一种空间目标RCS序列的姿态异常检测方法

准确、快速判断空间目标姿态运动模式异常,对于空间目标监测具有重要意义。针对空间目标雷达散射截面 (Radar Cross Section,RCS)序列,提出一种基于小波包分解（Wavelet Packet Decomposition,WPD）能量谱特征的无监督机器学习异常检测方法,并采用单类支持向量机(One Class Support Vector Machine,OCSVM)验证异常检测效果。设置了几种典型异常场景进行仿真分析,试验结果表明,该方法能有效检测出三轴稳定类空间目标发生失稳旋转的姿态异常。相比于传统统计参数特征、小波变换统计参数特征及能量特征的姿态判别方法,具有检测概率高、鲁棒性好的特点。     

高超声速飞行器的多胞LPV系统控制器设计

针对高超声速飞行器模型高度非线性、强耦合的特点,提出一种多胞形线性变参数(LPV,linear parameter varying)系统变增益状态反馈控制器的设计方法.首先在感兴趣的变参数轨迹上选取若干平衡点进行雅克比线性化并拟合得到高超飞行器的LPV模型,将其离散化后存储于一张量中,利用高阶奇异值分解(HOSVD,higher order singular value decomposition)进行多胞形转换,得到有限个LTI顶点系统.同时为了降低控制器设计的保守性,通过引入松弛变量矩阵,在各顶点使用不同的Lyapunov函数矩阵,推导出能同时将闭环极点配置到指定区域并满足H∞性能的多胞LPV系统状态反馈控制器设计的线性矩阵不等式(LMI,linear matrix inequality)算法.最后的仿真结果验证了算法的有效性.     

基于CCA与POD的气动光学畸变分析

利用典型相关分析和本征正交分解方法,对计算流体力学得到的导弹红外窗口绕流三维密度场数据进行研究.取三维密度场沿展向两个相邻截面的数据先进行典型相关分析提取出两个截面的相关性最强部分,再利用本征正交分解消除两个截面之间数据的冗余信息,获得了能够包含两个截面密度场主要的信息部分.利用提取出的数据重构流场,并进行气动光学畸变仿真分析,仿真结果能较好地近似原始流场的情况.     

基于力矩输出能力最优的SGCMG操纵律设计

为使SGCMG系统在有效回避奇异的同时能够较精确地输出期望力矩, 设计了一种基于力矩输出能力最优原理的SGCMG联合操纵律. 根据期望力矩矢量及SGCMG力矩输出的几何关系, 提出了新的系统奇异状态指标, 给出使力矩输出能力最优的框架角速度; 引入优化指标, 使得框架转速误差和输出力矩误差的混合二次型最小, 保证在力矩输出能力达到最优的同时也使得输出力矩误差最小. 采用奇异值分解理论证明了联合操纵律在奇异面处不存在框架锁定现象, 能够有效地逃离奇异, 同时分析了所设计操纵律的力矩输出误差. 以金字塔构型SGCMG系统为例, 对所设计的联合操纵律分别进行了恒定力矩仿真和卫星大角度机动仿真. 仿真结果表明, 联合操纵律能够顺利回避角动量奇异面, 不存在奇异鲁棒操纵律存在的框架锁定现象, 且输出力矩误差较非对角奇异鲁棒操纵律小, 能够顺利完成航天器大角度机动任务.     

飞机构型管理中的产品结构分解研究

飞机的设计与制造是一项宏大的系统工程,它的研制周期长、技术复杂、研制费用与风险高,并且要求多部门协同参与,同时它也会带来大量的产品数据的管理。借鉴目前欧美飞机制造商普遍采用的模块化设计思想,从构型管理的角度研究了产品结构分解和管理方式,同时结合我国民机发展的特点将产品结构划分为装配结构树、系统结构树和制造结构树。     

基于分解策略的涡轮叶片可靠性及多学科设计优化

将反一阶可靠性分析方法与多学科可行方法相结合,提出了一种适用于涡轮叶片复杂结构的可靠性及多学科设计优化方法.在优化过程中使用Kriging近似模型并不断提高模型精度,解决了多学科可行方法反复调用仿真程序进行多学科分析,计算量较大的问题.该方法将可靠性分析与多学科优化过程分离,提高了优化计算效率.以某型涡轮叶片的设计优化为例,对该方法进行了验证并与传统双循环方法进行了对比.结果表明,优化结果满足可靠性的要求,与双循环方法相比优化效率提高63.8%,证明了该方法在工程应用中的可行性和有效性.      

阵列天线中MUSIC算法的工程实现

在阵列天线MUSIC算法的工程实现中,要求用C语言实现对数据自相关阵的特征空间分解。文中参照对称矩阵特征空间分解的数值实现方法,通过在复数域中引入Householder变换和Givens变换,利用C语言编程,实现了Hermite矩阵特征空间分解,给出了迭代算法。在迭代算法中,采用直接数据置换降低矩阵维数,节省了存储空间,提高了运算速度。在PC104上编程,实测结果表明算法稳定,结果正确,运算速度满足工程的需要。     

阻力精确分解的方法研究与数值模拟

根据阻力产生的物理机理将阻力分解为近场阻力和中场阻力,建立实现了阻力精确分解方法:近场阻力法和中场阻力法,前者对飞行器表面压强和切应力积分将阻力分解为压差阻力和摩擦阻力,后者通过区域划分式积分将阻力分解为波阻、粘阻、诱导阻力和数值耗散阻力.选取RAE2822翼型、M6机翼和某宽体标模进行数值模拟,验证阻力分解方法的正确性,对比两种方法进行阻力分解辨识的能力与不足.研究结果表明,中场阻力法可以给出详细的阻力构成,更有利于进行阻力产生分析和减阻优化设计;近场阻力和中场阻力计算可以很好地达到阻力平衡,但由于消除了数值耗散阻力,中场阻力法的计算结果要比近场阻力法更接近实验值.     

基于遗传算法与DSM的产品结构分解聚类方法

产品结构的分解聚类在产品开发中有着重要的地位,在用设计结构矩阵(D es ign structure m atrix,DSM)对产品结构进行建模的基础上,通过遗传算法实现了产品结构分解聚类的智能化和分解聚类结果的最优化。在算法的设计过程中开发了一种对DSM进行二维编码的方法,并给出了在二维编码基础上的多点杂交和基本变异方法。在构造适应度函数时,综合考虑了DSM模型中各元素之间的联系、聚类的数目以及各聚类中元素的数目。最后以某摩托车发动机为例,用该算法实现了产品结构DSM模型的智能化分解聚类,验证了该算法的可行性。     

基于小波阈值降噪和经验模态分解的高光谱图像分类算法

为了充分降低高光谱图像中的噪声以获得高精度的分类结果,本文结合小波阈值降噪(WTD)和经验模态分解(EMD)的优点,提出了一种基于小波阈值降噪-经验模态分解的高精度支持向量机(SVM)高光谱图像分类算法(WTD-EMD-SVM)。首先对高光谱图像进行小波阈值降噪,除去高光谱数据中的高频噪声;然后再对高光谱图像进行EMD,获得含有高光谱数据本质特征的内固模态函数(IMF)和含有低频噪声的残差;最后采用内固模态函数重构高光谱图像,并对高光谱图像进行SVM分类。将其应用到AVIRIS数据92AV3C,仿真结果表明该算法不仅提高了高光谱图像分类精度,同时可减少支持向量数目,以提高高光谱图像分类速度。