基于DNET的空中红外目标抗干扰识别算法

复杂空战背景下针对人工干扰的博弈是红外空空导弹精确探测制导技术发展面临的瓶颈和核心技术。针对人工干扰对空中红外目标产生的遮蔽、黏连、相似等干扰现象,以及目标机动和相对运动造成的形状、尺度、辐射特性剧烈变化等实际问题,提出一种基于信息特征提取的深度卷积神经网络DNET空中红外图像目标抗干扰识别算法。首先,DNET网络对大尺度特征图像采用密集连接模块,在前部通道保存每一层的网络输出,在网络末端引入特征注意力机制,获得每个特征通道的信息特征识别权重。然后,加入多尺度密集连接模块,并与多尺度特征融合检测结合,提高对大尺度变化情况下的目标特征提取能力。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰的实时检测条件下,红外目标由点目标变化为成像目标,直至充满视场的整个过程中,本文抗干扰识别算法的识别精确度、召回率及识别速度分别达到99.36%、96.95%、132 fps,具备识别精确度和召回率高、识别速度快等优点,并具有良好的鲁棒性。     

二元进气道夹角对冲压发动机二次燃烧的影响

利用RNG κ-ε湍流模型及单步涡扩散化学反应模型,对采用双侧二元进气道的火箭冲压发动机补燃室内纯气相化学反应流场进行了数值计算,分析了进气道夹角和一次燃气喷嘴结构对冲压发动机燃烧的影响,总结了3种不同燃气喷嘴结构冲压发动机的燃烧效率随进气道夹角的变化规律,为冲压发动机的设计提供参考。     

双模块下颌式内转进气道/圆锥前体一体化布局研究

为实现三维内转进气道的内收缩流场与圆锥前体的外压缩流场的良好匹配,提出了一种双模块下颌式内转进气道/圆锥前体(Double-modules Chin Inward-turning Inlet and Conical Forebody,DCII/CF)一体化设计方法,获得一种新颖的双发并置、侧向安装的DCII/CF一体化布局。针对该布局形式,开展了DCII/CF一体化构型与传统的单模块内转进气道/圆锥前体(Single-module Inward-turning Inlet and Conical Forebody,SII/CF)一体化构型的数值对比研究。结果表明：DCII/CF一体化布局不仅为内转进气道提供了优秀的前体附面层排移效果,还有效避免了传统SII/CF布局中前体附面层与进气道内部流场之间的相互干扰。在Ma∞=6.0设计状态,DCII/CF一体化布局的进气道总压恢复系数相较传统的SII/CF布局有了显著提高,从0.403提高至0.482;但由于前体附面层的排移,该布局的捕获流量略有降低, SII/CF的流量系数为0.956,该布局则为0.917。而在非设计状态,该布局形式同样具备较好的总压恢复性能,在Ma∞=5.0与Ma∞=4.0的总压恢复系数分别达到了0.586和0.682,明显高于SII/CF的总压恢复系数0.507和0.619。     

航空发动机整机振动中的不平衡-不对中-碰摩耦合故障研究

针对航空发动机整机振动分析,建立了含不平衡-不对中-碰摩耦合故障的转子-滚动轴承-机匣耦合动力学模型.在耦合模型中,考虑了机匣运动,同时,充分考虑了滚动轴承间隙、非线性赫兹接触以及变柔性VC(varying compliance)等非线性因素;在耦合故障中,建立了不平衡、不对中和碰摩故障模型.运用数值积分方法获取了系统响应,研究耦合故障特征和规律.仿真计算分析表明了该模型的正确有效性.      

数字通信系统中新型自动增益控制方法设计

设计了一个新型的自动增益控制(Automatic Gain Control,AGC)方法.针对某数字通信系统的需求,所设计的AGC可以充分利用ADC量化位数,并能够处理LTE多种传输模式(TM2和TM3)信号.仿真结果表明,本AGC能够同时适用于TM2和TM3信号,能够在充分利用ADC量化位数的同时避免过饱和现象,能够准确判断输入信号功率变化状态并迅速调整,从而对稳定功率的输入信号给出恒定的增益.     

复合冷却结构冷却效率的试验研究

本文从主次流气动参数(相对静压降、主次流温比、主流马赫数等)和冷却结构(冲击高度、开孔率等)两方面比较分析了两种双层壁复合冷却结构及对应的单层壁冷却结构的冷却效率。试验结果表明:气动参数中相对压降对冷却效率的影响较大,结构参数中冲击高度对冷却效率的影响较小,而试验孔板开孔率对冷却效率的影响较大,增加冲击板后的双层壁复合冷却结构冷却效率大大增强。     

γ-TiAl的热疲劳和损伤行为

在空气介质中用光辐射热/机械疲劳试验机对γ-TiAl的热疲劳性能进行了研究,采用电阻和动态弹性模量的相对变化率表征损伤,并对其物相和组织变化进行了分析.结果表明,用弹性模量和电阻相对变化率表征的γ-TiAl热疲劳损伤曲线有相似的规律,即在循环初期的线性损伤阶段,两种方法表征的损伤量相差不大;随着循环次数的增加,两者表征的损伤量相差逐渐加大,并最后都趋于一个稳定的值.热疲劳后,γ相的含量增加,α2的含量相应地减少.200～900℃热疲劳后γ相的增加量多于200-700℃热疲劳后的增量.热疲劳后片层团的尺寸减小,还出现了微孔洞等缺陷,在这些缺陷的共同作用下,使得电阻增加,弹性模量减小.     

基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测

提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。     

多重应力下滚动轴承剩余寿命预测

为了实现多重应力下滚动轴承的剩余寿命预测,有效利用不用应力下的退化数据,提出了一种基于加速模型和贝叶斯（Bayesian）理论的滚动轴承剩余寿命预测方法。通过拟合优度检验和威布尔（Weibull）概率图检验法对滚动轴承试验中的数据进行有效性分析。利用switching Kalman filters(SKF)判断滚动轴承各时刻的退化状态。当滚动轴承进入加速退化时,用指数模型拟合轴承退化过程,利用广义线性对数模型表示退化模型参数与应力的关系,根据修正后的轴承实时退化数据利用贝叶斯算法更新模型参数,得到滚动轴承剩余寿命的概率密度函数,从而实现滚动轴承剩余寿命预测。采用XJTU-SY轴承数据集进行验证,预测结果的均方根误差在20 min以内,证明该方法能够有效预测滚动轴承的剩余寿命。     

带副翼三维机翼绕流的N-S方程解

提出了一种求解带副翼偏转三维机翼绕流的N-S方程计算方法。采用对接分区网格与分区求解算法的结合,有效地求解绕此外形的复杂流动。提出了一种满足通量守恒的内边界耦合条件。数值方法中选用vanLeer分裂格式离散无粘通量项,并构造了一种Limiter函数以保证TVD性质,采用中心差分格式来离散粘性通量项。数值算例表明该方法是求解带操纵面偏转的机翼绕流的有效方法。