基于深度神经网络的空间目标结构识别

利用空间目标雷达散射截面(Radar Cross Section, RCS)序列开展空间目标结构识别是空间态势感知的重要组成部分。文章针对 RCS序列受目标物理特性、姿态特性影响大,序列信号非平稳特征明显的问题,利用深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）算法解决空间目标结构特征识别的问题;针对特征提取不具区分度的问题,提出利用分形分析提取RCS序列的分数维特征,并利用Fisher判决率对传统特征进行选取;介绍了DNN算法以及数据处理过程;最后,利用一组仿真测试数据对算法进行了仿真验证。分析结果表明,DNN算法在解决利用RCS序列进行目标结构识别这一问题中具有鲁棒性强、识别准确的特点。     

一种空间目标RCS序列的姿态异常检测方法

准确、快速判断空间目标姿态运动模式异常,对于空间目标监测具有重要意义。针对空间目标雷达散射截面 (Radar Cross Section,RCS)序列,提出一种基于小波包分解（Wavelet Packet Decomposition,WPD）能量谱特征的无监督机器学习异常检测方法,并采用单类支持向量机(One Class Support Vector Machine,OCSVM)验证异常检测效果。设置了几种典型异常场景进行仿真分析,试验结果表明,该方法能有效检测出三轴稳定类空间目标发生失稳旋转的姿态异常。相比于传统统计参数特征、小波变换统计参数特征及能量特征的姿态判别方法,具有检测概率高、鲁棒性好的特点。     

环形水射流流场的实验研究与统计分析

在11、12和15MPa射流压力下对环形自由水射流流场进行实验研究,以获得该射流场的能量特征与液滴尺寸分布规律.运用相位多普勒粒子测速(PDPA)技术对射流流场中的速度分布和液滴粒径分布进行测量,并对通过不同位置控制体的单个液滴行为进行了统计分析.研究表明:环形射流流束中心存在着较宽的高速区域,且射流能量沿着射流方向衰减缓慢;距离喷嘴的轴向距离越大,射流横断面上的速度与液滴粒径分布越平坦;射流压力对流束中心的轴向速度变化影响较大,对液滴粒径分布的影响不明显;射流流束中心区的湍流脉动较弱,但通过位于射流中心位置的控制体的液滴粒径谱较宽.     

采用欧拉两相流法对翼型表面霜冰的数值模拟

基于欧拉两相流理论提出一种翼型表面霜冰的数值模拟方法.采用同位网格上的SIMPLE (Semi-Implicit Method for Pressure Linked Equations) 算法求解空气控制方程;提出一种可穿透型壁面边界模拟水滴对翼型表面的撞击,通过求解过冷水滴的控制方程得到翼型表面的水滴收集特性;利用冰层时间推进法模拟积冰过程,使用积冰法向生长假设生成积冰外形.对NACA 0012翼型在0°和4°迎角下的积冰情况进行了研究,冰形预测结果与实验结果一致.通过对结冰翼面的压力分布进行分析,表明积冰对翼型气动性能会产生不利影响.     

基于自由胀形的弯曲管材变形行为

随着制造业轻量化的发展趋势,复杂弯曲异形充液成形管件的应用日益广泛。为了更好地研究弯曲异形复杂管件在充液成形过程中的变形规律,进行可靠的工艺设计。本文通过结合薄膜理论和塑性变形理论对弯曲管件在自由胀形状态下的应力应变进行了理论解析,并通过有限元(FE)分析对理论计算模型进行了验证。FE分析结果与理论模型基本吻合。同时分析了管材在绕弯过程的硬化行为,并探索了在不同的弯曲硬化状态下弯曲管材在自由胀形过程下的破裂位置的规律,并且用实验进行了验证,实验结果与FE分析结果吻合。     

梯度磁场推进扩散火焰燃烧的实验研究

用数字粒子图像测速技术(DPIV)测量了扩散火焰周围气流在梯度磁场作用下的速度分布,并与无磁场作用下的速度分布比较。结果表明当梯度磁场作用于扩散火焰时,火焰周围气体运动被加速,火焰的形状变得尖锐,亮度增加。实验定量地验证了梯度磁场可以诱导气体对流的发生,从而进一步推进扩散火焰燃烧反应。     

基于EMD的无参考图像清晰度评价方法

针对现有的灰度变化统计函数不能提供图像全频段综合评价的缺陷,提出了一种新的基于经验模式分解的无参考清晰度评价方法。图像经经验模式分解后,会产生多层本征模式函数图像和剩余图像。不同本征模式函数图像包含了不同频率区间的边缘、纹理信息。模糊图像和清晰图像在相同本征模式函数分解层上,表现出不同的灰度变化特性。通过统计各层本征模式函数图像的极值个数,作等权重加和,并利用整幅图像像素数进行归一化处理,构建了经验模式分解清晰度参数。仿真模糊图像和遥感图像的试验结果验证了该参数评价清晰度的有效性。     

水流场PIV测试系统示踪粒子特性研究

粒子图像测速技术(PIV)是一种新的流场测量技术,通过对流场中的示踪粒子进行多次曝光成像,获得具有相关性的示踪粒子图像,利用软件对粒子图像进行处理后可得到被测流场的信息.水流场PIV测量利用合适的示踪粒子运动来表征流场状况,示踪粒子的特性对PIV最终测量结果影响很大.讨论了密度、直径、表面反射率等示踪粒子特性对系统实验测量的影响,并特别针对水流场斜入射离轴PIV测试,选择合适的特性参数设计研制了一种简单实用的水流场示踪粒子.通过在直径为100~200μm的聚苯乙烯微球上利用化学方法进行表面镀银,使示踪粒子具有高的光散射特性,实验结果表明这种微粒非常适合于水流场示踪.     

AO-LSSVM在铣削铝合金表面粗糙度预测研究与应用

为提高铣削7475铝合金表面粗糙度（）的预测准确性和便捷性，本文基于天鹰优化器算法（AO）对最小二乘向量机（LSSVM）进行优化，以4个铣削参数作为输入值，作为输出值构建铣削铝合金预测模型，通过与粒子群（PSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）和LSSVM 两种算法进行对比，采用灰色关联对铣削参数与表面粗糙度之间的相关性进行分析并通过GUI界面搭建预测系统。结果表明：基于AO-LSSVM的预测模型的预测误差为4.287 6%，拟合优度达到0.938 64，优于其他算法；每齿进给量与的相关性最大，灰色关联度值为0.764；通过GUI预测应用系统能实现高效、便捷、准确地预测值。