小振幅振动翼型升力迟滞环变向的成因分析

在低雷诺数条件下研究了SD7037翼型小振幅强迫振动时,振动轴位置和减缩频率对翼型气动特性的影响。通过升力系数随时间变化曲线与迎角随时间变化曲线的对比,发现引起升力系数随迎角变化的迟滞环变向的原因主要是升力系数随时间变化曲线的相位发生变化,并从数学上证明了这个相位是关于减缩频率的函数。而且,当升力系数随时间变化曲线的相位变大时,会使得对应的升力系数随迎角变化的迟滞环曲线从逆时针向顺时针方向变化,这中间必然会经历一个直线过程,就好像迟滞现象消失了一样。进一步通过对比流场,发现振动轴位置和减缩频率对此相位的影响机制不同,振动轴位置主要改变翼型的有效迎角,而减缩频率的增大则影响了周围流场结构,使得附加质量带来的反作用力变大,进而提高升力,振动轴向前移动和减缩频率的增大都会增大升力系数曲线的相位。     

Adaptive control for attitude coordination of leader-following rigid spacecraft systems with inertia parameter uncertainties

This paper studies the leader-following attitude coordination problems of multiple spacecraft in the presence of inertia parameter uncertainties. To achieve attitude coordination in the situation that even the leader's attitude is only applicable to a part of the following spacecraft, a nonlinear attitude observer is proposed to obtain an accurate estimation of the leader's attitude and angular velocity for all the followers. In addition, a distributed control scheme based on noncertainty equivalence principle is presented for multiple spacecraft' attitude synchronization. With a dynamic scaling, attitude consensus can be achieved asymptotically without any information of the bounds of the uncertain inertia parameters. Furthermore, once the estimations of inertia parameters reach their ideal values, the estimation process will stop and the ideal value of inertia parameter will be held. This is a special advantage of parameter estimation method based on non-certainty equivalence. Numerical simulations are presented to demonstrate that the proposed non-certainty equivalence-based method requires smaller control toque and converges faster compared with the certainty equivalence-based method.     

26 m射电望远镜副面调整机构误差分析

新疆乌鲁木齐南山26 m射电望远镜（NSRT）采用 Stewart 并联机构实现副反射面（简称副面）五自由度运动调整。为确保并联机构的运动精度能满足射电望远镜高精度的指向要求,对影响副面调整机构运动精度的各项误差进行了分析。几何误差模拟结果显示,为使并联机构达到要求的精度,应保证杆长误差小于0.08 mm,铰链误差小于0.04 mm。通过对实测结果与仿真结果分析比较,得出回零误差是造成并联机构误差的主要原因。由于并联机构的回零检测装置主要由增量式编码器与限位开关组成,其中限位开关反馈信号的异常,会引起并联机构的回零误差,分析得到该因素是造成NSRT副面并联机构工作偏差的主要原因,这对并联机构的误差补偿具有指导意义。     

基于注意力机制和改进YOLOv3的红外弱小目标检测

红外弱小目标检测技术是红外探测系统的核心技术之一。针对远距离复杂场景下红外弱小目标对比度低、信噪比低和纹理特征稀疏分散导致目标检测率低的问题,提出一种融合注意力机制和改进YOLOv3的红外弱小目标检测算法。首先,在YOLOv3的基础上,用更大尺度的检测头替换最小尺度的检测头,在保证推理速度的基础上有效提升了红外图像中小目标的检测概率。然后,在检测头之前设计了Infrared Attention模块,通过通道间的信息交互,抽取出更加关键重要的信息供网络学习。最后,用完全交并比损失(Complete IoU Loss)替代交并比损失(Intersection over Union Loss)来衡量预测框的检测能力,通过梯度回传实现更好的模型训练。实验结果表明,提出的YOLOv3-DCA能完成多种场景下红外弱小目标的检测任务,且检测准确率、召回率、F1和平均准确率分别达到91.8%、88.8%、93.0%和88.8%,平均准确率比YOLOv3基线提升约7%,与主流的SSD、CenterNet和YOLOv4模型对比平均准确率也取得了目前最优。     

中心分级燃烧室头部冷态流场特性实验研究

为了深入研究中心分级燃烧室的流场特性,采用PIV方法对其头部冷态流场开展了实验研究,重点分析了中心分级燃烧室头部流场的结构特征以及主燃级旋流数对头部流场的影响。实验结果表明：中心分级燃烧室头部典型流场结构形成一个较大的中心主回流区、较小的端部回流区及角回流区,主、预燃级气流的相互耦合过程分为独立射流、气流掺混和气流合并三个阶段。主燃级旋流数对头部流场结构影响较大,随主燃级旋流数增大,主、预燃级气流耦合作用减弱,回流区分布形态发生较大变化,新的流场结构特征为中心主回流区范围明显收缩,端部回流区向下游延伸,在主、预燃级之间剪切层形成较长回流区。针对该中心分级燃烧室头部,主、预燃级气流由耦合流动变为解耦流动的临界主燃级旋流数为0.8~1.0。     

大型飞机增升装置气动噪声研究进展

采用混合计算气动声学方法对某三段翼气动噪声特性进行分析,气动声源采用IDDES方法模拟,噪声传播预估采用Curle方程。利用圆柱-NACA0012翼型绕流算例对数值算法进行验证,近场气动声源与远场气动噪声的预测结果和实验相吻合,IDDES方法可以精细捕捉涡脱落、分离和再附着等非定常流动现象,能为气动噪声的预测提供足够精确的声源信息;采用Curle方程能够准确高效地预测远场气动噪声,对低马赫数流动可以忽略四极子声源对远场的贡献。在此基础上,对来流迎角7.5°、马赫数0.17和雷诺数1.71×10⁶的某三段翼气动特性和噪声特性进行预测,结果表明：襟翼表面脉动压力对噪声贡献最大,缝翼表面脉动压力对噪声贡献最小;1000 Hz附近的低频噪声源于襟翼尾缘剪切层流动分离和尾涡脱落;缝翼凹腔内的涡脱落、融合和撞击主要诱发500 Hz以下的低频噪声;襟翼尾涡脱落和主翼后缘下方流动分离则产生4500 Hz附近中频噪声。     

基于高光谱数据的密云水库水生态空间地物精细分类

重点水域水生态空间地物类型分布状况是其健康评估以及生态规划的重要基础. 基于高分五号(GF-5)卫星高光谱数据, 采用混合式特征选择算法开展北京市密云水库水生态空间地物精细分类研究. 采用随机森林算法获取波段重要性排序, 经过特征降维将总体分类精度最高的模型对应的特征集作为初始特征子集. 利用后向序列选择算法搜索地物精细分类的最佳特征子集, 进而开展密云水库水生态空间的地物精细分类. 结果表明, 高光谱数据可以实现较高精度的地物分类(总体分类精度为93.61%, Kappa系数为91.71%), 相比于哨兵二号(S-2)卫星多光谱数据, 在精细树种分类方面具有明显的优势.     

基于疲劳热响应的高强钢疲劳剩余寿命预测

为了在不破坏材料的情况下估算服役结构材料的使用寿命,尤其是估算承受过未知周次循环载荷（已受损）的材料剩余疲劳寿命,提出一种预测高强钢试件剩余疲劳寿命的方法。以300M钢为研究对象,在不同的循环应力水平下进行疲劳试验,所有的试验过程使用红外成像仪对试件进行全程温度监控,记录了试件在不同损伤阶段的受激温升斜率以构造包含金属疲劳热响应和疲劳寿命对应关系的“参考斜率曲面系”,并以此为依据估算剩余疲劳寿命。试验结果表明受激温升斜率与疲劳损伤状况,即试件的累计受载周次存在明显的线性关系。经试验验证,发现剩余寿命预测的误差不超过5%,说明该线性关系可作为估算剩余疲劳寿命的指标。     

利用行星际监测数据进行地磁暴预报

利用全连接神经网络方法应用于地磁Dst指数的预报中.对ACE卫星探测的太阳风和行星际磁场及其变化对未来几小时的Dst指数的影响进行了统计分析,发现在这些行星际实测参数中,对Dst指数作用较为明显的是太阳风速度、太阳风质子密度和行星际磁场南向分量,同时,当前Dst指数实测值对今后几小时的Dst指数已有很强的制约作用.在统计分析的基础上,建立了全连接神经网络预报模型.由于采用了全连接神经网络结构,模式能够反映出太阳风、行星际磁场等参数与地磁Dst指数参数的复杂联系,可以自动建立输入参量的最佳组合方式,提高了预报精度.通过利用大量实测数据对神经网络模式进行训练,最终建立了利用优选的ACE卫星行星际监测数据提前2 h对Dst指数进行预报.通过检测,预报的误差为14.3%.     

流星参数的数值分析和流星高度分布模型

流星余迹能够被后向散射雷达观测到, 利用观测结果, 可以分析和研究流星的空间分布和时间变化规律. 同时, 利用流星空间分布还可以进行空间碎片的研究. 基于标准理论, 对影响雷达回波功率的主要因素, 例如如双极扩散、余迹的初始半径、流星的有限速度, 以及雷达的脉冲重复频率在不同频率和速度下进行了数值分析和计算, 得到的流星衰减时间及双极扩散系数的观测结果与理论结果一致. 通过对昆明流星雷 达观测到的571632个流星进行统计分析, 得到了流星高度分布统计模型, 并利用该模型的分析结果与不同月份流星的观测数据进行对比, 结果比较一致.