低损失融合式预旋喷嘴设计与研究

为减小整个预旋系统的流动损失,首先对带预旋集气腔进气孔、预旋集气腔、预旋喷嘴的冷气预旋流路进行了分析,发现进气孔和集气腔会导致预旋喷嘴进口流场不均匀,相较于进口均匀条件,预旋喷嘴总压损失系数增大0.026。在此基础上提出了一种将预旋集气腔进气孔、预旋集气腔和预旋喷嘴融合设计的低损失融合式预旋喷嘴设计方案,分析表明:融合式预旋喷嘴能有效减小冷气在预旋系统内的流动损失,在设计工况总压损失系数减小0.032,并使冷气在预旋系统内流动更加均匀,提升了预旋系统的整体性能。     

基于模糊优化模型的对空防御作战指挥决策研究

多目标模糊优化决策作为一种较新的方案选优方法,其多目标模糊决策所得的相对优属度有更大的离散性,易于决策方案选优,通过模糊优化决策建模分析,对现代防空作战打击目标决策进行比较排序,根据综合评判结果,得出最优决策方案,可为指挥员进行科学决策提供参考依据.     

HDA中的工程方法学原则

HDA(Hierarchical Development Architecture, 层次开发框架)是一个AO(Agent Oriented,面向Agent)方法定制的框架,用户可以在此框架的基础上针对具体项目应用,开发出所需要的AO方法.描述了如何在方法工程学指导下,将现有AO方法中的元模型提取出来,在HDA中组合成一种适用的新方法.     

Vega Prime实时视景仿真中实体姿态角研究与应用

实时视景仿真中准确描述实体的姿态十分重要,欧拉角就是一种描述实体姿态的有效方法,它广泛应用于各种系统,出于对各自问题解决的需要,不同系统对于欧拉角的描述不尽相同.实时视景仿真Vega Prime软件即采用欧拉角HPR来描述仿真实体的姿态,从欧拉角HPR的含义、如何将实体的姿态调整为给定姿态(h,p,r)和欧拉角HPR的求取等三个方面进行了深入研究,最后以实例的形式分析了欧拉角的求取过程和求取方法.     

基于CATIA的飞机驾驶员脚部舒适性研究

针对飞机驾驶员的脚部舒适性问题,提出了一种脚部舒适域算法,并以CATIA软件为平台通过CAA(组件应用架构)二次开发方式实现了三维图形化显示.和人机工程学分析软件JACK生成的脚部舒适域进行了对比验证,验证结果表明提出的脚部舒适域算法正确,计算结果符合GJB4856-2003中相关人体几何数据.通过在CATIA软件上的实现,为工程设计人员在设计飞机电子样机时脚蹬位置设计的合理性提供依据,拓展了CATIA软件在人机工程学领域的应用.同时为其它行业各种脚踏板位置设计提供参考.     

甲烷/空气预混火焰回火特性数值模拟

为了获得有效的预测回火极限的数值模拟方法,对甲烷/空气预混火焰进行了数值模拟。采用不同的反应机理和燃烧模型,针对一个二维轴对称的本生灯,分别对甲烷/空气预混层流火焰和湍流火焰进行了数值模拟,预测了甲烷/空气预混火焰的回火特性,并与Johnson的实验结果进行了对比。对层流火焰的模拟结果表明,采用Smooke-46反应机理能够较为准确地预测层流回火极限。而单步化学反应所预测的层流回火极限要比实验值低得多,这说明单步化学反应下的火焰更难以发生回火。对湍流火焰的模拟结果表明,涡耗散概念模型比有限速率模型更准确地预测了湍流回火极限。有限速率模型所预测的回火极限略高于实验值。     

基于量子粒子群和流形学习的分类方法及其在发动机故障诊断中的应用

针对测量参数存在的非线性、参数间的耦合性以及噪声干扰,将量子粒子群算法引入到流形学习的参数选择中,结合径向基神经网络,提出了一种故障诊断方法。邻域个数和约简维数是流形学习中的关键问题。结果表明:该方法首先利用量子粒子群算法优选邻域个数、约简维数和径向基函数的参数,再利用等距特征映射(ISOMAP)对原始参数进行非线性降维,提取其低维流形特征,从而进行故障分类。结果表明:该方法能够有效地对发动机各种复合故障进行分类,精度达到97.33%,量子粒子群优于基本粒子群优化的分类结果;其分类精度明显优于主元分析(PCA)、核主元分析(KPCA)方法,且有很强的抗噪能力。     

基于参数化关联技术的冲裁模具设计研究

对于相似性零件冲压模具重复设计和零件更改造成的模具重新设计的问题,参数化关联技术是主要的解决途径之一.本文研究了参数关联的理论和方法,研究了参数的传递的方法,以冲裁模具的设计为例,介绍了冲裁模具参数化关联技术的具体实现,并应用CATIA二次开发方法进行基于参数化关联技术的冲裁模具设计.实现了冲裁模具的快速设计,在设计依据发生更改时模具设计能够随之进行快速更新,从而提高了设计效率.     

一种新的SMC-PHD滤波的多目标状态估计方法

针对现有的应用于多目标跟踪概率假设密度粒子滤波器的目标状态估计方法不能很好地解决目标密度较高情况下的多目标状态估计问题,提出了一种新的基于粒子标签的多目标状态估计方法。该方法利用附加在每个粒子上的身份标签将粒子分为不同的粒子群,粒子群的个数与概率假设密度粒子滤波器的目标估计个数相同。随后根据粒子与最近量测的似然函数估计目标的运动状态,使得粒子概率假设密度滤波器在目标密集的情况下仍能准确地估计出目标状态。仿真试验表明,论文所提方法在目标密度较大情况下能够较好地估计出多目标状态,并提高了目标关联的准确性。     

基于北斗的灾害预警信息发布应用层FEC性能分析

根据北斗卫星系统特有的信息传输特征,本文研究了在北斗灾害预警信息发布系统中采用应用层前向纠错（FEC）技术能够成功提高预警信息传输的准确性。仿真结果表明预警信息的成功传输率可到达99.99%以上。所得到的结论对于北斗灾害预警信息发布系统中的参数选择及性能优化具有指导意义。