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。     

单向曲率抛物反射面可展结构型面精度误差研究

具备大尺度、高精度特性的刚性反射面天线是解决星载微波遥感有效载荷空间分辨率、增益与信噪比等电气指标需求的优选方案，需要采用可展结构设计，以解决卫星尺寸与整流罩包络之间的矛盾。文章针对高精度单向曲率抛物反射面可展结构型面精度误差的分析及预示需求，基于刚体旋转的欧拉理论及正态分布，描述加工精度误差与展开重复精度误差，建立了可展结构型面精度误差的预测模型。并根据Monte Carlo试验结果数据的统计分析方法，开展了面向加工精度误差与展开重复精度误差的敏感度分析。结果表明：板间铰链的展开重复精度对整体型面精度误差的收益高于根部铰链，同等条件下应优先对其进行优化；在整体型面精度误差指标允许的前提下，应适当提高刚性抛物柱面的加工精度误差，从而控制整体型面精度误差的变化区间。     

中继卫星在轨自动跟踪精度测试方法研究

针对中继卫星在轨自动跟踪精度测试基准值建立和有效数据获取的难题,根据在天线电轴跟踪零点附近角误差电压灵敏度正比于波束指向角误差灵敏度的特性,提出了采用角误差电压灵敏度作为基准值,天线稳定跟踪目标时的方位角误差电压和俯仰角误差电压作为测试数据,通过数据处理得出在轨自动跟踪误差,然后与差波束零点(天线电轴)与和波束接收信号最大值轴之差相加,得出在轨自动跟踪精度的测试方法。并制定测试方案和测试流程,在轨进行了实施。与地面测试结果进行比较,数据相近,验证了测试方法的可行性和有效性。采用该方法测试难度小,便于实施,测试结果不受天线安装误差、卫星姿态变化等因素的影响,解决了中继卫星在轨自动跟踪精度测试的难题。     

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。     

燃烧火焰温度分布重建结果误差分析

分析了采用辐射型CT算法的燃烧火焰温度发布重建结果误差产生的原因，给出了解决方法。     

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。