考虑配平特性的超声速客机低声爆气动布局优化研究

降低声爆水平是下一代超声速运输机研制需要解决的关键问题之一。低声爆优化通常使飞行器布局向着机翼后掠角增大、机翼沿机身方向分布范围增大的趋势发展,给飞行器的配平和低速特性带来不利影响。以某超声速客机基本构型为研究对象,建立基于类别/形状函数的翼身组合体参数化建模方法;基于超声速线化理论分析外形几何参数对声爆水平的影响。在此基础上,分别针对机身轮廓、机翼平面形状以及扭转角分布对该构型进行低声爆优化和俯仰力矩特性优化,并采用CFD 方法对优化结果进行校核。结果表明：与基准构型相比,在不显著增加俯仰力矩的基础上,优化构型的阻力降低了19 cts,近场过压显著降低,地面声爆响度降低5.1 PLdB。     

机载超轻量化卷积神经网络加速器设计

卷积神经网络庞大的权重参数和复杂的网络层结构,使其计算复杂度过高,所需的计算资源和存储资源也随着网络层数的增加而快速增长,难以在资源和功耗有严苛要求的机载嵌入式计算系统中部署,制约了机载嵌入式计算系统朝着高智能化发展。针对资源受限的机载嵌入式计算系统对超轻量化智能计算的需求,提出一套全流程的卷积神经网络模型优化加速方法,在对算法模型进行超轻量化处理后,通过组合加速算子搭建卷积神经网络加速器,并基于FPGA开展网络模型推理过程的功能验证。结果证明：本文搭建的加速器能够显著降低硬件资源占用率,获得良好的算法加速比,对机载嵌入式智能计算系统设计具有重要意义。     

磁场全张量测量计算方法与误差分析

矢量磁场和磁场全张量数据是多磁源反演的数据基础。针对矢量磁场和磁场全张量的测量问题,文章提出了矩阵式矢量磁场连续扫描方法。对利用矢量磁场计算磁场全张量所用的数据结构进行了研究,应用MATLAB软件对常用的十字形和六面体两种不同数据计算结构进行了仿真分析,结果表明,两种计算结构的误差相近且均不大于10%;并分析了基线距离对磁场全张量计算的影响,结果表明,磁场全张量计算误差随着基线距离的增加而增加。     

采用信标的大型可展开天线指向控制方法

为提高大型可展开天线的指向控制精度,并适应喷气卸载等在轨工况,基于Craig-Bampton法建立了表征柔性天线指向的动力学模型,在此基础上提出了一种采用信标的大天线指向控制方法.该方法先基于卡尔曼滤波,对大天线的振动状态进行检测,若天线未出现明显振动,则通过信标敏感器修正天线指向偏差,同时引入星本体姿态敏感器以保证稳定性;若天线振动超过阈值,则仅引入星本体敏感器以衰减振动,直至天线未出现明显振动.最后利用瑟拉亚(Thuraya)卫星的在轨实测热变形数据进行了仿真验证.结果表明,在未受到喷气扰动时,大天线指向精度优于±0.02°,在受到喷气扰动后,系统可正确检测并切换跟踪输入.这说明,该指向控制方法在保证稳定性的同时,可以有效修正大天线指向偏差,并能适应在轨位保、卸载喷气工况.     

Autonomous navigation of Mars probe using X-ray pulsars: Modeling and results

Autonomous navigation of Mars probe is a main challenge due to the lack of dense ground tracking network measurements. In this paper, autonomous navigation of the Mars probe Orbits is investigated using the X-ray pulsars. A group of X-ray pulsars with high ranging accuracy are selected based on their properties and an adaptive extended Kalman filter is developed to incorporate the Mars probe dynamics and pulsar-based ranging measurements. Results of numerical experiment show that the three-dimensional positioning accuracy can achieve 750m in X-axis, 220m in Y-axis and 230m in Z-axis, which is much better than the positioning results by current Very Long Baseline Interferometry (VLBI) or Doppler observations with the accuracy of 150 km or several kilometers, respectively.     

基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.      

Optimization of beamforming and path planning for UAV-assisted wireless relay networks

Recently, unmanned aerial vehicles （UAVs） acting as relay platforms have attracted considerable attention due to the advantages of extending coverage and improving connectivity for long-range communications. Specifically, in the scenario where the access point （AP） is mobile, a UAV needs to find an efficient path to guarantee the connectivity of the relay link. Motivated by this fact, this paper proposes an optimal design for beamforming （BF） and UAV path planning. First of all, we study a dual-hop amplify-and-forward （AF） wireless relay network, in which a UAV is used as relay between a mobile AP and a fixed base station （BS）. In the network, both of the AP and the BS are equipped with multiple antennas, whereas the UAV has a single antenna. Then, we obtain the output signal~to-noise ratio （SNR） of the dual-hop relay network. Based on the criterion of maximizing the output SNR, we develop an optimal design to obtain the solution of the optimal BF weight vector and the UAV heading angle. Next, we derive the closed-form outage probability （OP） expression to investigate the performance of the dual-hop relay network conveniently. Finally, computer simulations show that the proposed approach can obtain nearly optimal flying path and OP performance, indicating the effectiveness of the proposed algorithm. Furthermore, we find that increasing the antenna number at the BS or the maximal heading angle can significantly improve the performance of the considered relay network.     

前弯动叶片变工况性能的估计方法

在低速轴流风机中, 前弯动叶和常规径向直叶片比较, 具有提高效率 4～5%,增加变工况范围 15～ 20%的优良性能。本文在发展完善“双激盘”理论模型的基础上, 采用平板圆弧叶型实验数据, 加入了攻角损失的计算, 并将其用于前弯动叶片设计工况以及变工况的性能估计。在设计工况下和实验结果比较, 沿叶高效率的最大误差为 1.5%,沿叶高总压的最大误差为 1.8%,两参数沿叶高的流量平均误差分别为 1%和 1 .5%。在稳定工况范围内按流量平均计算的效率误差和总压误差均在 2%以内。计算结果表明, 该法可用于估计变工况下弯掠动叶片的性能, 是一种简单、明了、适合工程需求的方法。      

LY12CZ铝合金材料的室温和高温单轴循环变形行为及其时间相关性

 对LY12CZ铝合金室温和高温下的单轴循环变形行为及其时间相关特性进行了实验研究,重点讨论了环境温度、应力水平、加载波形和峰值保持对材料棘轮行为的影响。结果表明：室温和高温下,LY12CZ铝合金体现出循环硬化特性,并具有明显的应变幅值依赖性;材料的棘轮行为不仅依赖于当前的平均应力和应力幅值大小,还与加载历史密切相关。尽管LY12CZ铝合金在单调拉伸时对应变率的变化不敏感,但其循环棘轮行为具有明显的时间相关特性：有峰值保持时产生的棘轮应变明显大于没有保持时的值,并随保持时间的增加而增大;正弦波形下的棘轮应变大于三角波形下的棘轮应变。     

航空涡轮喷气发动机双变量控制系统设计

影响涡轮喷气发动机推力和耗油率的主要参数是转速和涡轮前温度。在最大工况下保持转速及涡轮前温度为最大值不变,可使发动机在各种飞行条件下最大限度发挥动力性能。作为高性能战斗机动力的双轴涡轮喷气发动机。