飞机吊舱热系统计算机仿真研究

建立了电子吊舱热系统仿真模型,并利用仿真软件对其进行动态仿真研究,得到了吊舱冷负荷及主要温度参数沿一定飞行包线的变化情况, 辅助完成了制冷系统的选型及校核检验工作,并为吊舱的结构参数优化提出了合理性建议.研究结果表明动态仿真研究为吊舱制冷系统的选型及设计提供了先进的计算分析工具.     

基于台架的涡扇发动机优化调整分析

提出了一种新的发动机优化调整方法.这一方法以多自由度多目标优化理论为基础,利用发动机性能仿真模型和故障诊断模型,在对故障发动机进行故障诊断的基础上,通过调整发动机可调部件以使发动机的性能达到设计要求.利用这一方法建立的发动机调整模型被用于某型处于生产试验阶段的涡扇发动机的实际试车调整中,实践表明,发动机调整模型所得到的最优调整方案能够有效地指导故障发动机的试车调整.      

一种复杂系统风险概率评估方法

对有限样本条件下的复杂系统风险发生概率评估问题,提出了小样本评估小概率事件的建模方法,通过非线性函数逼近累积概率与临界参数极值之间的映射关系.建立了风险概率评估数学模型,通过非线性回归方法得到了风险概率评估基本模型.对原始数据在评估模型中产生的误差作为目标函数,建立概率评估优化模型.并采用改进遗传算法对分布参数进行优化计算.以飞行安全为例,实现了有限样本情况下的飞行风险概率的计算,并通过最优逼近函数提高了计算精度.      

光纤陀螺系统热建模及仿真

在热状态方程的数学离散的基础上,从系统的角度出发,建立某一高精度光纤陀螺的热模型,介绍光纤陀螺电子系统热模型的建立过程,包括结构体几何模型的建立、内部热源模型的建立以及热敏光纤环体模型的建立.模型建立的方法不仅适用于研究对象,对于结构和组成类似的其他类型的陀螺也是适用的.并通过稳态热仿真研究了系统内热点分布及温度场分布;瞬态仿真分析了陀螺在常温(25.6℃)、低温(-40℃)以及高温(+60℃)环境下,启动过程中陀螺内部温度的变化,实验测试对比分析验证了模型的正确性.在此基础上得出了几个有意义的结论,这将有益于高精度光纤陀螺的工程化.      

吹风比和曲率对旋转曲面气膜冷却效率影响

采用数值模拟方法,对旋转状态下曲率表面的气膜冷却进行研究.通过不同的曲率半径和吹风比,得到了冷却效率的分布情况,从而获得吹风比和曲率两因素对气膜冷却效率的影响规律.研究结果表明:低吹风比下,冷却效率较好;高吹风比下,气膜容易脱离壁面;凸表面的冷却效率随着曲率半径的增加而逐渐减小;而凹表面的冷却效率随着曲率半径的增加而逐渐增大;凸表面上曲率的影响作用随着旋转数的增加而逐渐弱化;而凹表面上曲率的作用随着旋转数的增大而逐渐增强.     

大气闪烁对近似无衍射激光通信系统的影响

在近似无衍射激光通信系统中,大气湍流的作用导致接收端光强起伏不定,这将对通信系统的误码率产生影响.以光强起伏的概率分布为基础,忽略系统中的其他噪声,推导出折射率结构常数、通信距离和激光波长等影响因素与误码率的关系式.通过计算机模拟,研究了误码率随折射率结构常数的变化规律,讨论了一定湍流强度下通信距离和激光波长对误码率的影响,并以10-9为误码率标准,确定了通信距离的允许范围.结果表明,合理地选择天气和日照条件、减小通信距离以及选择长波长的激光器可以减弱大气湍流对误码率的影响.      

驱动轮结构参数对月球车牵引性能影响研究

研究在月球表面环境下月球车的牵引通过性能,对保证其正常探测工作具有重要意义.根据牵引性能的评价指标,在模拟月壤-车轮土槽测试系统上对不同结构参数的驱动轮牵引性能进行对比试验.结果表明,当增大驱动轮宽度和直径时,其挂钩牵引力和效率系数都呈增大趋势;增大驱动轮的轮刺高度,挂钩牵引力增大;当滑转率小于20%时,效率系数随着轮刺高度的增大而增大,而当滑转率大于20%时,效率系数随着轮刺高度的增大而减小;增大驱动轮轮刺密度时,其挂钩牵引力和效率系数随之先增大后减小.      

Variational Mode Decomposition for Rotating Machinery Condition Monitoring Using Vibration Signals

The failure of rotating machinery applications has major time and cost effects on the industry.Condition monitoring helps to ensure safe operation and also avoids losses.The signal processing method is essential for ensuring both the efficiency and accuracy of the monitoring process.Variational mode decomposition(VMD)is a signal processing method which decomposes a non-stationary signal into sets of variational mode functions(VMFs)adaptively and non-recursively.The VMD method offers improved performance for the condition monitoring of rotating machinery applications.However,determining an accurate number of modes for the VMD method is still considered an open research problem.Therefore,a selection method for determining the number of modes for VMD is proposed by taking advantage of the similarities in concept between the original signal and VMF.Simulated signal and online gearbox vibration signals have been used to validate the performance of the proposed method.The statistical parameters of the signals are extracted from the original signals,VMFs and intrinsic mode functions(IMFs)and have been fed into machine learning algorithms to validate the performance of the VMD method.The results show that the features extracted from VMD are both superior and accurate for the monitoring of rotating machinery.Hence the proposed method offers a new approach for the condition monitoring of rotating machinery applications.     

基于视频的行人再识别

行人再识别是指在无交叉区域的多摄像机视频监控系统中,匹配不同摄像机中的相同行人目标。本文提出了一种基于视频的行人再识别方法,用HOG3D来描述一组视频的时空特征,在训练集上用预训练的DenseNet来微调模型参数,利用迁移学习得到的模型来提取视频中行人的表观特征,融合两种特征来描述视频序列中的行人。最后将融合的高维特征降维,并用度量学习方法计算行人对之间的距离。本文在PRID 2011和iLIDS-VID这两个视频数据集上进行了使用,实验结果表明本文的方法取得了较高的累积匹配得分。