基于Lattice-Boltzmann方法的多孔介质真空绝热特性

作为真空绝热板的芯材,多孔介质微尺度空间形貌结构及物性参数对其绝热性能影响较大。为研究多孔介质真空下的导热性能,选择颗粒状、纤维状和泡沫状3种典型多孔介质材料,并基于Lattice-Boltzmann(LBM)提出了一种随机构造多孔介质物理模型的方法。模型中重要参数结合多孔介质电镜扫描图像处理获取。采用D3Q15LBM模型进行数值模拟,并分析了真空度及颗粒/纤维/泡孔等效直径对导热系数的影响规律。模拟与实验的对比结果揭示了多孔介质真空下的导热系数随真空度及多孔介质物性参数的变化规律。     

实时测控分布式系统的容错调度算法研究

根据目标系统的体系结构和功能分布特性以及实时性要求,文章提出了一种混合式实时容错调度算法,该算法对系统中服务器机组和工作站机组的任务分别实施对称式调度和以处理机负载平衡为目标的调度。当系统执行过程中检测到处理机故障,通过双机切换和冗余任务动态唤醒的办法进行系统重构,实现了目标系统硬实时和软实时共存的容错需求。     

基于神经网络的飞行器再入制导研究

论述了神经网络理论在飞行器再入制导方面的应用.在分析各方法优缺点的基础上,提出了一种基于广义同归神经网络(GRNN)模型的再入制导方法.神经网络通过一组选定的轨迹样本进行有导师训练,训练好之后作为控制指令生成器,输入为再入过程中飞行器的状态参数,输出为倾侧角控制量,迎角控制量则由迎角剖面给定.仿真结果验证了该方法在再入...     

基于神经网络的BTT导弹逆控制方案设计

对基于神经网络的倾斜转弯(BTT)导弹逆控制进行了研究。用径向基函数(RBF)神经网络结构和最近邻聚类算法,对导弹系统逆动力学系统进行动态模型辨识,以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统;用逆系统法设计了一种用于BTT导弹非线性控制的经典控制与神经网络在线自学习综合控制方案,实现了导弹三通道的线性化控制和输出的渐近无差跟踪。仿真结果表明:该方案可根据设计指标要求实现对BTT导弹的非线性控制,且有较强的鲁棒性。     

岩心微流动的核磁共振可视化研究

岩心微流动可视化是研究化学驱油微观机理的一项重要流体实验新方法,重点介绍采用低场核磁共振成像技术研究天然岩心中流体分布可视化的新进展。提出和分析了国产低场核磁共振成像岩心驱替装置面临的图像不清、材料干扰等问题,通过合理选材、优化参数,从硬件和软件2方面进行了改进与优化,消除了干扰因素。开展了天然岩心的驱替实验,采集了油水的实时 NMR信号与 MRI 成像信号,以及不同驱替阶段油水的 NMR-T2谱,得到分辨率较高的油水分布图像。结果显示残余油随着驱替PV数的增加而减少,具有初期减少明显而后趋缓的特点,并发现岩心中存在端部油残滞现象,其范围距端部4mm左右。研究了通过获得的油水分布图像计算含油饱和度的方法,其结果与传统方法一致,误差在10%以内,这也说明了油水分布图像的可靠性。这不仅为计算饱和度提供了一种新方法,而且该方法的另一个优势是可以分析任意局部位置的油水饱和度。研究结果表明,在研究岩心微流动过程中流体分布的可视化方面,核磁共振成像技术是值得深入研究的新方法。     

出口马赫数分布可控的二元高超进气道双重反设计

在出口马赫数分布预先给定的前提下,利用二维有旋特征线理论实现了压缩面马赫数分布可控的两弯曲激波和三弯曲激波高超二元进气道反设计。数值计算结果表明,设计点时,无粘条件下两种反设计方法均能实现预设出口马赫数分布,有粘条件下反设计的进气道出口主流区马赫数分布与预设分布吻合较好,接力点时出口主流区马赫数仍然保持较好的均匀性。以上结果说明这两种反设计方法均是正确可行的。设计条件下,在捕获高度、无粘出口高度、设计无粘总压恢复系数和装配点处流动参数均相同时,两弯曲激波反设计方法波系简单、有粘接力点流量系数较三弯曲激波高10.2%;三弯曲激波反设计方法有粘时内收缩比较前者小17%,设计点和接力点时总压恢复系数分别较前者高2.9%和2%。     

基于的DTV图像去噪模型

针对纹理图像的去噪问题,通过分析全变分（TV）去噪模型与方向全变分（DTV）去噪模型,提出了一种具有鲁棒性的基于的DTV去噪模型。为了刻画图像中的不同结构特征,该模型中DTV正则项的指数p由图像的结构来确定在（0,2）中自适应地选取。由于该模型是含有可分性算子的非光滑优化问题,可用交替方向乘子法（ADMM）求解,并能保证算法的收敛性。数值实验结果表明:与其他经典模型相比,提出的模型取得了更高的峰值信噪比和结构相似度,在去除噪声的同时能有效保持图像的细节信息。      

一种融合MRF分割与数学形态学的道路提取算法

针对高分辨率合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像中道路目标难以有效提取的问题,提出一种融合马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）分割与数学形态学处理的高分辨率SAR图像道路提取算法。该算法首先利用直方图均衡化和增强Lee滤波对SAR图像进行预处理,实现道路的边缘增强,抑制相干斑噪声;进而利用基于条件迭代模式（Iterated Conditional Mode, ICM）的MRF对SAR图像中的道路目标进行初分割;再用数学形态学填充空洞,平滑道路边缘;最后,基于道路的几何特征,使用偏心率、矩阵度、复杂度等因子去除虚警,从而提取出道路目标。利用该文算法对两块实际高分辨率SAR图像进行道路目标提取,均可以取得90%以上的正确道路提取率,表明本文算法具有较高的道路提取精度。     

基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测

随着大型民机飞行时间的延长,座舱空气污染事故发生概率也随之增大,快速准确的污染浓度预测对保证乘客生命安全具有重要意义.座舱各污染浓度的动态预测和污染源项强度辨识是实现座舱空气质量实时预测的关键技术.污染源项散发强度辨识,如采用最小二乘算法,参数估计是静态的,一般延迟较大;如采用单模卡尔曼滤波算法,虽能实现动态辨识,但不能同时兼顾稳态和过渡过程(突发污染)的参数估计性能,导致误差较大.为解决上述难题,本文提出基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测方法,同时完成污染源散发强度动态辨识和污染浓度状态实时预测.该算法由2个滤波器组成,分别用于匹配系统的稳态和突发过渡过程特征,提高浓度方程参数估计和状态预测性能,保证飞机座舱空气质量态势预测的快速性和准确性.仿真结果证实了该算法的有效性.     

基于证据理论的潜艇舱室综合环境质量评价

以我国核潜艇舱室环境为研究对象,开展综合环境质量评价研究.经分析确定与潜艇舱室环境质量相关的影响因素主要包括温度、湿度、空气污染物、颗粒状污染物、微生物及噪声.为克服上述多评价因素之间的多项性和不确定性,提出采用基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论的潜艇舱室综合环境质量评价方法.该方法是在层次分析法的基础上,引入证据理论,利用D-S合成公式对不同权重的多个专家评价信息进行合成.该方法能够有效综合多个不同权威评价专家的不确定性评价意见,提高评价结果可信度.