硅微加速度计控制系统设计

由于静电场的负刚度导致控制回路系统的不稳定,因此静电力闭环硅微加速度计控制系统设计是硅微加速度计技术的关键核心技术,也是硅微加速度计设计的难点技术之一。在硅微加速度计项目研制过程中,我们解决了仪表回路系统的稳定性问题、高增益和带宽的问题,保证了仪表启动的快速性、精度和稳定性。     

导航战中的GPS干扰研究

导航战已经成为信息战的重要组成部分,GPS干扰是导航战的主要作战方式。文章从不同角度分析了GPS干扰的可行性及干扰策略,对GPS干扰的不同样式进行分析,研究了压制式干扰和欺骗式干扰的原理,并对干扰效果进行了计算。结合多种电子对抗作战平台,提出了GPS干扰的不同途径,为GPS干扰技术以及对抗装备的发展研究提供借鉴。     

钛合金电子束焊接的研究进展

轻质、高强的新型材料已成为人们迫切寻求的目标;而优化的焊接结构则是降低材料消耗、减轻结构重量的有效途径.钛合金具有比强度高、抗腐蚀性好、耐高温以及韧性和焊接性较好等一系列优点,所以在航空航天飞行器中推广应用钛合金焊接结构已成为人们关注的重点.     

基于潜在成分的时变系统损伤的概率神经网络分类

提出了一种新的时变系统健康监控的损伤分类方法。将函数级数时变自回归平滑时序模型应用于时变系统的振动信号,以估计TAR／TMA参数和革新方差。这些参数是时间的函数,将它们在以特定的基函数构成的某种函数子空间上展开得到相应的投影系数组。所估计得到的TAR／TMA参数和革新方差可进一步用来计算潜在成分（LCs）,将LCs用于健康评估比原来的参数更具信息。并将LCs联合并归化为数值得到特征集,输入概率神经网络（PNN）进行损伤分类。为了评价该方法,对一个时变系统进行了仿真,以各种不同的质量和刚度减少来模拟不同的损伤类别。算例表明：该方法能够在时变系统的背景下对损伤进行归类。     

基于ICP算法的手术导航三维配准技术

针对计算机辅助手术三维导航技术中术前CT图像与术中实际空间的配准问题,提出一种基于最近点迭代(ICP,Iterative Closest Point)算法的特征点云配准技术.利用医学图像空间和实际空间特征区域的两片点云坐标进行三维配准.对CT图像进行重建、分割及交互式操作得到医学图像特征点云;利用光学定位仪实时采集实际空间中对应区域的点云;通过主元分析(PCA,Principal Component Analysis)获取两组点云数据的特征向量进行初配准;进行最近点迭代使配准矩阵收敛到一个最优解,其中采用k-d tree寻找邻近点加速迭代过程.以塑料脊柱模型骨为对象进行了脊柱手术导航配准精度实验,进一步对实验中的点云数据加入高斯噪声以进行误差分析.结果表明这种配准方法简单可靠,在模型骨情况下配准精度在1mm以内.     

基于GA-BP贝叶斯算法的可靠性分析近似模型

研究了GA-BP(Genetic Algorithm-Backpropagation)贝叶斯算法在可靠性仿真中的应用.GA-BP贝叶斯算法是一种新型前馈神经网络训练算法,它建立在遗传算法(GA)、L-M(Levenberg-Marquardt) BP算法以及贝叶斯方法这三者的基础上.由于该算法的训练目标是获取对应于后验分布最大值的权值向量,并且在搜索过程中融入了遗传算法,因此能够使前馈神经网络具有更佳、更稳定的泛化性能.在可靠性仿真中,采用GA-BP贝叶斯算法来构造前馈神经网络近似模型,再用它来替代复杂费时的数值仿真程序进行Monte Carlo模拟,就能够在计算成本得到有效控制的同时获取随机输出变量的概率分布情况.     

三维扩压叶栅非定常流动机理研究的频谱分析

计算了三维直叶栅在不同攻角、不同马赫数下的流动情况,得到流场的非定常解,并进行了频谱分析,对叶栅非定常流动的流场结构和流动机理做了初步的探讨。分析计算结果表明:在来流均匀,定常边界条件下,叶栅内流动仍然表现出强烈的非定常性。分离区和尾迹中的流动,以旋涡的有规律周期性脱落为主要的运动形式。旋涡脱落的频率,随着攻角和马赫数的变化而变化:同马赫数下,攻角越大,频率越低;同攻角下,马赫数越高,频率越高。同时,在同一工况下,旋涡频率沿叶高呈非均匀分布,叶中区域频率相对低,靠近端壁区频率相对高。      

角速率输入下圆锥补偿算法的一般形式

传统圆锥补偿算法直接应用于由速率陀螺组成的捷联惯导系统时,算法误差明显增大.为抑制算法误差,提出了一种以角速率为输入信号,任意子样数圆锥补偿算法(包括改进算法)的一般形式,并在典型圆锥运动条件下以算法漂移误差最小为优化准则,推导了相应的圆锥补偿系数方程和算法误差表达式.利用给出的公式,求解一个线性方程组即可得到圆锥补偿系数,可方便快捷的设计任意子样数的角速率圆锥补偿算法以及改进算法.仿真结果表明,所设计的改进算法比同子样数常规角速率圆锥补偿算法在精度上有明显提高.      

基于小波包分解和FCM聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法.塔式小波分解对信号解不够全面,而小波包全分解又引入庞大的计算量,因此小波分解最优树的选取尤为重要.结合模糊c均值(FCM,Fuzzy C-Mean)聚类,提出了一种能同时进行小波自适应分解和纹理特征分类的纹理图像分割方法,该方法将无监督聚类中的聚类有效性参数引入到自适应小波分解的判决中,能根据无监督聚类分割的需要,自适应地选取小波包分解的树形结构和分解层数.相对于小波包全分解,节省了大量的运算,并能取得良好的分割效果.      

基于相干结构的大涡模拟壁面模型

首先对湍流边界层近壁区相干结构群进行研究,根据共振三波理论使用沿流向周期性发展的多个三维波构造其初始结构,通过直接数值模拟得到该相干结构群的演化特性.在此基础上,提出了基于近壁区相干结构流动参数的新型大涡模拟壁面模型.确定了此壁面模型与主流大涡模拟衔接的原理方案.计算结果表明:该壁面模型在减少计算量的同时,能够为主流区大涡模拟提供重要的壁面大尺度结构信息,使计算取得准确的结果,实现了壁面模型的基本功能.