基于PIV技术的单圆孔脉冲射流流场特征

对稳态射流及脉冲射流冲击靶板时的流场特性结构进行了探索和分析。采用高频粒子图像测速技术,在射流管口到冲击靶板间距为6倍管径的条件下,对稳态射流进口雷诺数为6 000的稳态射流及脉冲频率为20 Hz的脉冲射流进行了实验测量,得到了射流核心区、壁面射流区及滞止区内的速度分布。研究发现:①由于射流剪切作用的影响,脉冲射流核心区的最大轴向脉动速度为稳态射流的3倍。②滞止区内,由于射流的剪切作用和壁面的滞止作用,导致了脉冲射流轴向速度梯度最大为稳态射流的2倍,同时,滞止区内的最大脉动速度是稳态射流脉动速度的3倍。③脉冲射流对壁面的卷吸以及旋涡的产生和传播过程,破坏了壁面射流区稳定的速度边界层。相比稳态射流,脉冲射流的流场增加了湍流相干结构的含能并产生周期性的大尺度卷吸涡。     

飞机螺栓双剪连接结构有限元应力分析

为了设计更加高效和安全的航空航天结构元件,对螺栓连接进行精确的应力和应变分析是相当重要的。对飞机结构中广泛使用的铝合金7075 T6螺栓连接板进行了有限元建模,采用单螺栓和双螺母配合的双搭接连接,在建立有限元模型后,模拟施加三个不同大小的预紧力并附加不同的纵向拉伸载荷。螺栓连接中各个部件之间的接触采用三维面面接触单元来模拟,数值分析中考虑了摩擦效应,此外,还模拟了螺栓和板之间的间隙。有限元计算结果显示,由于施加预紧力而在孔边缘附近产生有益的压应力,较高的预紧力可以显著降低在孔边缘处合成拉伸应力的大小,并且在经受纵向拉伸载荷时也能够显著降低接头处的应力水平。     

压差载荷对蜂窝夹层结构分层扩展影响研究

复合材料蜂窝夹层结构随飞机起飞-巡航-降落过程中,反复经受内外压差载荷。为研究地空地压差载荷对复合材料蜂窝夹层结构中蒙皮和蜂窝之间胶接面分层扩展行为的影响,设计了可叠加压差疲劳载荷谱和压缩疲劳载荷谱的试验装置,对含预埋分层的复合材料蜂窝夹层平板开展了重复载荷试验研究,一组试验施加压缩疲劳载荷谱,另一组试验施加压缩疲劳载荷谱叠加地空地压差载荷谱。破坏试验件的剖切检查表明预埋分层沿垂直于压缩载荷方向在胶接层内扩展。在约80%极限载荷水平的压缩疲劳载荷谱下,分层初始经历一段缓慢扩展,达到一定程度后开始加速扩展直至破坏。叠加的压差载荷谱使分层扩展速率显著加快。基于试验构型的有限元仿真分析表明压差载荷作用下蒙皮与蜂窝之间的面外剥离应力是导致损伤扩展加快的主要原因。     

中红外激光在光电对抗领域的应用及进展

近年来为有效对抗先进的红外制导武器的威胁,先进的红外对抗手段和方式不断推陈出新。其中利用中红外激光辐射致盲、致炫和毁伤的手段可以有效地对抗红外制导武器的威胁。为此本文重点介绍了中红外激光在光电对抗领域的应用;然后,对中红外激光光源和分类及其原理进行了阐述,并介绍了美国和俄罗斯在中红外光电对抗的系统领域的发展现状;最后,对中红外（3-5μm）光电对抗的应用发展和未来的趋势进行了总结,并对化学、气体和固体中红外激光光源的应用进行了展望。     

基于表观细粒度辨别网络的近海船舶目标检测方法

近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络（CNN）和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN（更快的基于区域的卷积神经网络）的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。     

基于SVM算法的虚假航迹识别

针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。     

基于加工误差仿真的半球谐振子优化设计

针对半球谐振陀螺谐振子制造过程中存在的加工误差,采用有限元仿真,分析了半球谐振子结构参数、尺寸公差和形位公差变化对其工作模态频率和临近模态频率的影响,研究了半球谐振子形位公差变化对频率裂解和品质因数的影响。通过仿真分析可知,半球谐振子结构参数壁厚、半球中心半径及内倒角半径都会影响模态频率;半球谐振子形位公差中的内外球心距离误差对其工作模态影响较大,中心轴平行误差对频率裂解和品质因数影响较大;半球谐振子壁厚、内倒角半径、小柱半径及内外球心距离误差变化会使工作模态频率与相邻模态间存在干扰。在此基础上,提出了半球谐振子结构参数及形位公差优化设计建议,并通过半球谐振子品质因数Q值和频率裂解测量对该建议进行了验证。     

无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法

近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。     

基于区块链+北斗的铁路装备可信数字身份服务方法

智能铁路装备是一个典型的分布式物联系统,具有大量复杂的数据交互共享的需求与场景,装备及其产生的数据信令在系统中的数字身份标识是其重要安全基础。应用基于区块链去中心化的分布式数字身份标识技术,结合北斗时空信息,设计了铁路装备身份标识(railway decentralized identifier, RDID)可信数字身份服务,包括服务架构、生成流程、流转流程和验证流程,并进行了应用模型实现与效能分析。服务可以有效提升装备及其产生的数据信令的规范安全性,保证标识身份全局唯一,可追溯认证,从而提高智能装备系统通信过程数据的完整性与可靠性。     

Vaughan模型二次电子能谱对空间微波部件微放电效应的影响分析

航天领域的微放电效应是严重影响星载微波部件性能和安全的瓶颈问题之一.以空间微波部件微放电阈值仿真中广泛使用的Vaughan模型为研究对象,以平行平板传输线和同轴传输线两种典型微波结构为例,研究了Vaughan模型的二次电子能量分布对微放电阈值的影响规律,在二次电子产额相同时,符合伽马概率密度分布的二次电子能谱参量T增大...