基于故障树和快照技术的无人机特情训练方法

针对无人机操作手在执行任务时不能有效地识别与处置特情的难题,提出了一种基于故障树遍历分析和快照技术的无人机特情模拟训练方法,并以样例无人机为研究案例进行了关键技术解析、通用化特情训练系统设计实现和试验.利用故障树理论,建立完备的无人机故障树模型,分析了需重点模拟训练的特情.利用快照技术,实现了不同飞行阶段训练的解耦;结合RTW（Real-Time Workshop）技术、数据库技术和视景仿真技术,完成了通用化无人机特情训练系统的开发,并成功应用于某型无人机的特情训练.给出了样例无人机操作手在不同方法下的训练结果,通过统计数据对比,表明该方法与常规的方法相比,训练效率更高,训练的完备度更好.     

二阶矩-EBU模型用于两相反应流场的数值模拟

采用RNG k-ε紊流模型模拟紊流粘性,二阶矩-EBU紊流燃烧模型计算燃烧速率,六通量热辐射模型考虑辐射传热对两相反应流场的影响,在任意曲线坐标系下对航空发动机环形燃烧室三维两相反应流场进行数值研究。气相流场采用P ISO算法求解,液相采用颗粒轨道模型,并用PS IC考虑气液两相的耦合影响。对两种燃烧室的流场进行计算的结果与实验数据对比,表明该计算方法可靠,可为燃烧室性能的改善提供有用依据。     

滑移流区内不同Kn数对流动及传热影响的数值分析

针对微尺度二维通道气体滑移流区的流动阻力和传热特性,采用滑移模型和SIMPLER数值进行了模拟分析.研究了定热流情况下不同Kn数时通道内压力、速度和温度场的分布以及流动阻力和换热的特性.数值分析结果表明随着Kn数的增大,速度滑移和温度跳跃的程度都增加,并且影响着流动阻力的下降,但两者对于换热系数的影响趋势是相反的:速度滑移有利于提高换热系数,而温度跳跃则降低换热系数,但总体上增加了微通道中的热阻.     

差分吸收光谱法污染物连续监测系统

紫外—可见差分吸收光谱法 (DOAS)是一种新型在线式烟气排放污染物自动监测的可行方法 ,它在不改变被测试样成分的前提下 ,可以同时对多种气体进行连续测量。对获得的吸收光谱数据由计算机处理 ,可实时记录烟气中各种污染物的含量 ,并对未知成分的气体进行判断。介绍了基于这种测量方法的测试系统的构成。     

GPS系统抗干扰性能及抗干扰技术分析

分析了GPS系统具有的抗干扰能力(包括抗宽带阻塞、窄带和单频噪声).针对GPS系统本身的弱点,详细分析了一些可以采用的抗干扰技术,如窄带干扰的删除方法、单频干扰的时域抵消和频域干扰抑制等,为研究GPS抗干扰技术提供了一定的参考.     

旋转对固体火箭发动机两相流点火过程影响仿真研究

为研究高速旋转对内外燃管型装药固体火箭发动机凝聚相点火瞬态过程的影响规律，应用计算流体动力学（CFD）流体计算软件，使用用户定义函数（UDF）编程接口建立固体火箭发动机点火模型，对旋转条件下发动机凝聚相点火过程进行模拟。将数值计算结果与地面旋转实验内弹道进行对比分析，验证数值模型的正确性。计算结果表明：①点火药燃气颗粒因旋转做离心运动，大量粒子聚集在燃烧室头部上端，部分粒子附着在发动机壁面，且停留时间较长。②点火药燃气颗粒占比从20%增加到40%，点火压力峰值降低3.93%，发动机转速的升高会造成内弹道平衡压力升高，但点火压力峰会逐渐降低，且峰值出现时间发生延迟，转速达到15 000 r/min时点火压力峰消失。③转速增大，点火颗粒与推进剂传热增大，火焰传播期减小，但燃气填充期和点火延迟增大，点火药燃气颗粒占比为20%时，转速为15 000 r/min较静止条件下点火延迟增加了23.76%。     

自动飞行模式转换逻辑的形式化建模与验证

自动飞行控制系统（Automatic flight control system,AFCS）是现代飞机中重要的安全关键系统之一，飞行引导控制系统（Flight guidance control system,FGCS）是其重要的组成部分。FGCS中的飞行模式有数十种，模式转换逻辑十分复杂，在各个模式间转换时易出现模式混淆等问题，难以对其安全性和正确性进行验证。而利用计算机科学中的形式化方法，通过对安全关键系统进行形式化建模和验证，可以提高系统的正确性和安全性。本文以典型FGCS中的自动飞行模式转换逻辑作为研究对象，采用自主研制的软件工具ART(Avionics requirement tool)对其进行形式化建模与验证，并与Matlab/Simulink中的Design Verifier工具进行了验证能力和效率的对比分析。实例研究结果表明，采用形式化方法对FGCS的自动飞行模式转换逻辑进行建模、验证可行，所研制的软件平台具有更完善的验证能力和更好的验证效率。     

月表陨坑检测轻量化深度学习方法

针对目前基于深度学习的陨坑检测方法存在的模型参数量大和检测速度慢的问题，提出了一种轻量化的深度学习陨坑检测方法。首先，采用通道剪枝方法删减卷积神经网络中冗余的卷积核，得到结构紧凑高效的陨坑检测模型。然后，使用轻量化的深度可分离卷积操作替换基础陨坑检测模型中的标准卷积操作，进一步降低了模型的复杂度。仿真实验结果表明，所提出的轻量化陨坑检测模型能够保证较高的像素预测精度，并且能够适应亮度、图像噪声等干扰因素的影响。同时，与轻量化处理前的模型相比，参数量减少了99.2%，检测速度提升了94%。     

基于粘性伴随方法的涡轮叶片二次流损失优化设计

在航空涡轮叶片设计中,减少流动损失对改善涡轮叶片性能具有十分重要的意义。本文介绍了一种连续伴随方法在涡轮叶片优化设计中的应用,通过对某低展弦比涡轮叶片的根壁外形进行优化来减少二次流损失。首先通过改变叶高方向的安装角分布使得气流出口偏转角逼近目标分布,以此验证粘性伴随方法的精确性和有效性。其次,在优化二次流损失时,设计目标选取为叶片通道出口的熵增,同时满足出口流动偏转角约束。最后,分析讨论了叶片根壁外形变化对减小二次流损失及二次动能的影响。结果表明：该优化设计能有效地减小二次动能,从而提高叶片的效率。