基于DNET的空中红外目标抗干扰识别算法

复杂空战背景下针对人工干扰的博弈是红外空空导弹精确探测制导技术发展面临的瓶颈和核心技术。针对人工干扰对空中红外目标产生的遮蔽、黏连、相似等干扰现象,以及目标机动和相对运动造成的形状、尺度、辐射特性剧烈变化等实际问题,提出一种基于信息特征提取的深度卷积神经网络DNET空中红外图像目标抗干扰识别算法。首先,DNET网络对大尺度特征图像采用密集连接模块,在前部通道保存每一层的网络输出,在网络末端引入特征注意力机制,获得每个特征通道的信息特征识别权重。然后,加入多尺度密集连接模块,并与多尺度特征融合检测结合,提高对大尺度变化情况下的目标特征提取能力。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰的实时检测条件下,红外目标由点目标变化为成像目标,直至充满视场的整个过程中,本文抗干扰识别算法的识别精确度、召回率及识别速度分别达到99.36%、96.95%、132 fps,具备识别精确度和召回率高、识别速度快等优点,并具有良好的鲁棒性。     

霍尔推力器等离子体磁鞘特性

为进一步研究霍尔推力器壁面二次电子发射对发动机性能的影响,建立流体模型数值模拟了霍尔推力器磁化二次电子等离子体的鞘层特性,采用Sagdeev势的方法得到了鞘层的玻姆判据,以这个判据为鞘层边界条件数值讨论了磁场、二次电子发射以及不同等离子体对推力器等离子体鞘层结构的影响。结果表明,磁场和二次电子发射系数的增加都将使鞘层中粒子密度增加,鞘层电势升高,鞘层厚度减小;对于氩和氙二种等离子体,氙等离子体产生的鞘层势垒高,粒子密度大,鞘层厚度增加。这些结果直接影响推力器的电子传导机制及性能。     

一种小波神经网络与遗传算法结合的优化方法

提出一种基于小波神经网络(简称WNN)与Pareto遗传算法相结合的优化方法,并用于内流的数值流场优化计算.小波神经网络由输入层、隐含层和输出层组成.在隐含层用Morlet小波母函数取代了误差反向传播(BP)神经网络中常用的Sigmoid激励函数.Pareto遗传算法具有很好的全局寻优能力和良好的优化效率,在通常情况下它总可以得到均匀分布的Pareto最优解集.典型算例表明:该算法快速、高效,能高精度的完成非线性函数的逼近与映射,其泛化能力很强.      

一种新的等效拟配初值计算方法

在简要分析传统等效拟配初值选取方法不足的基础上,提出了一种基于Matlab信号处理工具箱提供的invfreqs函数的初值计算方法。整个计算过程不需要人工参与,所得拟配初值接近优化的终值,与传统初值选取方法相比,提高了拟配效率和成功率。仿真结果表明,该初值计算方法具有良好的工程应用价值。     

弯管角度对爆轰波传播特性的影响

利用相关软件和数据,分析了爆轰波在弯管中传播时,弯管角度对其传播速度和爆轰压力所产生的影响。所得结论对于研究爆轰波在弯管巾的传播特性以及指导工程实践具有一定意义。     

超细AP团聚表征研究

根据实际应用的需要,运用筛分技术和静电分散、分级技术相结合的方法对AP进行分级,采用质量分数对AP团聚状态进行表征。从最大荷质比、分级效率和安全可靠性3个方面确定分散、分级电压,同时将静电分散力与颗粒间范德瓦尔斯力和液桥力进行比较。计算结果表明,分散、分级电压采用6 kV是合理的。最后,从热学性质与实际生产应用两个方面对分级结果进行分析,并将此方法与传统方法进行了比较。结果表明,该方法合理、可靠。     

基于知识集成模型的产品快速设计

为提升现有CAD(Computer-Aided Design)系统对设计知识的重用能力,提出 了设计知识的分层描述和集成建模方案,并给出了具体实施方法.将设计知识划分到构型层 、设计层和造型层3个抽象层次,基于UG(Unigraphics)平台的知识熔接语言(KFL,Knowl edge Fusion Language)和Open++实现了各层设计知识的描述与集成.构建了知识集成模型 的创建和重用支撑系统框架.作为应用实例,在UG平台上开发了专用减速器快速设计系统.      

一个神经网络结合遗传算法的叶轮逆命题设计方法

本文的目的是利用神经网络实现离心压缩机叶轮的逆命题设计。为此,结合实例叶轮逆命题设计问题通过遗传算法的演化和训练建立了前馈神经网络。所建网络随之用于求解给定表面速度分布情况下的叶片型线。      

飞控系统模糊控制器设计及稳定性分析

建立了飞控系统的Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ（Ｔ－Ｓ）模糊模型;给出了设计模糊状态反馈控制器,保证闭环系统全局渐近稳定、具有一定衰减率稳定的两个充分条件;提出了采用线性矩阵不等式（ＬＭＩ）方法,将该充分条件转化为对线性矩阵不等式族寻求ＬＭＩ可行解的凸优化问题,得到了稳定性分析和模糊状态反馈控制器设计的新方法。仿真结果表明,所提出的设计方法方便有效,控制器鲁棒性好。     

大涵道比风扇/增压级单自由度声衬优化设计及应用

为了发展大涵道比发动机噪声传播途径控制的降噪技术,基于数值仿真与优化算法,以某型大涵道比风扇/增压级试验件为应用对象,开展进口单自由度声衬设计。在声衬设计过程中,采用非线性谐波法对省略内涵增压级的简化结构进行模拟,并在光壁及声阻为0～5、声抗为-5～5条件下,以此作为声源开展基于有限元方法的声传播模拟。在固定声衬穿孔板厚度及穿孔直径的情况下,采用Guess声阻抗模型,将声阻抗-降噪量关系映射到声衬几何参数-降噪量关系,获得声衬几何参数-降噪量图谱,筛选出最佳声衬几何（参数）,同时采用模拟退火优化算法获得最大降噪效果的声衬几何参数,并与遍历算法结果进行对比,开展不同状态条件下的降噪效果评估。结果表明：该声衬在风扇0.8转速状态及起飞状态下对1BPF的风扇噪声具有良好的降噪效果。