基于本征正交分解的平流层风场建模与预测

平流层风场环境对临近空间低动态飞行器设计和轨迹控制具有重要影响。针对平流层风场建模,提出一种基于本征正交分解(POD)的风场数据降阶方法,在此基础上,提出一种可以对平流层风场进行预测的Fourier模型。以长沙地区2005—2009年风场为例,采用提出的POD方法与Fourier预测模型对风场进行建模与预测,并对Fourier预测精度进行分析。研究结果表明,采用POD方法可以对东西方向风场进行高效率高精度降阶建模;通过Fourier预测模型可以对东西方向风场进行准确预测,预测精度与实际风场随时间变化的规律性有关,风场数据越紧凑,周期性越明显,预测精度越高。      

基于平流层风场预测的浮空器轨迹控制

平流层风场环境对浮空器设计和轨迹控制具有重要影响。针对平流层风场建模,以长沙地区2005—2010年的风场数据为例,首先采用本征正交分解（POD）方法对风场数据进行降阶处理;然后分别采用Fourier级数与BP神经网络算法对平流层风场进行预测,并对2种模型的预测精度进行比较分析;最后通过建立临近空间浮空器的动力学模型和高度调控模型,分析2种风场预测模型对浮空器轨迹控制的影响。研究结果表明,相对于Fourier预测模型,基于BP神经网络预测模型的预测精度更高,可信度更强,能够更好地为浮空器飞行轨迹控制提供参考价值。      

基于PSO-BP神经网络的平流层风场短期快速预测

平流层风场环境对临近空间低速飞行器驻空飞行性能有重要影响。研究了基于PSO-BP神经网络的平流层区域风场建模与快速预测方法,根据历史风场数据,采用主成分分析法对数据进行降维处理,通过BP神经网络对风场进行预测建模,利用粒子群优化（PSO）算法对其进行优化,采用Biharmonic样条曲面插值方法构建区域预测风场。以南海地区5年历史风场为对象,对比分析了基于BP神经网络和基于PSO-BP神经网络的风场预测模型,结果表明:使用具有全局寻优特性的PSO算法改进BP神经网络,能够有效避免传统BP神经网络易陷入局部最优的缺点,提高预测精度;通过结合PSO-BP神经网络预测与Biharmonic样条曲面插值,可实现区域风场的预测。研究结果可为临近空间低速飞行器的轨迹规划与区域驻留等任务的高精度区域快速预报风场提供解决途径。      

中国地区20──80km高空风的一些特征

利用Nimbus-7卫星1979-1981年的平流层和中间层大气温度探测数据(SAMS)和热成风原理,计算了高空风场,得到中国上空20──80km高度范围风场的一些特征。结果表明,用地转一热成风公式从卫星温度探测数据计算的高空风与当日中国气象火箭探测的高空风基本一致,说明利用卫星温度数据是获得中国20-80k高空风气候特征的一种有效的方法;从计算出的风场看,中国上空20──80km的纬向风与COSPAR国际参考大气CIRA-1986的纬圈平均纬向风有显着差别,文中还给出了经向风的分布和风场的变化情况。      

基于深度强化学习的平流层浮空器高度控制

为研究基于深度强化学习的平流层浮空器高度控制问题。建立平流层浮空器动力学模型，提出一种基于深度Q网络（DQN）算法的平流层浮空器高度控制方法，以平流层浮空器当前速度、位置、高度差作为智能体的观察状态，副气囊鼓风机开合时间作为智能体的输出动作，平流层浮空器非线性动力学模型与扰动风场作为智能体的学习环境。所提方法将平流层浮空器的高度控制问题转换为未知转移概率下连续状态、连续动作的强化学习过程，兼顾随机风场扰动与速度变化约束，实现稳定的变高度控制。仿真结果表明：考虑风场环境对浮空器影响下，DQN算法控制器可以很好的实现变高度的跟踪控制，最大稳态误差约为10 m，与传统比例积分微分（PID）控制器对比，其控制效果和鲁棒性更优。     

基于地形高程数据的复杂地形风场建模方法

提出了一种以地形高程数据为基础,进行三维复杂地形建模及其风场分布求解的数值仿真方法.该方法利用曲面样条插值技术建立复杂地形的三维数字模型,并将地形曲面离散为若干个涡环网格,结合位势流理论与地面边界条件计算得到复杂地形影响下的三维风场.数值计算结果显示,相比基于球绕流理论的工程模拟方法,该方法可对复杂地形做出更为真实的描述,并给出更为合理的风场分布形式.同时该方法建模过程简单,便于实际操作,适于飞机飞行性能评估或飞行模拟器环境建模的工程应用.      

平流层飞艇总体设计的基础问题

平流层飞艇是一种新型的长航时临近空间飞行器，具有驻空高度高、驻空时间长、承载能力大、使用效费比高等特点，在对地观测及通信中继等领域具有广泛应用前景。但是该飞行器系统十分复杂，技术与设计实现难度大，总体设计需要考虑的基础问题及解决方案尚不完全明晰。根据平流层大气风场、温度和压力的基础特征，考虑平流层环境对平流层飞艇总体设计的影响，根据空气动力学与热力学基本理论，分析平流层飞艇的显著特征及与常规低空飞艇的区别，研究这些基础问题对平流层飞艇总体设计的影响，为平流层飞艇技术发展提供建议和参考。      

大气中层顶区域波相互作用的一个观测个例

利用SOUSY VHF雷达的观测数据分析了极区中层顶83.4-91.2km范围内大气风场波动的非线性相互作用。大气风场的谱在不同高度上均有明显的潮汐分量峰值，纬向风分量中35h波、半日潮和8.9h惯必重力波构成共振相互作用对，经向风分量中33h波、半日潮和19h惯性重力波构成共振相互作用对。双谱分析表明，这些共振对在许多高度上都发生耦合，35h或33h波振幅的极小值与半日潮的极大值出现的高度几乎相同，呈现出明显的非线性相互作用在空间上不是局域的，而是存在于中层顶区域的几乎所有高度上，这种相互作用不仅导致半日潮振幅随时间的变化，也使半日潮的振幅随空间变化。35h和33h波动可能是在其他时段或其他位置通过行星波与周日潮相互作用产生的，然后传播到观测点并与半日潮发生相互作用。     

背景风场维持的中尺度受导重力波

提出了由上层大气背景风场所维持形成的中尺度重力波受导传播机制,通过一种新的全波解数值方法计算了这种受导波的色散关系和衰减距离。与Ｍｉｌｌｓｔｏｎｅ Ｈｉｌｌ地区 动的观测结果进行了比较,很好地解释了该地区的扰动风场滤波现象。     

基于副气囊的平流层浮空器高度控制

浮空器悬停或飞行控制设计时,通常将风作为干扰项或阻力,螺旋桨需要消耗大量的能源克服风的阻力,而浮空器携带的能源有限,因此浮空器设计时存在欠能源问题。根据平流层风场的特点,采用副气囊控制浮空器的高度,实现平流层不同高度的风场利用,可以减小浮空器的能源消耗。建立浮空器高度控制模型,采用反步法设计浮空器高度控制器,利用状态观测器对浮空器的模型误差和输入误差进行估计,并进行了仿真分析,证明所设计的控制器能有效控制浮空器的高度。建立浮空器高度控制时其囊体内外压差变化模型,仿真分析表明, 浮空器高度变化后,其囊体最终内外压差与初始压差相同。      

The evaluation of damped Newton variational ocean wind retrieval method

This paper researches on Synthetic Aperture Radar (SAR) ocean wind retrieval approach, evaluates the method of Damped Newton VARiational method (DNVAR) and the direct method (DIRECT) using two years’ real SAR data and different background winds. Experiments are carried out using SENTINEL-1 SAR information as observation, National Data Buoy Center (NDBC) buoy data as in-situ data, Global Forecast System (GFS), Advanced SCATterometer (ASCAT), WindSAT, and Cross-Calibrated Multi-Platform (CCMP) wind products as background data. Thousands of match-ups are extracted. Results show that DNVAR can improve the wind field accuracy when the background data is ASCAT and CCMP. Especially, DNVAR wind speed results are much better than the official product of SENTINEL-1 wind data. The background data is crucial to the wind field retrieval results, so high accuracy of background data could lead to high accuracy results.     

基于修正IMM的风机变桨系统故障诊断方法

针对交互式多模型（IMM）故障诊断方法固定模型转移概率导致的诊断准确性、速度下降和估计精度损失问题,提出了一种基于模型转移概率和模型概率修正的故障诊断方法,并与粒子滤波（PF）结合实现了风机变桨系统传感器的多故障诊断。在非模式切换阶段,采用后验模型概率梯度信息设计模型转移概率的修正函数,以抑制噪声对IMM估计精度的影响;在模式切换阶段,采用模型概率反转的策略快速切换模型,弥补模型软切换导致的诊断延迟和错误诊断。通过仿真实验证明所提方法的准确性、模型切换速度以及状态估计精度都得到了较好的提升。      

ACE和STEREO-B太阳风速度的统计分析

采用小波分析方法讨论了2008—2011年ACE和STEREO-B卫星太阳风速度的27天周期特性,运用一元线性回归分析方法计算了两颗卫星太阳风速度的线性表达式,分析和计算结果表明,ACE和STEREO-B卫星探测到的太阳风速均在8～16d,16～32d的频域尺度上较为显著,在局部相同时域上,二者太阳风速的27天周期均较为显著;当太阳活动为低年时,相关性好. 作为应用实例,使用STEREO-B卫星太阳风探测数据,预测2012年10月1—17日的ACE太阳风速度,结果表明,预测值与实测值趋势一致,CME过程对预测值有一定影响. 通过本项研究,初步统计出了ACE与STEREO-B太阳风速度的关系,利用STEREO-B能够提前数天监测到即将由太阳吹向地球的太阳风特性,为建立直观的重现型地磁暴中期预报模型奠定了基础.      

变速变姿态下飞机燃油体积解算技术

为准确测量飞机不规则油箱内的燃油体积,在传统的查表插值法基础上,提出了基于等效传感器的自适应步长切割法（ASCM）,用于建立燃油质量特性数据库,通过引入等效传感器概念,实现了不同姿态下多传感器的信息融合;该方法根据切片截面积的变化率调整切割步长,从而减小了燃油体积解算时的插值误差;利用多传感器的输出值实现了燃油平面的最小二乘（LMS）拟合,当有效传感器较少时,再结合等效燃油平面姿态角拟合燃油平面,消除了加速度对燃油平面的影响;对传统的三维查表插值法进行改进,减小了由于燃油平面姿态角插值引起的误差。基于UG二次开发,设计了燃油体积解算平台。实际油箱CAD仿真验证结果表明:该方法所建的数据库数据规模小,燃油解算速度快,实现了加速度和姿态误差修正,并减小了差值误差,进一步提高了燃油的测量精度。      

Effects on winter circulation of short and long term solar wind changes

Indices of the North Atlantic Oscillation and the Arctic Oscillation show correlations on the day-to-day timescale with the solar wind speed (SWS). Minima in the indices were found on days of SWS minima during years of high stratospheric aerosol loading. The spatial distribution of surface pressure changes during 1963–2011 with day-to-day changes in SWS shows a pattern resembling the NAO. Such a pattern was noted for year-to-year variations by Boberg and Lundstedt (2002), who compared NAO variations with the geo-effective solar wind electric field (the monthly average SWS multiplied by the average southward component, i.e., negative Bz component, of the interplanetary magnetic field). The spatial distribution of the correlations of geopotential height changes in the troposphere and stratosphere with the SWS; the geo-effective electric field (SWS∗Bz); and the solar 10.7 cm flux suggests that solar wind inputs connected to the troposphere via the global electric circuit, together with solar ultraviolet irradiance acting on the stratosphere, affect regional atmospheric dynamics.     

基于树模型机器学习方法的GNSS-R海面风速反演

GNSS-R是基于GNSS卫星反射信号的一种新技术.GNSS-R技术可以运用到海面风场反演中,传统的GNSS-R技术反演海面风场主要有波形匹配和经验函数两种方法,风速反演精度约为2m·s-1.波形匹配方法耗时多,计算量大;经验函数方法通常只使用少量物理观测量,会造成信息浪费,损失一定的反演精度.为了提高海面风速的反演精度,引入机器学习领域常用的树模型算法决策树、随机森林、GBDT等对海面风速进行预测.利用GNSS-R与ECMWF数据构成训练集和验证集,训练集用于模型学习,验证集用于检验模型的反演效果.实验结果显示,决策树和随机森林预测误差约为0.6m·s-1,GBDT等算法的预测误差约为2m·s-1,满足风速反演要求.与GNSS-R传统反演方法相比,机器学习树模型算法效果更好,在验证集上表现稳定且误差较小.因此,可以将机器学习树模型算法运用到海面风速反演中.      

风偏差对火箭最大气动载荷精度的影响

高空风的预报精度对运载火箭的飞行安全有重要影响,主要表现在对运载火箭飞行中的最大气动载荷的精度影响。以某地区实况风为基准,分析了高空风预报值产生的风偏差对火箭最大气动载荷参数精度的影响。结果表明:最大气动载荷预报值的精度随高空风预报时效延长而降低,其相对误差从第1天的5.68%增长到第11天的26.49%;且最大气动载荷预报值精度与季节有关,该预报精度在秋季最高,春季最低。研究结果在火箭发射的飞行保障及安全决策方面具有参考价值。