基于尾流效应的编队飞行优化分析

针对如何利用前机尾涡的上洗气流来达到减小后机飞行阻力的问题,进行了基于尾流效应的编队飞行优化分析。首先,通过分析后机在尾涡上洗气流中的受力情况,建立了尾流效应相关模型;然后,通过计算诱导滚转力矩系数评估后机飞行的安全性,通过阻力系数的变化判定诱导减阻效果;最后,建立多目标优化评价模型,以后机的安全性和诱导减阻效果为优化目标来确定后机在编队飞行中的最佳位置。研究结果表明,最佳编队位置并不是固定的,飞行高度、飞行速度等外部因素都会对编队飞行中后机的最佳编队位置产生一定的影响。     

基于EMD-SVR的光纤陀螺随机误差预测

为了提升光纤陀螺随机误差建模的准确性及补偿结果,提出了一种基于经验模态分解与支持向量机结合的随机误差预测方法。鉴于随机误差的非线性及不稳定性,直接进行预测时精度不高,采用经验模态分解对原始数据进行分解以降低时间序列的复杂程度;然后根据经验模态分解得到的各本征模态函数及趋势序列,构建基于支持向量机的预测模型;再将所得的各分量的预测结果综合以得到光纤陀螺随机误差的预测结果。以光纤陀螺随机误差数据作为验证,结果表明,相较于传统的预测方法,均方根误差与平均绝对误差分别降低了78.4%和75.5%,有效提高了回归精度。     

基于平滑先验分析和排列熵的滚动轴承故障诊断

由于机械系统的复杂性,滚动轴承振动信号的特征信息表现在不同尺度上,因此需要对振动信号进行多尺度分析。基于此,提出一种基于平滑先验分析(Smoothness priors approach,SPA)和排列熵(Permutation entropy,PE)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用平滑先验分析方法代替传统的时间序列分解方法对滚动轴承信号进行分解,得到轴承信号的趋势项和去趋势项;其次,分别计算趋势项和去趋势项的排列熵值;最后,将排列熵值作为特征向量,输入基于粒子群优化支持向量机建立的分类器。将该方法应用于滚动轴承实验数据并进行对比分析,结果表明,在训练样本数为每类50%的条件下,该方法的故障诊断正确率比PE和经验模态分解-PE分别高出12.5%和3.125%。     

转位机构高温传递故障分析及改进优化

转位机构作为惯性测量单元旋转调制用构件,因其具有较复杂的机械传动结构,容易受到热、力的影响出现工作故障.针对转位机构在高温环境下的解锁故障问题,开展了结构热应力分析及机构优化改进,分析了某转位机构的高温解锁故障,进行了故障排查,在排除元器件、电路等故障后,将原因初步定位于机械传动结构在高温升环境下的应力问题.基于热力学...     

一种优化高度通道的行人导航算法

针对纯惯性行人导航系统中,高度误差很快发散的问题,提出了一种在零速区间内将水平误差和高度误差分开修正的算法。首先,利用陀螺仪输出在零速区间内的先验信息,设计了一个基于伪标准差和N-P准则的零速检测算法。然后,通过对比纯惯导条件下零速修正前后高度估计的结果,发现传统零速修正对高度误差过度修正,因而提出一种将水平误差和高度误差分开修正的方法,以便控制高度修正的程度,使得高度修正结果按照期望进行。经过大量不同环境,不同行人的实测实验,验证了文章提出的改进高度通道的行人导航零速修正算法准确有效,相对传统零速修正算法,本算法大大提高了高度估计的精度。     

基于ABAQUS二次开发变角度层合板屈曲特性分析

基于ABAQUS二次开发,探究周期函数曲线纤维路径变角度复合材料层合板的屈曲特性。首先,以正弦曲线为基本参考路径为例,得到纤维角度的变化规律;然后,利用Python编写变角度复合材料层合板的有限元分析前处理程序,开发出ABAQUS交互式界面;最后,利用本文开发的GUI插件,对经典定角度和变角度层合板进行屈曲分析。结果表明,变角度层合板的屈曲载荷有很大提高,并且随着幅值参数A和周期参数T逐渐增大,一阶线性屈曲均是呈先增大后减小的趋势,因此基于铺层稳定性,参数应控制在相应的范围。采用Python对ABAQUS进行二次开发,从而实现变角度层合板的自动建模和计算分析,为实际工程研究提供了研究思路和流程,有一定的实践意义。     

基于改进ALO-RBF的高频地波雷达海杂波预测模型

高频地波雷达是海上动目标检测的重要手段,其中海杂波是影响海面目标检测性能的主要因素。为了提高海杂波的预测精度进而有效抑制海杂波,本文提出了一种基于改进蚁狮算法（Ant Lion Optimizer,ALO）优化RBF神经网络的海杂波预测模型（MGPALO-RBF,Multiple elites dynamic guidance Ant Lion Optimizer based on Gaussian difference variation-based learning with Perturbation factor-radial basis function）。由于标准蚁狮算法具有易陷入局部最优且收敛速度慢的缺点,本文在蚂蚁进行随机行走的过程中加入扰动因子以增加种群的活跃性和多样性,并提出多个精英动态引导机制,强化算法前期的探索能力和后期的开发能力,同时对种群中较差蚁狮进行高斯差分变异以提高算法的收敛速度。仿真结果表明：改进的蚁狮算法在对比算法中具有更高的收敛精度和收敛速度,MGPALO-RBF模型具有更好的海杂波预测性能。     

一种用于动物黏附运动机制研究的多参数同步测量传感器

在长期生存竞争中,包括壁虎在内的许多动物演化出了与其运动表面间形成黏附力的器官.已有研究发现:生物黏附力与接触面积密切相关,基于范德华力的干黏附可能受包括摩擦接触电荷导致的电场在内的外电场调控.壁虎运动过程接触/摩擦电的存在已得到证实,反力、实际接触面积两个参数的单独测量和表征工作也取得一定成果,但由于不同参数测试技术...     

高分七号卫星总体设计与技术创新

高分七号卫星(GF-7)是中国自主研制的首颗1∶1万比例尺立体测绘卫星, 是国家高分辨率对地观测系统重大专项的重要组成部分。卫星围绕“双线阵相机与激光测高仪主被动复合测绘”的新体制,形成了高精度内/外方位元素稳定性设计、高精度姿态稳定控制、首个X频段自适应高速率数据传输系统、星上智能星务管理系统等一系列关键技术和创新点,实现了少控制点或无控制点区域的大比例尺立体测绘能力。介绍了卫星的总体设计情况,总结了观测体制、高精度载荷、姿态控制、高速数传、智能星务等技术创新点,通过卫星在轨初步测试结果进行了评价,认为卫星能够满足1∶1万测绘任务的要求。     

基于多样性约束和离散度分层聚类的无监督视频行人重识别

视频行人重识别是一项应用非常广的计算机视觉任务。目前的视频行人重识别方法通常是基于监督学习的,该方法需要手工标记大量的数据,代价非常高且并不适用于现实场景。本文提出了一种从底向上的基于多样性约束和离散度分层聚类的无监督视频行人重识别方法。该方法首先将每个样本当作是一个不同的类,然后结合类内间离散度进行从底向上的分层聚类,类间和类内离散度都小的类别将被优先合并,同时在聚类准则中加入一项多样性约束来平衡每类中的样本数量,最后,利用线性变化的特征存储器动态更新模型。在Mars和DukeMTMC-VideoReID两个大型视频数据集上的实验结果表明,相比于目前先进的无监督视频行人重识别方法,本文方法在性能上有一定的提升。