坐标双向定位算法进行梳理，并针对典型地物目标星上自动识别算法提出研究思路，最后给出算法的应用方法流程。本文研究为快速响应产品星上智能处理提供方法参考。     

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。     

横航向驾驶员诱发振荡研究及地面模拟验证

本文建立了包括非线性环节在内的横航向驾驶员—操纵系统—飞机本体组合系统的数学模型,采用闭环控制原理,对JJ-7飞机横航向驾驶员诱发振荡PIO问题进行了研究,并详细地讨论了驾驶员参数及其各种操纵动作、操纵系统和飞机本体气动参数对横航向PIO的影响,探讨了横航向PIO产生的机理。文中以JJ-7飞机为例,采用时域法在整个飞行包线各点进行了检查,并用固基飞行模拟器进行模拟验证。其结果与理论计算结果相一致。     

考虑地面效应影响飞机起飞着陆过去运动模型的参数辨识

利用基于最小模型误差法和线性不连续跳跃多重打靶法基础上建立的非线性辨识法，辨识飞机起飞着陆过程飞机的非线性动态模型，对于包含复杂非线性项的动态系统，本方法可以从实际试验量测的系统非线性数据，确定飞机处于地面效应影响运动过程的系统模型，而不需要预先详细描述系统的非线性形式。     

利用热源温度场迭加法诊断持续点热源的强度及位置

可重复使用运载器的防热瓦故障会使航天器的局部结构产牛热源，并在结构中形成温度场。应用热源温度场迭加法的解函数，解得结构温度历程，然后据此温度的变化率趋势判断出热源位置，在此基础上依据多点测最值构造出辨识参数用于热强度识别，通过对一薄壁结构模型算例的计算仿真，证明了本文所提方法的有效性。论文工作为进一步开展热源诊断技术研究，提供了可资工程实践应用的数值算法体系以及有益的数值计算结论。     

飞机导管标志研究与改进

分析了飞机各管路系统中导管标带识别、涂色识别和印章识别传统方法的不足，提出了采用激光刻制导管图号标记的新方法，阐明其基本原理和方法，并与传统方法作了比较分析。激光刻制方法使设计人员不用再在图样上注明导管的标志和辅助标志，减轻了设计的工作量，提高了工作效率，缩短了导管制造周期；同时减轻了飞机的重量，改善飞机性能；标记清晰、美观易认，有利于飞机的检查和维修。