气动热CFD计算的格式效应研究

通过对N-S方程的求解计算了二维圆柱绕流及三维绕钝双锥高超声速流动过程中的气动热问题.对于求解方程,在空间离散的格式上,选用了3种上风格式——Roe的FDS,Van Leer的FVS和AUSM+格式以及一种中心差分格式,将各种格式所得的热流结果与实验结果进行了比较.对于AUSM+格式,还应用了minmod limiter 和 双 minmod limiter 两种限制器,并对结果进行了对比.      

基于修正差分进化算法确定周期内多载波微放电等效功率

微放电是空间微波部件设计所必须考虑的失效效应之一,随着空间宽带多载波模式的广泛采用,多载波条件下微波部件微放电问题引起广泛关注。针对周期内多载波微放电等效功率计算所采用传统经验公式的不足,提出了一种基于修正差分进化算法的确定周期内多载波微放电等效功率的全局优化方法。该方法通过对多载波合成信号功率特性进行分析,推导获得了 20个电子渡越时间内信号能量的表达式,采用二次插值法进行局部搜索,采用修正差分进化算法进行全局优化,从而高效、准确获得全局最优解。以幅度相等、频率间隔相等的多载波信号为例,进行了等效功率的确定,与经验公式的预测结果相当,验证了所提出方法的有效性;同时,对幅度不同、频率间隔不等的多载波信号进行了处理,获得了能够指导微波部件微放电设计的最坏状态及其等效功率。所提出方法不仅适用于幅度不同、频率间隔不等的多载波信号情况,并且能够提供微放电最坏状态时的相位分布,为多载波微放电实验验证提供相位输入。所提出方法相比传统的基于经验公式的方法具有明显优势,为空间宽带多载波工作微波部件微放电设计提供有效依据,在卫星转发器多载波微放电分析及设计中具有价值。     

微观投入产出理论在企业物流系统中的应用

针对工厂企业物流系统的结构形式和特点,探讨了如何将描述企业投入产出关系的动态随机生产函数模型应用于制定企业的物流计划.动态随机生产函数模型可以反映各生产节点物流的种类、数量、空间和时间关系,以及随机因素的影响.通过在模型中引入周期生产能力的变化,进一步改进动态随机模型.研究表明,动态随机生产函数模型能够有效地制定企业的物流计划.      

多传感器斜置系统故障检测的奇偶向量补偿方法

提出采用神经网络对多传感器斜置组件的奇偶向量进行补偿,从而消除安装误差、刻度系数误差以及常值偏差对奇偶向量的影响,提高系统对小幅值故障检测与隔离的准确性.基于神经网络的方法与卡尔曼滤波、偏差分离估计方法相比,不需要各项误差的动态模型和噪声统计特性.神经网络采用有一定时间延迟的样本进行在线学习时,利用补偿后的奇偶向量能够检测出有一定斜率的斜坡型故障.      

空间移动小目标的检测算法

空间序列图像中移动小目标检测与轨迹提取是空间目标监视、跟踪及编目的关键技术之一.为了及时有效地处理星载可见光相机输出的多维海量数据,提出了一种基于四邻域二值量化方法和改进概率Hough变换的目标检测及轨迹提取算法.相较于美国空间目标在轨检测(MTI,moving target indicator)算法,改进算法虚警噪声点及候选路径数目明显减少,计算复杂度降低,运行效率提高.实验结果表明,算法可有效检测序列图像中快速移动的弱小目标并提取其直线运动轨迹.     

复杂测量系统中时间的系统误差测量方法

长距离的复杂测量系统中,由于传输通道不同,引入的传输延迟时间变化不同,导致原有时间关系的误差引入。介绍了几种可行的系统误差测量方法,以消除系统误差对信号间时间关系的影响,同时达到检验测试系统安排是否存在问题的目的。     

GPS在气象火箭遥测跟踪上的应用

利用GPS全球定位系统、天线云台和宽波瓣天线组成的跟踪系统, 研究了接收位置信息与跟踪之间的时间差, 气象火箭理论弹道误差导致的中断跟踪,气象火箭探空仪分离后至初次定位前的跟踪, 天线云台转到359°位置后反转359°及跟踪过程中跟踪中断后的继续跟踪等关键问题,成功实现了气象火箭探空仪的遥测跟踪. 该跟踪系统在子午工程气象火箭试验中得到较好的应用, 此种跟踪方式相比传统雷达跟踪方式具有体积小、重量轻、操作简单、成本低、机动性强、跟踪可靠性强等诸多优点.     

基于效用价值驱动的旅客出行动力学研究与建模

为了探究交通体系中旅客出行行为的特征与机理,以某机场离港旅客的陆侧出行数据为研究对象,对旅客出行模式进行了统计。分析发现,旅客聚集行为具有强烈的阵发性,不同出行维度旅客群体的聚集时间间隔分布具有幂律特征,且幂指数和阵发性强度呈正相关关系。同时,研究认为旅客出行换乘决策是综合时间、费用、便捷舒适度、突发情况等多因素的期望实现,是一种基于效用价值驱动的人类行为。基于此构建了效用价值驱动模式下的旅客出行行为动力学模型,可输出幂指数为参数可调的幂律分布,且仿真输出和实证数据分析结果相吻合。      

基于SAGWO算法的UCAVs动态协同任务分配

通过分析无人作战飞机（UCAV）优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机（UCAVs）多约束动态任务分配数学模型,采用改进的灰狼优化（GWO）算法对数学模型进行求解;针对基本GWO算法求解早熟的缺点,给出了自适应调整策略和跳出局部最优策略,引入了二次曲线控制方法;对UCAVs动态协同任务分配特点,设计了目标任务序列编码方式,提出了基于自适应GWO（SAGWO）算法的UCAVs多目标动态任务分配方法。从静态与动态2种情况分别对该方法进行仿真验证;仿真结果表明,该方法是有效的,相比较于其他算法,其优化过程快速精准。