关于非扩张映像的修正粘滞迭代格式

设H是Hilbert空间,X是Banach空间,C是H或X中的非空闭凸子集,T是C→C的非扩张映射,且f是C→C的压缩映射。受H．K．Xu对粘滞迭代算法讨论的启发,提出一种新的粘滞迭代算法,xn＋1=T[（1-αn）xn＋αnf（xn）],n≥0,其中x0∈C,C是Banach空间中的非空闭凸子集,分别在Hilbert空间和Banach空间框架下证明了序列{xn}是强收敛的。     

高纬极区电离层中离子声波谱线增强的解释

大量的实验研究表明, 在顶部极光区电离层, 利用EISCAT非相干散射雷达和Millstone Hill雷达可以观测到不对称、增强的离子声波谱线. 考虑到低能H+离子束沉降到背景电离层, 以及电离层顶部O+离子的外流事件, 采用含有场向热流项的双麦克斯韦分布描述H+离子束的分布函数, 进而基于离子－离子双流不稳定性理论来解释增强的离子声波谱线. 场向热流的引入可以减小离子声波谱线的不对称现象, 这样得到的结果更符合实际.      

网格之间流场信息传递的高精度方法和验证

理论分析了插值方法引入误差的原因,提出一种利用时间推进方法和移动网格技术实现网格之间流场信息传递的思想,并构造计算方法。在介绍新的信息传递算法原理的基础上,根据三维情况下传递过程需要满足的时间推进步长稳定性条件,推导出最小推进步数的要求。最后,通过对激波诱导物体运动的非定常流动模拟,比较了信息传递算法和线性插值、加权最小二乘插值方法,计算结果表明,与插值方法相比,信息传递过程没有引入误差,能有效抑制非物理振荡,保持流场计算精度。     

大着地角三维次最优制导律研究

二维的制导律组合,无法实现三维的大着地角要求。基于二维大着地角次最优制导律的制导 原理,采用矢量计算的方法,对二维次最优制导律进行了拓展,给出了考虑着地角、脱靶量 和控制能量等多约束条件的三维次最优制导律。利用设计所得三维制导律,进行了制导炮弹 六自由度全弹道仿真。在初始方位角偏差较大的情况下,将计算结果与另外两种制导律模式 进行了比较：纵向横向都使用比例导引律时,所得弹道已经不能满足制导炮弹的要求;纵向 使用次最优制导律横向使用比例导引律时,由于ZY面上的弹道倾角要求无法体现,着地角会 明显减小,制导精度将受到影响;而使用设计所得三维制导律时,在一定范围内,弹道末段 可以在三维空间保持大的着地角,一方面能够满足制导的精度要求,另一方面可以降低需用 过载以满足控制要求,提高了制导炮弹的打击效果。〖JP〗
     

多目标非脆弱鲁棒控制器在飞行控制系统中的应用

针对飞行控制系统中存在的多种不确定性,提出了飞行控制系统的多目标非脆弱鲁棒控制器的控制方法。由系统的H2性能、H∞性能、区域极点配置和保性能控制四种控制目标,用线性矩阵不等式(LMI)法导出多目标鲁棒状态反馈控制器的存在条件,同时考虑了飞行控制系统中控制器增益的加性摄动,设计的控制器实现了系统的四种性能指标优化。仿真实验结果表明:该控制方法有较强的鲁棒性。     

基于顶点与主体区域同步检测的精准车牌定位

为应对非约束环境下的车牌精定位问题,提出一种基于顶点局部区域与主体区域同步检测策略的非约束性车牌定位算法。通过删减YOLOv5网络的输出结构,训练得到可同步检测车牌及顶点区域的车牌检测网络,在兼顾精度与计算速度的前提下,实现车牌顶点和主体区域的同步定位。针对一幅图中存在多个车牌区域及顶点区域存在少量漏检和误检的情况,分别设计了车牌顶点归类和单一缺失顶点预测后处理算法,借助顶点间的空间位置关系进行漏检目标预测和误检目标排查,有效改善了因场景复杂导致的个别顶点目标检测效果差的问题。所提算法在中国城市停车场数据集(CCPD)上的测试结果显示,平均精准率达99.25%,平均召回率达98.70%。所提算法不仅能够准确预测出车牌的4个顶点坐标,而且在中端GPU硬件平台上处理速度可达121帧/s,具有较好的应用价值。     

横向气流中非牛顿液体射流直接数值模拟

采用直接数值模拟研究了动量比为6的非牛顿液体射流在横向气流中的破碎特征,重点分析了表面波发展、弯曲特性和展向扩散等射流结构及其非牛顿特征。在非牛顿液体射流的近喷嘴位置,其表面迹线随时间摆动,并有逆横向气流方向运动的趋势。射流的展向扩散仅在喷入初期较为明显,此后基本维持在接近35°的扩散半角。射流的一次破碎,尤其是液丝与液滴、甚而卫星液滴的生成过程都被精细地捕捉和描述。在近喷嘴的射流柱附近,横向气流流动具有一定的圆柱扰流相似性,在其他区域则表现为极其复杂的紊流特征。射流的非牛顿特性主要体现在黏性系数,不同位置的液体黏性系数相差超过20%。相较牛顿液体射流,剪切稀化的非牛顿射流具有更易破碎的特征。     

基于压缩协作表示的辐射源识别算法

针对低信噪比（SNR）条件下传统辐射源识别算法性能下降的问题,提出了基于压缩协作表示的识别算法,分别从特征提取和分类器设计两方面进行描述。首先将时域辐射源信号变换到二维时频域,通过图像处理方法提取高维特征列向量。经随机矩阵压缩到一定维度后,输入到提出的压缩协作表示分类器中得到识别结果。进而,对协作表示系数进行非负约束,提出了更符合实际应用场景的算法。仿真结果验证了所提算法的可行性与有效性,且在低信噪比条件下稳健性强、抗噪声干扰性能好、计算量较小、易于工程实现。