空域网格化方法及其在空管中的应用研究

传统的空域理论方法面临交通密度快速增长、空域管制对象复杂多类异构等一系列问题,研究空域数字化建模,发展出新的空中交通四维时空框架,在此基础上开展全新的空域与空中交通流量协同管理是当前的迫切需要。本文聚焦包括平面格网模型以及空域空间格网模型的空域网格化方法的总结,并对空域网格化方法的空管应用研究进行综述,在此基础上,对空域网格化及数字化研究重点及发展趋势进行综合分析。本文研究能够为空域网格化及数字化理论与应用的可持续发展提供科学指引。     

基于改进NS-SOMA 的变循环发动机解耦控制方法

针对XTE76变循环发动机的控制结构问题,研究了2分块之间进行解耦的控制方法。基于内模原理,设计状态反馈控制器结构,以无超调快速跟踪和耦合抑制为目标,提出了改进的非支配序自组织迁移(NS-SOMA)多目标优化算法,在每代中按照与领导者的欧式距离均匀选择粒子进行迁移,提高了算法的收敛速度和精度,以此优化控制器参数,有效抑制了分块之间的耦合。同时研究了变循环发动机不分块的3变量控制方法,直接通过多目标优化抑制回路之间的耦合效应。在某型变循环发动机部件级模型上进行仿真验证,结果表明:不分块结构优于其他2种结构,相比分块控制结构,引起的最大耦合降低了30%,说明多变量综合控制更能充分利用现代控制理论解决回路之间的耦合问题。     

星敏感器在轨光行差修正方法研究

星敏感器作为目前航天器中最重要的姿态测量敏感器,其精度直接影响航天器姿态测量精度,因此对其误差源进行分析和修正则尤为重要。提出了一种星敏感器在轨光行差修正方法,根据光行差产生的原理和特点,将星敏感器沿探测器X和Y方向产生的光行差误差角巧妙地转换为光行差误差四元数,并直接对输出四元数进行修正,从而为修正星敏感器光行差提供了一种方便简洁的方法。     

细长体飞行器自由边界热模态试验与仿真

随着耐热承载一体化材料在新型高超声速飞行器上的应用,承力结构的工作温度不断提高,各类热模态特性逐渐得到关注。针对非平面形状的细长体飞行器自由边界条件下的热模态特性开展了研究。通过研究模拟气动加热条件的圆筒形加热笼、模拟自由边界的耐高温柔性支撑、非接触激光多普勒测振、耐高温激振杆激励等试验方法,获得了细长体结构自由边界条件下随温度变化的前3阶模态变化情况。结果表明：对此类薄壁长圆筒类结构,温度升高对模态频率影响可以超过6 Hz。开展有限元仿真,并与试验取得的热模态结果的变化规律进行对比。结果表明：建立考虑温度对结构弹性模量、热应力影响的壳单元模型,能够较好地预测出前3阶模态频率在全部受热时间范围内的最大下降量,可为高超声速飞行器控制系统设计时的拉偏范围提供参考。     

QUADRI-THRESHOLD ALGORITHM OF CO-LOCATED RADAR-TO-ESM CORRELATION

A quadri-threshold radar-to-ESM correlation algorithm is presented and the corresponding four thresholds (high threshold, middle threshold, low threshold, and threshold margin) are given. The proposed algorithm is especially suited for the scenarios where each radar track is specified by different numbers of measurements. Using a simple and effective discriminant function based on the fuzzy synthesis function, the proposed quadri-threshold radar-to-ESM correlation algorithm first selects the two most likely radar tracks and then makes the soft decision based on the selected two tracks. The introduction of the threshold margin in the presented algorithm can further reduce misclassification errors. Simulation results show the feasibility of the algorithm.     

湍流数据同化技术及应用

近年来数据同化（DA）被引入湍流动力学研究中,通过融合实验测量和数值计算,提高了实验测量的精度和广度,改善了数值模拟的预测性能。实验观测、预测模型和同化算法是数据同化的三要素,湍流研究中的实验观测包括热线风速仪、粒子图像测速法（PIV）、压力传感器等局部测量数据,预测模型主要指流动控制方程及湍流封闭方程,而同化算法包括贝叶斯推断、集合卡尔曼滤波（EnKF）、伴随等。稳态数据同化一般结合雷诺平均Navier-Stokes （RANS）模型方程,从重新标定模型常数、修正涡黏模型方程形式误差、修正雷诺应力项等方面着手。非稳态的数据同化一般包括四维变分（4DVar）等时间连续的数据同化方式以及顺序数据同化。4DVar通过时间正向和逆向积分迭代,存储量和计算量都非常大。顺序数据同化不需要时间逆向积分,可以在若干时刻对实验观测进行间断地植入,正向求解整个系统。另外,随着人工智能的飞速发展,湍流数据同化研究也向智能化迈进。对于纯数据驱动的湍流机器学习,其缺乏物理本质的约束,而基于物理信息的机器学习在物理本质上与数据同化是一致的。     

机载SAR动目标成象研究

在分析机载合成孔径雷达运动目标成象特点的基础上，探讨了一种动目标成象的前置滤波方法，指出其存在的问题，提出了在前置滤波后进行参数估计的后处理形成，该方法基于时间－频率联合分析法，能得到运动目标的精细成象结果，计算机模拟验证了方法的有效性。     

前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法

针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法(MPARTAN算法).该算法计算复杂度不高于动量BP算法, 与FR共轭梯度法相比,该算法的稳定性好,又具有共轭梯度法的优点,收敛速度快.文中给出了该算法的收敛定理,并用2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果.     

模糊神经元及其计算能力研究

分析了模糊神经元模型,指出了这种神经元模型在计算能力上的缺陷.提出了对模糊神经元定义的两种改进方法,一是限制传递函数为非单调函数;二是修改定义域.对改进后的模糊神经元网络证明了计算能力与图灵机的等价性,从而对传统的神经网络作了进一步推广.还对混合模糊神经网络的特点做了简单的讨论.      

面向精密制造的微材料特性检测机构

微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical Systems)在航空航天、汽车、生物医学、环境监控、军事等领域中有着广泛的应用前景.其材料力学性能的测试目前是其性能测试的薄弱环节,它涉及到微位移、精密定位和载荷/位移测量.采用传统"机械"制造技术,由于摩擦、间隙、爬行和多环节传动误差积累等原因而无法实现.为此,提出了一种冗余驱动全柔性并联机构和压电陶瓷驱动器所组成的新型测量平台.在推导4RRR冗余驱动并联机构运动学逆问题方程的基础上,经过最佳拓扑选择、运动学分析,并基于动力学优化,确定了微位移/精密定位运动平台主要结构尺寸.实验表明:采用该平台,可以满足MEMS材料力学性能测量所需的微位移和精确定位要求.