锥形预混火焰羽流脱落过程的实验诊断

为了研究锥形预混火焰的羽流脱落特性,以丙烷-空气预混火焰为实验对象,通过粒子图像测速技术对锥形预混火焰的羽流速度场进行了实验研究,动态模态分解法对得到的速度场进行了模态分解和主要特征重构还原。同时采用光电倍增器对火焰热释放强度信号进行实时采集,采用双热电偶法对然后热气体的温度进行了重建。结果表明在浮力诱导下燃尽气体与周围环境空气相互剪切形成剪切层（BSL）, BSL 的 KH 不稳定性诱导产生了涡,涡作用于燃尽区附近的流场,扰动传至火焰面附近区域,与火焰剪切层（FSL）的 DL 不稳定性耦合,表现为火焰面的脉动和火焰热释放率的脉动。通过近红外自发光成像得到的热气体自发光强度与温度信号有较强的相关性,热气体呈现出与速度场相似的周期性传播模式,为研究预混火焰的羽流脱落特性提供了新的思路。     

组合压气机旋转失速特征的小波分析

采用高频响动态压力探针测量了小流量轴流/离心组合压气机的旋转失速和喘振,并采用基于Morlet小波时频分析和小波系数奇异分解的方法分析了压气机失速信号.研究结果表明:稳定工况下,频率分量较多、幅值较小.失速工况下,特征频率能量较大、且成倍频关系.在该组合压气机的失稳过程中,并没有引起大幅度的压力脉动.压气机光滑地从失速前出现的模态波过渡到完全失速.周向存在2个失速团,失速团传播速度约为44.8%~45.9%转速.      

一种新型的飞机油箱催化惰化系统

介绍了一种新型油箱催化惰化系统及其工作原理与发展现状．并与其他油箱惰化系统进行对比．提出了新系统的优势和技术难点。     

军用飞机无维修工作期参数分解方法研究

 针对目前军用飞机设计中无维修工作期(Maintenance-free Operating Periods, MFOP)指标无法分解和落实的问题,通过对基本可靠性、故障预测、系统重构和冗余设计等影响军用飞机MFOP实现的主要因素进行分析和数理建模,提出了一种军用飞机MFOP参数的分解流程和方法,为MFOP由使用参数(使用要求)向合同参数(设计要求)的分解提供初步的方法基础,能够为军用飞机的MFOP指标分析论证和基于MFOP的飞机可靠性设计工作提供一定的理论指导.     

基于四线性分解的双基地MIMO雷达的角度和多普勒频率联合估计

研究双基地多输入多输出(Multiple-input Multiple-output, MIMO)雷达中的角度和多普勒频率联合估计问题,提出了一种基于四线性分解(Quadrilinear Decomposition)的离开角(Direction of Departure, DOD)、波达角(Direction of Arrival, DOA)和多普勒频率的联合估计算法。通过对接收端匹配滤波器的输出进行延迟操作,得到符合四线性模型的数据,根据四线性交替最小二乘(Quadrilinear Alternating Least Squares, QALS)进行迭代,得到方向矩阵和多普勒频率矩阵的估计,进而得到角度和频率的估计。该算法无需谱峰搜索,无需知道反射系数,可实现角度和频率的自动配对,且能用于非均匀阵,该算法的角度估计性能优于多维ESPRIT方法和三线性交替最小二乘(Trilinear Alternating Least Squares, TALS)方法。论文分析了所提算法复杂度,并推导了克拉美-罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于经验模态分解的航空器结构模态参数识别

介绍了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）与粒子群优化算法相结合的飞机结构模态参数辨识方法。一个复杂的脉冲响应信号利用EMD方法使得耦合在一起的多阶模态响应信号分解为与各单阶模态响应信号一一对应的分量,得到前几阶主要的内禀模式函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,再对分解得到的每一单阶IMF利用粒子群算法辨识得到各阶模态参数。试验仿真结果表明该方法有较高的计算精度,可应用于结构运行模态分析,为飞机等结构设计、运行检测提供有力保障。     

基于EE MD气液两相流差压信号时频分析

为研究气液两相流流动过程的动态特性,采用V形内锥作为测量装置,通过高频差压变送器获得不同流型下的动态信号,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)的气液两相流时频分析方法。通过对不同流型下的气液两相流的差压信号进行分析,研究了气液两相流的流动机理,为气液两相流流型及流量的准确测量奠定理论基础。分析发现EEMD的抗混分解能力很好,可以准确地提取两相流差压信号的频率成分及其时变情况,为今后两相流的识别提供理论基础,具有较高的工程应用价值。     

峰值点非负矩阵分解聚类算法

非负矩阵分解模型是一种常见的数据降维方法。在现有非负矩阵分解算法用于聚类的研究中,每个类别一般仅由一个或者指定多个中心点表示,然而这种表示方式往往无法准确描述其类别的特征和结构,从而影响聚类效果。为了解决这个问题,本文提出了峰值点非负矩阵分解算法。该算法首先为数据集找到多个密度峰值点,并构建密度峰值点和样本点的二部图,然后利用二部图完成聚类。此外该算法引入流形图正则化项来充分利用数据间的流形结构信息,并给出了算法的迭代更新规则。在大量真实数据集上的实验结果表明,该方法可以更加有效地利用数据本身的结构信息,从而提高聚类效果。     

基于多特征的支持向量机印鉴识别

印鉴真伪鉴别的难点要求识别系统同时具备同类印鉴的鲁棒性及异类印鉴的敏感性.针对这一难点,本文提出了一种基于多特征的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)鉴别算法,根据多类特征以及支持向量机的自适应寻优特性,获得对真伪印鉴的鉴别.采用Gabor滤波器获得频率特征,采用差图像获得结构特征,采用原图像和极坐标图像的奇异值获得不变量特征.采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对印鉴进行真伪鉴别.实验表明,本文方法具有很高的真伪鉴别能力.     

基于U-D分解滤波的GPS动态用户导航算法研究

本文将数值稳定性好、计算量小的序列U-D分解滤波算法应用到状态方程为线性、观测方程为非线性的GPS动态用户导航系统中。文中建立了高动态用户数学模型,推导了以伪距为观测量的系统测量方程。在给定飞机航迹的情况下,对系统进行了数字仿真。仿真结果表明,U-D分解滤波算法能更有效地适合动态用户GPS导航系统。