基于稀疏重构的混叠脉冲序列的周期估计

针对于以往方法在克服抖动大和缺失率高的混叠脉冲信号周期估计上的不足,提出了一种基于稀疏重构的混叠脉冲序列的隐藏子周期估计新方法。该方法首先针对由多个具有不同周期的脉冲串混合而成脉冲序列进行插值重采样,然后利用由Ramanujan构造的周期字典,建立了混叠脉冲序列的稀疏表示模型,最后采用联合l_2,0混合范数算法求得混叠脉冲序列的周期估计。方法的优点是具有较强抗噪能力和抗脉冲缺失能力,并且不受初相的改变影响。所需要较少的脉冲数据长度就能得到准确的周期稀疏解。仿真实验表明,所提方法具有更好的估计性能。     

大型客机积水跑道起降附加阻力评估

在飞机整个飞行过程中,起降阶段尽管时间占比很小,却是飞行事故的多发阶段。近几年国内外污染跑道起降冲出和偏离跑道的事故和事故征候不断发生。发生此类事故的一个重要原因就与湿跑道和污染跑道有关。为了保证飞行运行的安全,应确定飞机在污染跑道上的飞行性能。飞机在污染跑道上起降时污染物产生的附加阻力,对飞机的起降性能有很大的影响。分析了积水污染跑道上轮胎溅水图型的形成机理,研究了附加阻力的计算评估方法。算例表明,积水跑道附加阻力与积水深度近似成线性正比关系,与飞机地面滑跑速度近似成平方正比关系。该方法的计算结果符合规律、量级合理,达到了工程应用要求。     

基于WiFi指纹库的室内定位研究进展和展望

首先简要说明了室内定位技术中WiFi定位的优势;然后通过梳理WiFi指纹库的室内定位相关技术研究,简要阐述了WiFi信号的相关特性,并以实验作为佐证,重点介绍了信号传播模型、指纹库构建方法、指纹信号匹配准则和不同手机对WiFi信号敏感差异的标校等相关技术进展;最后,简要介绍了WiFi室内定位技术的未来发展趋势。     

吸附式压气机转子叶片气动优化设计

进行吸附式压气机转子叶片气动设计方法研究.提出通过迭代设计,应用三维流场计算结果提供S₂流面通流计算损失模型,提高了S₂流面流场计算精度;将最优化方法与数值模拟技术相结合,建立吸气与型面耦合的回转面二维叶型优化设计和三维叶片优化设计软件;应用所构建的设计软件,进行吸附式压气机转子设计,数值模拟结果表明:该转子在0.86的叶尖载荷下,设计点总压比为1.631、等熵效率为0.965,实现了高气动性能.      

基于集值信息系统的改进粗集模型

提出了一种新的带有参数的改进容许关系,并讨论了基于该容许关系的粗糙集扩充模型,证明了相关定理。理论分析表明,通过合理设置参数值,可使新扩充模型比以往模型具有更好的分类效果,从而提高了对数据预测、分类的准确度。实例分析进一步验证了改进容许关系及其扩充模型的优越性。     

盘面温度水平对自由盘层流换热的影响

采用数值模拟的方法,研究冷气与盘面的温差(即不同盘面温度水平)导致的冷气密度变化对自由盘盘面换热所产生的影响(采用局部努塞尔数的相对偏差进行衡量),对比不可压空气与可压缩空气的换热计算结果发现:对于自由盘层流,盘面过余温度分布曲线的指数、盘面无量纲最大温差以及旋转雷诺数对盘面局部努塞尔数的相对偏差的影响可以忽略,相对偏差只与盘面无量纲局部温差有关;通过对计算数据进行拟合之后,得到了层流时自由盘盘面局部努塞尔数的相对偏差与盘面无量纲局部温差的计算关联式.      

基于新Dirichlet先验分布的超参数确定方法研究

研究了基于新Dirichlet先验分布的Bayesian可靠性增长模型的超参数 确定方法,该方法将专家经验表示为均匀分布,以先验参数为变量,将均值作为约束条件、 方差作为目标,利用最优化方法求出与该均匀分布最为接近的Beta分布,解决了由于新
Dirichlet先验分布超参数物理意义不明确而难以确定的问题。针对后验积分难以计算的问 题,采用WinBUGS软件建立了新Dirichlet先验分布的Bayesian可靠性增长模型,该模型思路 清晰、简单易行,提高了计算的精度,实例证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性 。     

航空发动机控制系统性能恢复设计:H_∞/PR

对于航空发动机这样一类状态及输出矩阵存在摄动的系统,提出了一种直接根据性能指标作为恢复的目标的性能恢复理论设计方法。首先进行具有稳定及性能鲁棒性的状态反馈的H∞控制设计,然后通过设计一个状态观测器使得上述状态反馈控制的特性得以恢复。     

人工智能在气动设计中的应用与展望

在人工智能技术高速发展的浪潮下,智能化技术为空气动力学的研究提供了新的思路和手段。各国学者在人工智能与空气动力学设计的综合应用方面开展了诸多有益的探索与尝试。目前人工智能方法已被用于设计对象描述、数值求解、非线性映射等气动设计的关键环节中。实现了自适应设计参数探索、高效气动特征求解、快速数据降维与映射、智能优化等,提高了气动设计的速度、准确性、鲁棒性与全局性。概述了气动设计的发展现状、人工智能技术的研究现状以及机器学习在气动设计中的应用现状。展望了深度学习在气动设计上的应用前景。提出了以机器为核心根据优化阶段实时调整优化方案及走向的高度智能化气动设计概念——"机器设计"。强调了开展智能可诠释设计研究的重要性。     

壁式与径向组合稳定器的流动与点火特性研究

为实现多模态冲压燃烧室全工况范围内的可靠点火及稳定燃烧,本文提出一种壁式稳定器和径向稳定器组合设计方案以提高在高速来流下的点火与传焰性能。本文数值研究了壁式+径向组合稳定器在不同结构参数下的流动特性,试验测量不同结构组合稳定器的点火极限,并利用回流率、质量交换率以及流动停留时间等参数揭示稳定器结构参数对点火性能的影响。研究结果表明：台阶高度及径向稳定器倾角通过改变流场结构进而影响点火性能。台阶高度越高,回流区结构越大,点火极限越低;在与径向稳定器组合后,值班稳定器内回流区沿径向稳定器向主流冷流区延伸,散热增强,同时点火释放能量易被径向回流带出值班区,因此点火极限增加。随着径向稳定器前倾角度增加,回流区与主流质量交换增加,流动停留时间缩短,导致点火性能的降低。本文结果可为多模态冲压发动机的工程研制提供技术支撑。