F—22航空电子系统重构设计研究

简述了重构技术在综合航空电子系统发展中的作用;详细分析了 Ｆ－ ２２ 航空电子系统执行重构的过程,包括故障前操作、故障检测、恢复方案确定与实现以及返回操作; 最后对 Ｆ－ ２２ 航空电子系统重构与“宝石柱”计划重构设计进行了初步的比较     

基于神经网络的自适应状态观测器

利用ＢＰ神经网络动态系统对一类非线性时变系统的状态进行了估计。利用神经网络的“学习－遗忘”特性,提出了非线性时变系统的自适应状态观测器,对其结构及特性进行了讨论。仿真结果表明这种自适应状态观测器能跟踪系统参数及状态的变化。     

热化学非平衡喷管流场的数值研究

从非定常的基本方程出发,采用时间相关法,利用时间预处理的ＭａｃＣｏｒｍａｃｋ格式对空气为实验气体的７组元热化学非平衡一维喷管流场进行了数值计算,并分析了热化学非平衡对流场的影响。结果表明,对于一些实际应用的喷管条件,热化学非平衡具有较为显著的影响。     

可重构制造系统的性能分析

可重构制造系统的生产管理与控制是实施可重构制造系统哲理的关键技术,而可重构制造系统的性能分析是可重构制造系统生产管理与控制的重要功能。基于可重构制造系统的赋时可重构Petri网模型及其调度Gantt图,提出可重构制造系统的性能指标评价方法,定义最大完成时间、生产资源利用率、作业完成时间和零件的平均生产能力等可重构制造系统的性能指标,并计算了实例系统的性能指标。实例研究表明,可重构制造系统的性能分析方法体现了可重构制造系统的重构柔性本质。     

运载火箭起飞噪声环境缩比模型试验方法

基于相似理论建立缩比模型试验相似准则,提出了火箭发动机喷流声场试验预示方法的流程。通过缩比模型系留点火试验,根据几何相似、喷流参数相似、发射环境相似来预示起飞噪声环境,在国内首次给出了运载火箭表面的噪声环境的空间相关特性,结果表明预测结果与遥测数据之差小于1.5 dB,校验了缩比模型方法的有效性。缩比模型方法对于我国新一代运载火箭的起飞噪声环境预示、噪声载荷设计、地面试验具有重要意义。     

相关原理对时频测量的贡献

相关原理广泛应用于时间频率测量领域,基于自相关和互相关的理论改进测量系统或装置的性能,完善频率测量的方法,从而提高时间频率测量的精度。本文就相关原理在改善频域测量的方法和提高时刻比对的分辨力上所做的贡献进行了简要介绍和分析。     

一种基于时间梳技术的高频正弦信号相位差测量方法

本文研究了一种基于时间梳原理的高频正弦信号相位差测量方法,给出了时间梳原理的数学模型,并详细分析了其特点,并将此原理首次应用于高频信号的数据采集中,可以用低频和被测信号构建一种高频等效采样技术,可以在不满足乃奎斯特采样定理下,对被测两路正弦信号进行同步采样,避免了高频信号采样的高采样率,结合多重互相关技术,实现了对高频正弦信号的相位差的高精度测量,实验结果表明本文算法对高频信号对高频正弦信号的相位差测量具有很高的测量精度,尤其在低信噪比下也有较高的测量精度,具有较高的工程实用价值。     

单幅图像的三维重构视觉系统特征点提取算法的研究与实现

实现基于单幅二维图像不标定欧氏重构三维场景的关键技术之一是有效提取彩色伪随机编码图像特征角点。为给图像特征点匹配提供更多的样本信息,采用定位于彩色图像Harris算子探测特征角点,并动态给出角点响应的自适应阈值条件。特征点提取实验及三维欧氏重构结果证实了该方法的适用性和有效性。     

基于改进Q学习的IMA系统重构蓝图生成方法

重构蓝图定义了故障状态下系统软硬件资源的重新配置方案,是实现综合模块化航空电子系统重构容错的关键。提出了一种基于改进Q学习的重构蓝图生成方法,综合考虑负载均衡、重构影响、重构时间、重构降级等多优化目标,并应用模拟退火框架改进探索策略,提高了传统Q学习算法的收敛性能。实验结果表明,与模拟退火算法、差分进化算法、传统Q学习算法相比,本文提出的改进Q学习算法效率更高,所生成重构蓝图质量更高。     

多维对流通量重构方法的改进

为了研究多维对流通量重构格式中不同形式主方向对激波稳定性、压力场计算方面的影响,分别采用以笛卡尔方向、密度梯度及压力梯度作为主方向进行计算,对结果分析后发现,单纯依赖物理量梯度的主方向会造成压力等值线曲折的非物理解。为了消除这种非物理现象,采用一种基于压力函数的混合方式来确定主方向。单层及展向多层高超声速圆柱绕流问题模拟分析的结果表明:混合方式所确定的主方向不仅可以消除笛卡尔坐标系确定的主方向计算带来的红玉现象,同时还可以消除单纯的密度或压力梯度作为主方向所带来的压力场"zigzag"的非物理现象;通过与结构网格结果的比较表明:网格相关格式驻点处热流的相对误差为29.2%,而混合主方向确定方法所计算驻点热流相对误差只为4%,表明此改进方法计算得到的壁面热流是合理的。