引入DMD方法研究有/无控气流分离的动态结构

为分析非定常流动控制技术抑制分离流的机理,对弯曲扩压通道的试验模型进行了数值模拟,针对扩压通道在无控和采用最佳射流频率状态下的计算结果引入了动力模态分解(DMD)技术进行分析。通过DMD技术能够将包含时空信息的扩压通道复杂流场进行分解,捕获流场包含的动力信息和对应的拟序流动结构。将无控和有控流场分解的结果进行对比分析后表明:采用有效激励措施时,和脱落涡频率一致的涡系对流场的影响更加突显,流场整体上表现得更加有序;非定常控制抑制了一部分涡的增长,使得各模态整体上更加稳定;而有控流场占主导地位的涡系结构相比无控流场较为有序,且对主流区未形成明显的直接影响。     

回溯降维相干分布式非圆信号DOA快速估计

在相干分布式非圆(CDNC)信号波达方向(DOA)估计中,针对阵列输出矩阵扩展后维数增加带来的较大运算量问题,基于降维的多级维纳滤波(MSWF)技术,引入回溯优化思想,提出了一种快速估计算法。该算法首先利用信号非圆特性扩展阵列输出矩阵,然后通过MSWF递推分解快速求出信号子空间,避免了计算阵列协方差矩阵及特征分解,并且在递推过程中引入回溯优化机制提高了各级匹配滤波器的估计性能,最后由最小二乘(LS)或者总体最小二乘(TLS)得到DOA估计。仿真分析表明,所提算法与相干分布式非圆信号旋转不变子空间算法(CDNC-ESPRIT)性能相当,但复杂度得到了大幅度降低,相比于基于MSWF的非圆信号快速子空间(NC-MSWF-FS)算法,在较小的复杂度代价下大幅度提升了低信噪比时的估计性能,并且对初始参考信号的选取具有了较强的鲁棒性。     

一种实时飞行轨迹重构方法

提出一种有效的实时纵向飞行轨迹重构的新方法。为了得到状态估计的快速算法,本文把非线性飞行轨迹重构转化为线性、离散、时变状态和参数估计问题。将数值稳定性好、计算量也小的序列U-D分解滤波算法用于状态方程为线性、观测方程为线性或非线性的滤波问题中。由于测量值中常常含有系统偏差,本文把这些偏差作为增广状态加入增广状态模型中,并利用模型的一些特点,提出偏差分离的U-D分解算法,使计算量大大减少。仿真和实际试飞数据计算表明、本文的方法可得到比平方根协方差滤波更有效的实时飞行轨迹重构结果。     

基于经验模态分解的机械故障欠定盲源分离方法

针对传统的机械故障源分离方法限于非高斯、平稳和相互独立的源信号, 且传感器的观测数多于源数, 机械故障源信号通常不易满足这些假设的局限性, 提出了一种基于经验模态分解的机械故障欠定盲源分离方法.该方法对混合观测信号进行经验模态分解, 然后重组本征模函数分量作为新的观测信号进行盲源分离, 仿真和实验结果表明, 该方法是有效的.      

新型自催化氰基树脂的制备及其初步热性能

合成了两种分子主链结构上含有氨基和酰亚胺结构的自催化氰基单体,采用~1H-NMR对单体结构进行了表征,运用DSC对其固化行为进行研究,并与其他可自催化氰基单体进行对比,运用FFIR和TGA对固化物的结构和热稳定性进行了初步表征.DSC测试结果表明,含酰亚胺结构的自催化氰基单体熔融后,250～300℃给出明显的固化放热峰.FTIR验证了氰基固化形成的结构.TGA测试表明其具有较好的热性能,空气和N_2中的T_d~5 均高于510℃,且N_2中残重高于60%.     

航空发动机主轴轴承故障诊断

某型航空发动机的主轴轴承由于频繁出现早期失效而引起发动机故障,因此,对滚动轴承进行状态监测和故障诊断具有重要的实际意义。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,本文研究了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的仿真信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可以应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。     

一类N-策略M/G/1排队系统队长分布

文章考虑具有延误休假时间的N-策略M/G/1排队系统,通过全概率分解等技术研究了队长的瞬态和稳态性质,导出了在任意时刻t瞬态队长分布的拉普拉斯变换递推表达式和稳态队长分布的递推表达式,最后研究了稳态队长分布的统计性质。     

基于POD降阶模型的气动弹性快速预测方法研究

CFD/CSD耦合数值模拟是解决复杂气动弹性问题精度最高的方法,但同时也是计算效率最低的方法。研究了气动弹性系统的时域POD降阶模型方法,并引入平衡截断技术进一步降低时域POD/ROM的阶数,从而有效克服了时域POD/ROM阶数过高的缺点。以AGARD445.6机翼为例,说明了时域POD/ROM建模的各个细节,并将其用于气动弹性动响应及颤振边界的预测。计算结果表明,POD/ROM具有接近CFD/CSD耦合计算的精度,同时又大大提高了计算效率约1到2个量级。     

远地时钟比对数据消噪方法研究

远地时钟比对是利用不同实验室的原子钟建立综合原子时尺度的必要条件,因而实现远地时钟比对的高精度时间传递技术的噪声水平,成为影响原子时性能的主要因素之一。本文主要研究了基于EMD的低通滤波方法,及其在远地时钟比对数据消噪中的应用,并将该方法与Vondrak平滑方法进行比较。结果表明：基于EMD的低通滤波结果明显优于Vondrak平滑结果。     

基于面部视频分析的生命体征检测

在面部视频中提取生命体征相关的生理信号时易受环境光和受试者头部运动的影响,为了降低外界干扰并提高生命体征检测的准确度,提出了一种联合集合经验模态分解（EEMD）算法与信号质量检测的面部视频分析方法,用于精确检测人体的心率与呼吸频率等生命体征。通过公开数据集进行实验验证,实验结果表明,所提方法相较于目前已有的常用信号处理方法能够得到更精确的心率与呼吸频率的估计值,所得估计值与标准值的相关系数分别高于0.9和0.8。同时,所提方法将为实时活体人脸识别提供一种思路,也有助于丰富监控视频智能分析的应用研究。