利用环境减灾二号A/B卫星红外相机数据监测沙尘暴

针对国产卫星数据在沙尘监测领域应用较少的情况,基于环境减灾二号A/B(HJ-2A/B)卫星搭载的红外相机(IRS)探测数据构建沙尘监测算法。在分析IRS分辨不同沙尘天气场景能力基础上,与中等分辨率成像光谱仪(MODIS)监测结果对比,分析了不同时间尺度下的沙尘遥感监测能力,并讨论了IRS的不足之处。结果表明：环境减灾二号A/B卫星数据质量整体较好,影像可以清晰地呈现陆地、云和沙尘等主要场景的整体轮廓及纹理,有利于准确提取沙尘天气;与MODIS监测沙尘结果相比,IRS的准确率和召回率分别为81%和与57.6%,其时空分布规律基本一致,IRS具备一定的沙尘监测能力;同时,IRS存在数据噪声、定标精度等问题。此研究对国产卫星在大气环境遥感业务中的大力发展应用有参考意义。     

环境减灾二号A/B卫星在森林树种识别中的应用

采用环境减灾二号A/B卫星数据,在福建武夷山国家公园和东北虎豹国家公园2个试验区开展森林树种识别的应用研究。分别提取2个试验区影像的光谱特征、归一化植被指数(NDVI)和基于主成分第一分量的8个纹理特征信息,采用支持向量机(SVM)和原型网络分类对森林主要树种进行识别,并利用验证样本进行精度评价。结果表明：在福建武夷山国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为86.37%和91.11%,Kappa系数分别为0.83和0.90。在东北虎豹国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为91.77%和91.34%,Kappa系数均为0.90。总体来说,环境减灾二号A/B卫星数据在2个试验区的主要树种识别精度较好,后续能较好地满足林业行业相关业务应用需求。     

发动机起动过程部件特性的一种改进描述

分析了传统压气机和涡轮特性图在发动机起动过程特别是风车特性研究中存在的困难,给出了改进的部件特性描述方法。对压气机,在特性图上用以出口条件表示的换算转速代替常规的换算转速,用换算扭矩代替效率;对涡轮,在特性图上用换算扭矩代替效率。改进后的部件特性图有效地解决了在低转速区域存在的效率适用性差、数据读取困难等问题。     

“左右发不增压”信号灯熄灭时间过长故障分析

某型飞机地面起动时,出现“左右发不增压”信号灯熄灭时间过长现象。本文通过对燃油系统工作原理进行分析,找出影响“左右发不增压”信号灯工作的各种因素,经过排查,找到故障点,并排除故障,积累了经验,为同类故障的排除提供参考。     

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明：得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。     

航空发动机闭环起动系统设计及试验验证

针对某型航空发动机在使用过程中存在的地面起动性能不佳、需要频繁调整和空中起动边界较小的问题,提出一种在开环起动系统的基础上叠加供油修正系统后形成闭环起动系统的方法。在保证燃油接口不变的约束下,通过借用原有油源及增加电液转换指令相结合的方式改进设计了一种带燃油流量修正功能的起动装置,利用数字电子控制器的计算能力,采用基于转速升高率的PID控制算法实现了发动机的闭环起动。结果表明：在平原机场地面起动成功率达到99.8%,在高原机场地面起动不经调整或经过1次适应性调整就能保证发动机可靠起动,空中惯性起动包线左扩100 km/h,空中风车起动包线左扩50 km/h,大幅度提高了发动机的起动成功率,有效减少了因大气温度或海拔高度变化进行调整的工作。     

三维效应对超声速湍流燃烧流动大涡模拟的影响研究

本文对空间发展Mac=0.61超声速湍流燃烧混合层流动开展了二维/三维大涡模拟（LES）研究,探讨了三维效应在超声速湍流燃烧流动的大涡模拟中的重要性。研究发现,相较于三维LES计算结果,二维LES大幅低估了超声速湍流燃烧混合层的增长率,湍动能的二维LES结果显著偏大而雷诺剪切应力显著偏小。因而,二维LES难以准确模拟超声速湍流燃烧混合层的增长率和湍流脉动特性。二维流动中漩涡拉伸、压缩机制失效,致使二维LES的漩涡结构与三维LES结果显著不同：二维LES计算所得流场呈现清晰的旋涡生成、发展、并对和破碎等演化现象,而三维LES的湍流结构呈不规则状。湍流与燃烧间存在强烈的耦合相互作用,由于二维LES难以准确模拟湍流特性,燃烧场进而在二维LES下呈现一系列特殊的、不同于真实燃烧流动情况的数值现象。漩涡运动带动燃料和氧化剂掺混,掺混界面为火焰前锋。由于漩涡结构不同,致使二维LES的火焰前锋面面积不同于三维LES结果,导致其难以获得准确的燃料效率,最终导致二维LES计算获得的统计平均火焰温度显著偏低。     

基于杆臂补偿的多MIMU六方位倍速率标定方法

误差建模、标定与补偿是提高微惯性测量单元(MIMU)精度的关键,而杆臂效应是影响低成本微机电系统(MEMS)惯导精度进一步提升的瓶颈.针对杆臂效应引起的多MIMU标定误差问题,提出了一种基于杆臂补偿的多MIMU六方位倍速率标定方法.分析了杆臂效应影响多MIMU标定的误差机理,设计了一种六方位倍速率标定方案,建立了基于杆...     

财务困境预测：二元Logistic回归分析与GABP算法比较

为了更好的判断和预测公司财务状况的健康程度,选取2018年至2021年114家首次被特别处理(Special Treatment, ST)的公司和189家非ST公司的85项指标,分别采用二元Logistic回归分析和GABP算法对公司的财务状况进行预测和分析。结果显示GABP算法对于财务困境的预测在预测准确率、适应性和可解释性方面均强于二元Logistic回归分析,说明机器学习在处理大量财务数据以及复杂的线性拟合问题方面具有较大的优势。将GABP输出的结果通过K-means算法进行聚类分析,纵向分析可以看出公司的发展趋势,横向分析可以得出公司财务状况在当前市场的地位,为下一步战略的规划和实施提供帮助。研究结果可为公司判断和预测财务状况选择合适方案提供依据。     

基于误差模型的权重二值神经网络近似加速

针对智能识别系统精确度和硬件复杂度之间的均衡设计问题,提出了一种基于误差统计模型的权重二值神经网络近似加速方法.在提出了一种获得高精度轻量神经网络的权重二值化处理算法基础上,引入近似加法器、消除乘法器以进一步提高能效.最终提出了一种系统级误差统计模型用于系统评估和优化设计,该设计能够分析和预测权重二值神经网络近似加速系...