基于深度神经网络的空间目标结构识别

利用空间目标雷达散射截面(Radar Cross Section, RCS)序列开展空间目标结构识别是空间态势感知的重要组成部分。文章针对 RCS序列受目标物理特性、姿态特性影响大,序列信号非平稳特征明显的问题,利用深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）算法解决空间目标结构特征识别的问题;针对特征提取不具区分度的问题,提出利用分形分析提取RCS序列的分数维特征,并利用Fisher判决率对传统特征进行选取;介绍了DNN算法以及数据处理过程;最后,利用一组仿真测试数据对算法进行了仿真验证。分析结果表明,DNN算法在解决利用RCS序列进行目标结构识别这一问题中具有鲁棒性强、识别准确的特点。     

锯齿台阶目标电磁散射特性研究

通过系列雷达散射截面(RCS)测试,研究分析了锯齿台阶电磁散射特性与其锯齿齿数、锯齿角度、相对于电磁波入射方向的俯仰角之间的变化关系,并将锯齿台阶散射结果与单直台阶进行比较,分析了各参数对锯齿台阶散射的影响。实验结果表明:对于相同齿数的锯齿台阶,当锯齿角度为适当钝角时,可得到较好的散射特性;对于同一锯齿台阶,随其相对于电磁波照射方向的俯角增大,在一定角度范围内其RCS呈下降趋势,散射特性得到改善。     

民用客机电磁散射特性的研究

利用数值方法对民用客机的电磁散射问题进行了研究,相比各种高频方法,应用矩量法(MOM:Moment Method)可以获得精确的数值结果。本文建立了一种幂级数形式的混合域基函数矩量法的通用公式,该混合基函数基于四边形剖分模型,对三维矢量有效地实现了降维处理,并可用来模拟民用客机的探测的散射特性。     

临近空间高超声速飞行器RCS特性研究

首次系统地对升力体外形临近空间飞行器雷达散射截面（RCS）特性开展了研究,主要研究内容包括本体及绕流RCS特性研究,亚密湍流尾迹RCS特性研究和层流尾迹的RCS特性研究等。结果显示：等离子体绕流将降低飞行器后向RCS;亚密湍流尾迹对低频段RCS影响明显,对高频段影响不明显。另外,双站雷达对临近空间高超声速飞行器也会有较好的探测效果。     

失谐叶片轮盘的减缩建模及动力响应预测方法

为解决高保真失谐叶盘计算量大的问题,提出了一种新的减缩建模及动力响应预测方法。该方法对叶盘单扇区有限元模型进行圆周对称分析,获取谐调叶盘在局部坐标系下的基本模态特性。同时,运用主节点的概念,仅对少量节点进行模态分析,在大大降低矩阵维度的同时获取准确的失谐模态特性。在动力响应预测分析时,利用失谐固有频率点处响应的基本特性,仅选取危险频段内、危险叶片上的危险节点进行响应分析计算,既极大地提高了运算效率,又能够准确地获取叶盘最大受迫响应幅值。实例分析结果表明:相较于传统的有限元方法,该方法中模态分析的求逆过程矩阵维度从150万下降到384,计算所得的前50阶固有频率的精度保持在0.005%以内,最大响应计算过程运算量下降超过99%时,仅存在-0.35%的误差。     

UC-EBG在微带阵列天线 RCS减缩中的应用

针对微带阵列天线的带内雷达散射截面问题,提出了一种在天线表面加载共面紧凑型光子晶体结构（UC‐EBG）,通过散射对消,实现天线雷达散射截面（RCS）减缩的方法。分析了在不同参数下UC‐EBG结构同向反射相位带隙随频率的变化情况。仿真结果表明：加载U C‐EBG结构后,阵列天线各个阵元的回波损耗基本保持不变,天线的增益有所增加,同时天线带内RCS最大减缩达到18dB。证实了U C‐EBG可以应用于阵列天线的带内隐身。     

RCS对舵面控制特性影响的数值模拟

可重复使用运载器等采用反作用控制系统（RCS）/舵面复合控制技术进行配平和控制,由于舵面和喷口的位置相距很近,同时工作时将产生相互干扰效应。采用非定常数值模拟方法,结合动网格技术和喷流模拟技术,针对可重复使用运载器外形开展了侧向喷流开启和关闭对舵面控制特性的影响研究,分析了飞行器俯仰运动对不同舵面操纵方式的动态响应过程。研究发现,在超声速来流条件下,侧向喷口前方的弓形激波会打到方向升降舵的下表面产生一个局部高压区,使得飞行器产生附加的低头力矩,导致喷流开启时的配平攻角相对关闭时要低约1°。同时,侧向喷流与襟副翼之间存在非定常、非线性干扰现象,在RCS/舵面复合控制系统设计时,需要对此进行一定的补偿。     

基于固定界面法的旋转裂纹叶片动力学特性分析

为了实现裂纹旋转叶片在复杂环境载荷作用下非线性振动特性求解的高效性和准确性，以某型航空发动机压气机叶片 为研究对象，综合考虑旋转叶片的刚/软化效应、裂纹的呼吸效应和气动载荷的影响，采用固定界面模态综合法对旋转裂纹叶片进 行了84.83%的自由度缩减，并通过与未减缩模型前3阶动频以及振动响应的对比，验证了减缩模型的有效性。结果表明：叶片裂 纹呼吸特性取决于离心载荷和气动载荷的联合作用，且在低转速下气动载荷占主导，而在高转速下离心载荷占主导；减缩模型相 对于未减缩模型在进行响应求解时能提升一定的求解效率，在低转速下提升约37.35%，而在高转速下提升约12.33%；在高频激励 下减缩模型的计算精度较低频激励下的稍差，应根据实际情况合理选择激振频率，并对结果精确性作相应的验证。