有人-无人机协同空战机动决策研究

目前,有关无人机空战的研究主要考虑无人机的完全自主决策机动算法,关于有人机有限监督决策下的空战机动决策的研究鲜有报道,更缺乏对有人—无人机协同作战的研究。为实现无人机协同空战过程中的自主机动,设计一种基于路径规划技术的有人—无人机协同空战机动决策模型。首先,引入动态栅格环境,自适应调整栅格规模和分辨率,以弥补静态栅格环境规划空间越大规划效率越低的缺陷;然后,将A star 算法规划路径作为参考路径,提出ACO-A star 混合路径规划算法,以提升ACO 算法的寻优效能;最后,基于均值聚类算法设计有人—无人机协同空战机动决策算法。进行空战对抗仿真模拟,结果表明：所提出的算法具有更好的决策正确性,可有效提升空战胜率。     

喉栓式推力可调发动机喷管流场数值模拟

对喉栓式推力可调固体火箭发动机喷管流场进行了数值模拟,并对喉栓型面进行了过程优化;针对喉栓不同作动速度和自由容积,分析了流场内各参数的变化;进行了非同轴喉栓发动机试验研究.计算结果表明,细长锥型喉栓总体性能最优;发动机压强建立过程与喉栓作动速度和自由容积关系密切;模拟结果与试验数据差别不大,可为喉栓式推力可调固体火箭发动机的研发提供参考.     

大气湍流退化图像多帧盲复原

针对图像盲复原时PSF（点扩散函数）尺寸参数对复原效果影响较大,提出一种点扩散函数尺寸自适应估计算法,该算法以均方误差为代价函数,通过遍历搜索点扩散函数有限支持域,克服了点扩散函数尺寸参数选择难的问题。仿真结果表明,估计的点扩散函数尺寸接近真实尺寸,对于大气湍流变化快的情形,改进算法取得了较好的图像复原效果。     

伺服反馈位移传感器的现状及发展趋势

反馈位移传感器是伺服机构系统的重要组成部分,在航天型号的研制中发挥着重要作用。对目前伺服机构系统配套反馈位移传感器的功能原理、特点及应用情况进行了介绍,并对其它类型的位移传感器的性能特点进行了分析,探讨了其用于航天伺服机构系统的可行性。同时,对伺服反馈位移传感器的发展趋势进行了展望。     

不同湍流模型对插板式进气畸变的数值模拟

为得出一种较为准确的湍流模型,应用三种湍流模型对插板式进气畸变进行数值模拟,通过与畸变实验实测数据的对比,研究不同湍流模型在插板式进气畸变计算中的预测能力。不同湍流模型计算出的出口流场畸变不同,重整化群k-ε模型得出高压区范围较大,S-A模型过渡区域范围大。结果表明:插板高度为畸变发生器内径的48%时,低压区范围角与实验值较为吻合,插板高度为畸变发生器内径的20%时,低压区范围角偏小。畸变指数的计算值以可实现化k-ε模型最为准确。     

阵列表面电弧激励控制激波附面层干扰机理

为了获得阵列表面电弧控制激波/附面层干扰不稳定性机理,开展了高频激励和低频激励的实验研究。综合运用高速纹影、动态压力等先进测试手段和分析方法,揭示阵列电弧等离子体激励的热效应和涡效应特性。结合流动显示和壁面动态压力脉动,深度揭示了控制过程。更为关键的,因为高频激励模式下的激励器处于低功耗状态,这样可以提供稳定的控制效果。基于动态压力频谱分析,发现高频激励下低频不稳定性能量的占比降低12.2%。结合纹影显示,获得高频激励下的涡效应主导机制。     

PBT弹性体微相分离及对其力学性能的影响研究

为了获得微相分离对宽温PBT叠氮聚醚弹性体力学性能的影响规律,用红外光谱分析法(FT-IR)和动态热力学分析法(DMA)研究了PBT叠氮聚醚弹性体产生微相分离的机理和影响因素。用调节硬段含量、交联参数的方法调控其微相分离,控制适当的微相分离程度可显著改善推进剂的力学性能。研究结果表明:在二元醇扩链的弹性体体系中,当硬段含量约为15%时,弹性体发生相对最大比例的微相分离,体现出较佳的综合力学性能。通过微相分离的调控可获得宽温范围内综合力学性能较好的叠氮聚醚推进剂用粘合剂基体材料。     

正十七烷与正十八烷对航空煤油理化性能及液滴平均直径的影响

讨论了正十七烷与正十八烷(C₁₇,C₁₈)对燃料运动黏度、密度、表面张力理化性能的影响,探究了直链烷烃对SMD(Sauter mean diameter)的影响.将Key's混合规律、Tat混合规律和多项式拟合应用于密度公式的拟合,并将Key's混合规律与对数拟合应用于运动黏度公式的拟合,得出的理化性能拟合公式精度较高;通过测量纯煤油及C₁₇,C₁₈混合油雾化的SMD,实验发现随着直链烷烃的质量分数的增加,混合油的运动黏度增加,SMD也随之增加,雾化效果与纯航空煤油的相比较差,而C₁₈混合油的SMD要比C₁₇混合油要大,并且利用密度、运动黏度的拟合公式对SMD进行预测的偏差小于0.3%.      

复合材料裙级间连接结构强度预测

针对复合材料裙级间螺栓-柱销连接结构试件,建立了三维有限元逐渐损伤模型。该模型可模拟试件损伤起始、发展及最终破坏的整个过程,并能较好预测试件破坏的模式和强度。该模型包括应力分析、失效判定准则和材料性能退化3个步骤,采用该模型对试件进行了损伤扩展分析和强度预测,计算结果与实验结果较吻合。     

基于全卷积孪生神经网络的复杂监控场景下前景提取方法

由于光照变化、相机抖动和动态背景等因素影响,现有基于传统图像处理方法的前景提取算法并不能在复杂场景下获得良好的分割效果。针对此类问题,本文提出了一种基于全卷积孪生神经网络的前景提取算法,仅需任意2帧图像即可准确提取运动前景。将输入的2帧图像分为背景图像与待提取图像,将其输入全卷积孪生神经网络得到二者的相似性度量图,该相似性度量图中包含待提取图像相对于背景图像的各像素变化情况信息;接着将相似性度量图与待提取图像融合,利用编解码网络以实现端到端的前景提取。在CDnet2014数据集上进行综合评估与测试,结果均证明了该方法的有效性。