基于CEM方法的直升机RCS计算及参数分析

为提高直升机雷达散射特性预估的准确性,建立了目标雷达散射特性分析的计算电磁学方法(Computational electromagnetics method,CEM),并开展了结构参数对雷达散射截面(Radar cross section,RCS)特性影响的研究。以微分形式的Maxwell方程作为电磁特性求解的控制方程,电磁计算网格采用Yee元胞的技术生成,对控制方程进行时间和空间的中心差分格式离散。应用完全匹配层(Perfect matching layer,PML)技术作为吸收边界条件,并与基于等效原理的近远场外推法相结合,建立了直升机RCS的高精度数值方法。分别采用二维无限长导体圆柱和三维金属立方体作为验证算例,结果表明CEM方法比高频方法具有明显的高精度特点。在此基础上,研究翼型厚度、弯度、桨叶片数对旋翼雷达散射特征的影响机理和变化规律,同时计算机身不同结构布局参数下的RCS特性,分析短翼和平尾对机身强散射特征的影响规律。研究表明:桨尖是旋翼的重要散射源之一,采用薄翼型桨叶能有效改善旋翼的雷达散射性能,短翼和平尾会在不同角域内增加机身的雷达散射截面,在直升机隐身设计中需要重点考虑。     

基于CFD与飞行动力学耦合方法的舰载直升机着舰平衡分析

将计算流体力学（Computational fluid dynamics,CFD）模型与飞行动力学模型相结合, 建立了适用于舰载直升机着舰飞行的平衡分析方法。在满足气动力计算精度的前提下,为提高计算效率,CFD模型使用Euler方程作为主控方程,并采用动量源项代替旋翼对其流场的作用。将CFD计算所得气动力对飞行动力学模型计算所得气动力进行修正迭代,并根据牛顿迭代法求解飞行动力学平衡方程,最终求得平衡参数。应用所建立的方法,首先进行了算例验证,以表明方法的有效性;然后着重对舰载直升机着舰飞行进行了平衡计算与分析,为直升机着舰飞行提供参考。     

认知不确定多态系统模糊可靠性评估

针对高可靠部件短时间内很难获得 足够的性能分布信息,致使对部件的认知存在一定的不确定性问题,为降低其对部件性能分 析的影响,实现对系统可靠性的准确估计,假定部件性能分布参数为模糊数,根据模糊集合 分解定理,建立基于β-截集变量的性能分布模型,给出了部件模糊状态 性能区间的定义和状态模糊概率的计算方法。对传统的通用生成函数方法进行改进,定义了 α-截集通用生成函数及其运算法则。提出了考虑认知不确定的多态系统 模糊可靠性评估方法,并以仿真实例进行验证说明。该方法不仅克服了性能分布信息缺少, 无法准确地建立状态信息分析模型的不足,且方法简单、思路清晰,具有强通用性和工程应 用性。     

Swsy-S型低霜点湿度发生器的研制

介绍了适用于湿度校准实验室使用的Swsy-S型低霜点湿度发生器,阐述了其工作原理、硬件组成和软件功能,并给出了实验结果和分析结论,该装置为露点湿度计校准提供了一种准确、可靠的湿度发生设备.     

底排装置底部压力和回流区特性研究

采用标准k-ω湍流模型和有限速率化学反应燃烧模型对二维轴对称雷诺平均N-S方程进行了数值计算,分析了超声速自由来流下冷流和H2-O210组分28步基元燃烧反应的底部排气近尾迹区流场特性,得到了不同排气参数下底部压力和回流区特性,与实验值相吻合.计算结果表明,在较小排气参数下添能比加质更有利于底压提高;随着排气总温的增加,最佳排气参数逐渐减小,回流区逐渐减小;回流区前滞止点位置随着排气参数、排气总温等因素变化而变化,而后滞止点位置几乎不变,但燃烧对回流区前后滞止点均产生了影响.     

基于小波变换和神经网络的脑电信号分类方法

结合小波变换和神经网络对酒精中毒者和正常清醒者的脑电信号进行分类.通过分析脑电数据找出分类特征;采用一维离散小波变换提取含有分类特征的脑电信号频段,并以小波变换分解系数作为信号特征,实现数据序列长度压缩;对应3种刺激方式建立3个相同结构的学习向量量化(LVQ)神经网络,用于对脑电信号的预分类;根据判决规则得到最终分类结果.对真实脑电数据的分类正确率达到89%.     

自主导航星座旋转误差的差分校正技术

基于星间观测的自主导航星座存在整体旋转不可测问题,一旦星座发生整体旋转,将导致地面用户定位结果存在偏差.针对这一问题建立了地面用户定位误差模型,运用定位原理和球坐标系变换,从数学上推导了星座整体旋转偏差和地面用户定位偏差之间的关系,在此基础上提出了基于差分原理的旋转误差校正技术,并给出了系统组成和校正算法.使用Walker 12/3/1星座的仿真表明,导航星座旋转误差将导致地面用户的大地经度出现相同角度的偏差,地面用户使用差分校正技术后可有效校正这一误差,在星座整体旋转误差小于1'（相当于赤道地区31 m的水平误差）的条件下,地面用户经差分校 正后的水平误差小于 1.5 m,高程误差小于0.003 m.     

基于移动平台的快速相似脸检索

主要研究了移动平台上的相似脸检索问题.对于移动端,首先采用基于稀疏约束的级联回归模型进行精确的人脸配准,该方法不但能够筛选鲁棒的特征,而且可以将模型的大小压缩到原来的5%左右.接着,在某些关键点周围提取高维的纹理特征,并通过稀疏投影降维.对于服务器端,采用级联形状和纹理特征的方式进行高效的相似脸检索.首先基于稀疏形状重构的方式筛选脸型相似的人脸,然后基于稀疏纹理重构的方法确定相似脸.在三星Note 3智能手机上,人脸图像的配准时间约10 ms.在扩展的LFW(Labeled Face in Wild)数据库上,相似脸检索时间约1.5 s,整个模型大小约5.4 MB.大量实验结果表明,配准方法精度高,速度快,模型小;相似脸检索的方法效率高,检索结果更符合人们的视觉感受.      

多项式基函数神经网络的结构可靠性分析

研究了多项式基函数神经网络法的结构可靠性计算.当结构的极限状态函数复杂,非线性程度较高,功能函数为隐式时,传统的结构可靠度分析方法计算困难,多项式基函数神经网络法为解决结构可靠性分析提供了一种新方法.基于多项式逼近理论,利用神经网络模拟逼近能力,将多输入多项式作为网络的激励函数,利用激励函数的广义逆矩阵形式计算网络隐层与输出层的连接权值,拟合结构的功能函数.利用可靠度的一阶可靠性方法计算结构的失效 概率.通过实例计算,表明了本方法计算精度高,同时公式简单,易于编程,具有通用普遍性.