超模式斜采样遥感图像超分辨复原方法

超模式斜采样成像技术通过将两排探测器阵列倾斜成像提高相机空间分辨率。由于不满足香农采样定理．图像中出现混叠。为了降低混叠对遥感图像超分辨复原的影响,文章提出了一种结合最佳倒易晶胞的超分辨复原方法。该方法根据超模式斜采样频域对偶网格建立相应的混叠模型．通过权重函数衡量噪声和混叠在频谱中的分布,得到噪声、混叠最小最佳倒易晶胞;并基于Huber—MRF（Markov Random Field）图像先验模型建立了耦合最佳倒易晶胞的MAP（Maximuma Posterior）超分辨复原模型。实验表明,该方法降低了超模式斜采样成像中混叠对复原的影响,获得了良好的超分辨复原效果。     

螺旋桨滑流与机翼气动干扰数值模拟研究

分别采用非定常方法和激励盘理论研究螺旋桨滑流对机翼的干扰作用,并对计算结果进行对比分析。非定常方法基于动态面搭接结构化网格,运用有限体积法求解非定常RANS方程。对于激励盘理论,首先采用点对点结构化网格,随单独螺旋桨旋转的方式进行非定常模拟得到螺旋桨桨叶压力分布,然后将桨叶压强分布转化为激励盘载荷分布,最后将载荷分布作为边界条件对干扰流场进行定常模拟。数值结果表明:除了在较大来流攻角时有所差异,两种方式得到的机翼气动力吻合良好;非定常方法可以得到螺旋桨与机翼的瞬时干扰流场,而激励盘理论则可以大大缩短数值模拟的时间并降低计算要求。     

折叠式群伞充气接触的膜索非线性有限元算法

降落伞由折叠到打开的充气过程和多束降落伞捆绑在一起充气的过程都伴随着一个高度非线性的柔性结构接触问题,因此模拟降落伞群伞流固耦合问题必须首先解决降落伞群伞非线性结构接触的数值模拟问题。对于降落伞这类柔性瞬变非线性织物结构,数值模拟织物系统的接触现象以及预测接触结果对降落伞工作状况的影响对于降落伞群伞设计具有很重要的指导意义。基于三维降落伞膜索非线性有限元编程模拟技术设计了一种针对单伞和群伞非线性动力系统的接触搜索算法,推导设计了针对接触随机性的接触切线刚度矩阵计算方法。针对降落伞群伞非线性有限元计算的庞大数值计算量,设计编写了一种基于消息传递接口(MPI)通信协议的膜索结构并行接触模拟FORTRAN程序,测试了该数值模拟程序的并行计算效率。针对高度折叠的C-9降落伞群伞充气问题,使用PC-Cluster计算机群进行了数值仿真模拟,验证了该接触非线性有限元程序的计算效果,预测了C-9降落伞群伞的接触过程,并分析接触现象对降落伞群伞充气工作的影响。     

考虑扰流的舰载机终端进场线性模型

回收舰载机需要精确的终端路径和姿态控制,舰载机线性小扰动模型是这一阶段系统分析和控制器设计的必要工具,它需要足够准确地描述在主要操纵输入和进场路径大气紊流作用下舰载机的动态特性。首先使用代数线性化方法建立舰载机终端进场纵向运动的小扰动模型,仿真证明该模型能精确描述无风条件下进场舰载机对控制指令的响应,但通常的建模气流扰动影响的方法不能正确反映舰尾大气紊流对舰载机进场速度的干扰。针对该问题,重点研究了垂向风引起的进场舰载机轨迹方向上的力瞬变,提出了量化舰载机地速扰动的表达式以优化线性模型参数。最后,通过完成舰载机动力学模型在不同风场下的开环仿真以及在舰尾流场中的终端进场闭环仿真,验证了改进的线性模型的有效性,表明它适用于复杂流场下着舰控制系统的性能分析和设计。     

基于子阵激励能量匹配的多子阵交错阵列设计

多子阵稀疏交错共享孔径阵列天线是实现多功能阵列天线设计的有效途径。提出了一种基于子阵激励能量匹配的多子阵稀疏交错优化方法。根据均匀线阵激励与其方向图之间存在的傅里叶变换关系,该方法首先通过快速傅里叶变换（FFT）获得特定方向图的激励频谱能量分布,然后分析均匀线阵目标方向图频谱能量的分布特征,采用交叉选取子阵激励的方法,确定各子阵单元位置,使得阵列天线单元激励能量均匀分配,从而确保各子阵方向图近似一致。在此基础上通过迭代FFT的方法降低各子阵天线方向图旁瓣峰值（PSL）,实现低旁瓣,同性能的多子阵交错共享孔径阵列天线设计。仿真研究与实验表明,通过本文提出多子阵交错方法设计的共享孔径多稀疏交错子阵具有运算量小、孔径利用率高、各子阵峰值旁瓣电平低且拥有相似方向图的优点。利用子阵交错的方法,通过控制各子阵主波瓣指向,能轻松实现多波束指向的多功能阵列天线设计。      

基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法翼型设计

提出了一种基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法。该算法以粒子群优化算法的社会模型为基础,添加了个体之间的交流项,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,同时,引入了细菌觅食算法中的趋化和驱散机制,使得算法能够有效地跳出局部最优。函数测试结果表明,该算法显著地提高了粒子群优化算法的寻优性能,并将该算法应用到了翼型设计之中。     

改进的粒子群优化算法在气动设计中的应用

为了提高优化系统的搜索效率,发展出了社会模型这种改进智能优化算法的通用策略,在此基础上,提出了一种基于社会模型的改进粒子群优化(IPSOSM)算法。该算法对社会模型进行了分析并在此指导下,将人工鱼群算法(AFSA)中的聚群行为引入到粒子群优化(PSO)算法中,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,使得IPSOSM算法能够有效地跳出局部最优。函数测试表明,该算法显著提高了PSO算法的寻优性能。将IPSOSM算法应用到翼型和机翼的气动优化设计之中,取得了良好的结果,从而表明提出的算法简洁有效,具有较好的实用性。     

星载SAR全方位模糊特性及计算方法

常规的星载SAR模糊度计算方法是基于距离向一维方向图和方位向一维方向图,独立进行距离向模糊度和方位向模糊度分析.由于星载SAR对地观测是二维的,因此距离模糊度是全方位的,且真实的模糊能量仅来自于距离向模糊信号,方位向模糊是基于距离向模糊信号的基础上由于成像处理导致的模糊信号重组.为解决系统设计时预估分析的距离向模糊度值...     

以客户智能为引擎的分析型CRM体系结构

电子商务营销企业为创造、保持和扩展客户关系,满足顾客的需求目标,必须有效地利用信息技术来改善企业的管理效率和管理模式,从而能快速做出决策,及时对市场及客户的需求做出反应.为此,提出了一种电子商务环境下,以点击流数据仓库为基础、以客户智能为引擎的分析型CRM体系结构,并对实施过程中的关键问题进行了详细讨论.该结构可以把用户在电子商务网站上的点击流和web日志文件作为数据源,可以快速、有效的分析用户行为,从而为企业创造更多的经济效益.     

转速波动状态下涡轮泵典型故障诊断方法

利用涡轮泵振动信号的变换域信息可有效地检测与诊断故障。针对涡轮泵转子叶片断裂与脱落这种典型故障,首先分析其出现的原因,并从动力学的角度研究其振动特征,选择可有效反映该故障的特征频率。然而,涡轮泵转速波动会造成这些特征频率提取的困难,为此提出一种解决此难题的新思路,通过一系列变换域处理来消除转速波动对振动频率的影响,在变换域中提取出稳定的特征频率,从而解决了涡轮泵转速波动状态下该型故障诊断问题。通过涡轮泵历史试车故障数据的验证表明,通过跟踪变换域中这些特征频率的幅值变化,可以有效检测与诊断涡轮泵转子叶片断裂与脱落故障。