基于径向基函数的机翼和翼梢小翼外形优化

对机翼和翼梢小翼外形参数的优化方法进行了研究.利用径向基函数(RBF)来构建机翼和翼梢小翼的优化模型.在有、无翼根弯矩约束的两种情况下,分别结合序列二次规划法和拟牛顿法优化方法,针对优化目标:机翼诱导阻力最小,优化得到机翼和翼梢小翼的最佳外形参数.实验证明本文优化方法能够取得满意的优化效果,对翼梢小翼的优化设计问题具有一定的参考价值.     

球面型管路连接件密封性能分析及力学性能测试

针对火箭发动机推进系统管路中广泛使用的球面密封结构,选取四节点四边形板单元PLANE182作为基准单元对管路连接件进行有限元计算,得出管路连接件的应力场、应变场以及位移场的函数表达式,分析了其密封机理,讨论了弹塑性变形对金属密封的重要作用.在此基础上,采用非线性有限元法对接触单元进行了弹塑性分析和接触分析,并对管路连接件进行了耦合接触分析,在ANSYS平台上对耦合接触体进行了力学性能测试,详细分析了管路连接件的位移、应变和应力分布状况.     

有限长水翼在湍流中激振力响应函数研究

无论船舵还是机翼,激振力的产生都会严重地影响其噪声性能和使用寿命,因此深入研究湍流中激振力是很有必要的。针对有限长水翼在湍流中的非定常激振力问题,分别建立流动系数不同的两向波谱函数描述三维湍流场,并推导了有限长水翼的响应函数。将计算结果分别与实验值进行对比,发现与实验结果吻合较好。在此基础上分别在不同情况下对薄片理论的适用性进行了研究,发现水翼展长比较大时,可忽略展向波数的影响;而湍流尺度只在无因次频率κ较小时对薄片假设产生的误差有影响。对水翼升力系数和下洗速度的自相关性进行了研究,深入探究薄片假设产生误差的原因。结果表明:当无因次频率较小(1时),湍流尺度越大,薄片理论的误差越小;当无因次频率较大时(5时),湍流尺度的大小不能影响薄片理论的误差。随着水翼展长b增大,薄片理论的误差减小,该参数对薄片理论的影响不受其他条件影响。升力系数的相关性比下洗速度更强,而薄片假设忽略了升力和下洗速度分量w展向方向相关性的差异,这是薄片假设在大多数情况下不适用的原因。     

陀螺仪运动的复杂性

建立了外环轴水平放置的重力对称陀螺仪的运动方程.并将陀螺仪转子的质心位置作为扰动, 在一定条件下, 首先研究了自由陀螺仪的运动, 并给出力学意义解释; 然后利用Melnikov方法和KAM理论研究了非自由陀螺仪的运动.研究结果表明: 在陀螺仪转子的质心与支架中心不重合且充分接近, 或陀螺仪能量充分大时, 陀螺仪的运动出现Smale马蹄意义下的混沌; 同时它的Hamiltonian流存在KAM不变环面和不变闭曲线.      

一种新的能量谱-熵图像聚焦评价函数

针对计算机视觉中图像聚焦评价函数的选择与设计问题,首先对图像聚焦评价函数的基本概念和特征进行了讨论,然后对目前几种主要的图像聚焦评价函数(灰度变化函数、梯度函数、图像灰度熵函数、频域类函数)进行了分析.在此基础之上提出了一种新的能量谱-熵函数评价方法,并且给出了相应的计算公式.该函数的理论依据较之目前常用的评价函数更为充分,最后给出了与其它几种主要评价函数的实验对比结果,证明了能量谱-熵函数比其它评价函数在评价图像聚焦质量方面更为准确、稳定和可靠.      

混杂纤维复合材料轴向剪切模量的预测

为混杂纤维复合材料有效轴向模量的计算发展了一个能够考虑纤维截面影响的广义自洽模型:即假定各相纤维的共焦点椭圆柱体细观单元嵌在同一宏观上均匀化的复合材料中.利用解析函数的保角变换与罗朗级数展开,获得了相应问题的封闭解.根据复合材料平均应力与应变关系,获得了预测有效轴向模量的形式简单的代数方程.当各相纤维模量相同时,所得方程退化为已有的预测单相纤维复合材料纵向剪切模量的代数方程.     

基于RBF神经网络的2024铝合金酸性 盐雾腐蚀实验预测

选用飞机结构材料2024铝合金进行不同条件下的酸性盐雾实验,设定盐雾实验的pH值分别为2、3、5,盐雾浓度分别为25 g/L、50 g/L、75 g/L,腐蚀时间分别为24 h、48 h、72 h。将径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBF)与正交实验设计相结合,选取不同的实验条件组作为神经网络的学习样本集,并通过极差分析对正交实验结果进行分析。结果表明:采用RBF与正交实验设计相结合的方法,能够较准确地预测任意实验条件下的腐蚀速率,减少实验次数,提高预测精度;把正交组和顶点补充组同时作为学习样本集的预测结果要优于单单只有正交组作为学习样本集的预测结果。极差分析结果表明,对2024铝合金单位面积的质量损耗影响最大的因素是溶液的pH值,其次是盐雾浓度,腐蚀时间的影响最小。     

基于图像化变差函数的性能数据异常判别

为提升发动机性能监控的智能化水平,实现性能数据的高效利用,提出了基于图像化变差函数的发动机性能数据异常判别方法。通过研究发动机性能数据的标准化修正方法和图像转化方法,将数值型表示的发动机性能数据转化为发动机性能图像。通过引入变差函数理论,采用4方向的变差函数值表示性能特征值,融合不同时刻不同参数的性能数据。在提取发动机性能图像关键特征点的基础上,定义性能图像间的差异距离,实现基于变差函数的发动机性能图像异常判别方法,从而实现对发动机性能状态的判别。选用若干组实际发动机性能数据对方法进行验证。验证结果表明:该方法运算高效,实现了高维性能数据的降维和对性能图像运行状态的分类,从而判别发动机性能数据的运行状态。     

基于目标战略优先级与精度自适应的效能函数的机载多传感器管理

传感器管理在数据融合系统中起着重要作用,机载多传感器系统通常面临着资源受限的状况,如传感器最大跟踪数量小于目标数量,无法保证所有传感器拥有相同精度与参照系等。因此,本文提出了一种基于目标战略优先级与精度自适应的效能函数的多传感器管理算法。首先,将空中目标的自身属性部分量化以得到目标战略优先级;再利用目标的跟踪精度、传感器测量精度和期望的跟踪精度之间的关系,定义了精度预提升矩阵和精度缺乏矩阵。再将上述两部分结合构建目标函数,运用整数线性规划的方法进行优化。最后,仿真试验设置了包括三个机载传感器对4个目标的跟踪任务,对比其他文献中的结果,显示出本文算法更为合理、有效。     

一种基于遗传算法的RSC码盲识别方法

针对目前递归系统卷积(RSC)码盲识别算法容错性差、计算量大的问题,提出了基于遗传算法的RSC多项式参数盲识别算法。首先根据RSC码特殊的编码结构,构建了基于遗传算法的识别模型,将结果向量的码重作为适应度函数,然后推导出了不同误码率条件下平均码重的理论值,实现了算法中最优门限的获得。该算法容错性能较好,并且最大计算量只与初始种群的规模、遗传代数的上限以及输出路数成正比。最后仿真验证表明,理论推导的码重分布情况能够与仿真结果较好地吻合,并且在误码率高达0.06的情况下,各种寄存器个数下的RSC码参数识别率接近于0.9。