面向脏几何的曲面网格自动生成算法

脏几何是存在法向错误、穿插、狭缝、贴合等问题的几何模型,在此类模型的原始边界上直接生成网格无法避免上述问题。因此,在脏几何上无法直接生成拓扑相容的表面网格,这也将影响后续数值分析研究的开展。本文实现了一种基于四面体化方法的脏几何网格生成算法,其核心思想在于一个有效的四面体网格的表面一定是一个有效的曲面网格。本文对几何的离散表征进行法向修复,并在此基础上生成四面体网格,通过离散边界切割四面体解决了模型中存在的穿插问题,基于四面体质量提升解决狭缝问题,并应用曲面网格重构以提升表面网格质量。本文采用视图采样的方法实现法向修复,从多个方向观察该模型,使其在各个方向上的视图均满足质量要求;使用多级的能量阈值提升四面体优化效率;采用多级误差估计来避免曲面网格重构中可能出现自相交的问题。数值验证结果表明本文的脏几何曲面网格自动生成算法鲁棒、高效。     

基于三维数字图像相关法的管材胀形试验

相较于传统材料性能测试试验,管材液压胀形试验能更准确的复现管材在流体面力作用下的材料流动及硬化规律。针对传统测量方法中存在的破裂冲击及轴向轮廓测量难等现象,利用三维数字图像相关法(3D-DIC)对5A02铝合金管材胀形试验进行测量。建立了管材自由区域的力学模型,给出了自由区域壁厚分布计算的一般方法,获取了5A02铝合金管材的本构方程,并采取有限元方法对上述结果进行对照验证。结果表明,采取幂指数形式的本构方程的最大相对误差小于10%,轮廓最大相对误差误差小于1.5%,壁厚最大相对误差小于2%。最后,通过控制自由区域的长径比获得了5A02管材左侧成形极限曲线(FLC)。     

基于IMMKF算法的ADS-B监视应用目标跟踪

目标跟踪是机载广播式自动相关监视（ADS-B）应用的基础功能,对提升航空器周边的弱机动民航飞机目标跟踪性能具有重要意义。提出一种基于交互式多模型卡尔曼滤波（IMMKF）算法的ADS-B 监视应用目标跟踪方法。首先,针对弱机动背景下的民航飞机的飞行特点,建立包含匀速模型和标准协同转弯模型的运动模型集,并对模型进行线性化近似;然后,将模型预测和ADS-B 状态矢量量测数据作为IMMKF 算法中多个并行卡尔曼滤波器的输入,进行并行滤波;最后,计算得到目标状态矢量的估计和模型近似概率,并作为下一次迭代的输入。结果表明：相比于基于匀速模型的卡尔曼滤波目标跟踪方法,IMMKF 方法的位置跟踪误差降低了59%,速度跟踪误差降低了77%,显著提升了状态估计性能,具备较高的跟踪精度、稳健性与计算效率,在ADS-B 监视应用中具有实际应用价值与借鉴意义。     

DS信号伪码周期及码片速率估计的自相关法

直扩(DS)信号是高抗干扰低截获率信号,有关DS信号及其参数的检测与估计具有重要的意义.DS信号对抗的首要任务就是必须检测与估计到DS信号及相关参数,包括伪码周期、码片速率等.但是由于DS信号往往淹没在噪声中传播,致使常规的信号处理方法无法直接应用.针对DS信号及其参数的检测与估计问题,综合了有关信号处理的相关处理方法,提出了一种可以检测DS信号并同时估计其伪码周期、码片速率参数的自相关方法.理论分析和实验表明该方法在较低信噪比环境下能较好地工作.     

低RCS的双层缝隙阵FSS雷达天线罩的设计与分析

文章采用谱域法并结合互阻抗法,对低RCS双层FSS天线罩进行了仿真设计,并就多层介质衬底影响下的频率特性进行了分析。与其他方法相比,谱域法能仿真更复杂的FSS单元,求解模型简单,计算量小,能得出非常理想的仿真结果。文章采用这种方法得到的分析结果与实测结果相符合。     

信念修正与开放逻辑之间的关系

基于全序划分结构给出了信念修正理论中的信念修正操作、信念基修正操作及开放逻辑中的重构操作的统一定义,分析了三者之间的内在联系及本质差别,证明了在原知识库为逻辑封闭语句集且忽视操作结果的逻辑封闭性的情形下,3种运算的操作结果一致。     

大学毕业生高校培育能力与就业能力匹配度分析

通过对大学毕业生的就业情况进行调查,运用统计分析方法,分析了大学毕业生高校培育能力对就业能力的影响。首先,利用典型相关性分析法,分析了高校培育能力的10个指标与就业能力的10个指标的相关性。其次,运用偏最小二乘回归分析,将就业能力指标作为因变量组,以高校培育能力指标为自变量组,建立了偏最小二乘回归方程,得到两组指标之间的关系。最后,采用高校培育能力与就业能力作为潜变量,建立PLS通径模型并进行检验,得到结论为大学生经过学校培育所获得的能力与就业能力是相匹配的。     

细观尺度下推进剂/衬层/绝热层界面多角度拉伸过程中的变形测量与分析

为了研究细观尺度下推进剂/衬层/绝热层界面多角度拉伸过程中的变形特点与破坏模式,使用拉压力传感器、三目金相显微镜等设备获取多角度拉伸过程中的应力数据与界面形貌演化图像,采用数字图像相关技术对多角度拉伸过程的图像序列进行处理,获取了细观尺度下界面多角度拉伸过程中的应变场演化情况。实验结果表明,粘接试件在0°拉伸时的抗拉强度最大,90°拉伸时的伸长率最大;随着拉伸角度的增加,应力-应变曲线的加载段和卸载段均逐渐变缓,表面的应变集中区域由衬层/绝热层界面附近,变化为推进剂/衬层界面附近,最后两个界面附近均出现了明显的应变集中现象;45°拉伸时,推进剂与衬层表面应变随拉伸载荷的增加而增加,绝热层的模量高,应变变化幅度小,推进剂表面的平均正应变高于衬层,平均切应变低于衬层。所采用的实验方法可较好地测量界面在多角度拉伸过程中的变形,为发动机粘接结构的完整性分析提供参考。     

基于深度学习的二维翼型流场重构技术研究

基于深度学习方法的二维翼型流场重构能够克服传统风洞试验和计算流体力学模拟的缺点,在提高计算速度的同时保证计算精度。提出的深度学习方法通过模拟RANS方程对速度、压力和密度分布进行预测,最优模型可以达到平均压力、速度、密度误差为5%。该方法的单个算例计算时间约为1s,计算耗时约为常规求解器的0.66%。同时也验证了数据集大小对解的准确性的影响,随着数据集样本数目增大,解的准确性也逐步提高。为深度学习方法在计算流体力学中提供一个现实的二维流场预测应用场景,探讨了深度神经网络方法与气动领域相关问题的匹配度,后续将进一步通过精细化的几何外形表达与无损失的标签提取方法提高深度神经网络方法计算的可用性。     

基于改进MOPSO算法的区域侦察弹性星座重构方法

针对区域侦察弹性星座重构问题,提出了基于改进多目标粒子群优化算法(multi-obj ective particle swarm optimization,MOPSO)的区域侦察弹性星座重构方法.该方法采用一箭多星发射和在轨卫星相位机动相结合的方式对受损星座重构.首先选取了星座覆盖、重构成本、重构时间和星座弹性四方面的...