翼型失速的非线性动力学特性及其控制

以NACA0012翼型为研究对象,应用CBS( Characteristic-Based Split)有限元方法对翼型绕流流场进行数值模拟,着重对翼型失速现象的动力学机理和特征进行研究.首先给出了静止翼型在不同迎角下流场的瞬时流线图以及静态翼型的迎角-升力系数关系曲线,并且分析出此曲线具有滞后、突跳等典型的非线性动力学...     

动态时频谱分析、探测和跟踪的随机有限集法

动态出现和消失多分量信号的时频分析问题一直是非平稳信号处理的难点之一。为此,提出了一种分析、探测和跟踪多分量信号的随机有限集法。该算法利用时频变换,如短时傅里叶变换或自适应谱估计法,以及多项式预测模型,将多分量信号的时频分析问题归纳成可利用随机有限集进行多目标追踪的问题。分析表明：借助于提出的初始权重赋值算法,以及谱分量幅度和频率的联合似然函数,就可利用高斯混合概率假设密度滤波器来实现对动态时频谱的分析、探测和跟踪。在仿真实验中,所提算法有效提升了动态时频谱的跟踪精度,其对微弱时频谱分量的探测能力,以及对载频差异的分析能力均优于文献报道的算法。     

一种利用信号幅度信息的光学传感器像平面GM-PHD滤波算法

针对光学传感器像平面多目标跟踪应用,基于有限集统计学理论(Finite Set Statistics, FISST)提出一种利用信号幅度信息的高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture-Probability Hypothesis Density, GM-PHD)滤波算法。该算法通过建立信号幅度似然函数将幅度信息引入到PHD的递推公式中,首先根据光学传感器的特点对输出的信号幅度进行建模,然后分别计算来源于目标和杂波的信号幅度似然函数,在目标信噪比未知的情况下给出一种替代计算方法,最后采用高斯混合方式实现该算法。仿真结果表明,本文提出的算法相比仅利用量测位置信息的PHD滤波器能够显著提高多目标跟踪性能和计算效率,而且在目标信噪比未知时同样具有稳定的性能。     

混合电路故障诊断中的状态分割法

在故障字典法和离散事件系统(DES, Discrete Event System)离线诊断模型的基础上,提出一种对混合电路统一建模的方法:状态分割法.围绕系统状态和状态的划分之间的关系,以数学分析为主,提出交叉交运算的定义,证明了交叉交运算在划分集上的封闭性以及该运算是划分集上的划分积等性质.借用DES离线诊断模型的建模思想,提出系统的可诊断性定义,利用交叉交运算的性质证明了最小现象集存在并可达的结论.以故障现象分割系统状态集合的方式来定位系统所处的故障状态,把故障字典法和DES离线诊断模型统一起来,指出了状态分割法的通用性.      

同步双小行星系统共振轨道设计

研究了同步双小行星系统中共振轨道的设计方法及演化规律。首先,基于双椭球模型建立探测器运动方程,并给出共振轨道初值选取方法。然后,利用改进并行打靶法,提出一种双小行星系统平面共振轨道两步修正方法。同时结合稳定性理论及分岔理论,给出双小行星系统三维共振轨道生成和延拓方法;最后,以双小行星系统1999KW4为例,设计了共振比为1∶1,1∶2,1∶3,1∶4,2∶3的平面和空间共振轨道族,并分析了共振轨道的特性及轨道周期和轨道能量的变化规律。给出的双小行星系统中共振轨道的设计方法具有普适性,对未来双小行星系统探测任务中的轨道设计具有一定的参考意义与借鉴价值。     

飞机液压系统柱塞泵热分析

随着飞机液压系统向高压化、大功率化方向发展,液压系统的发热及温升问题受到了广泛关注。柱塞泵作为液压系统中重要的能量转换装置,对液压系统的功率损失和温度有重大的影响,良好的柱塞泵的热分析对液压系统的热设计和温度控制有重要的意义。然而传统的柱塞泵热分析方法,如平均油温法、软件仿真法和热节点网络法,因不够准确、高效和简洁而不能满足现代飞机液压系统热分析和热设计的相关需求。本文针对飞机液压系统柱塞泵发热的相关问题,采用基于集总参数的热网络分析方法,建立了柱塞泵热网络模型,通过对柱塞泵不同工况下的仿真,验证了模型的有效性和准确性,为柱塞泵及液压系统的热分析提供了参考。     

带非线性支撑的转子有限元模型求解方法

用数值方法研究了非线性支撑的柔性转子系统的动学行为,提出了一种将有限元与非线性支撑结合的模型和求解方法。利用有限元法(FEM)构建转轴和转盘部分的模型,通过矩阵进行组合;利用离散元方法对包含滚动轴承和挤压油膜阻尼器(SFD)的支撑部分进行建模,此部分包含4个单元,分别为轴承内圈、外圈、SFD内圈和支撑鼠笼。有限元部分和离散元部分通过轴端节点相连,仿真过程中轴端位移传递给非线性支撑部分,支撑部分通过位移计算得到的非线性力反过来作用于有限元转子轴端部分。为了耦合求解有限元转子和非线性支撑组成的数学模型,提出了一种综合的迭代求解方法,克服传统的有限元求解方法对轴端隐性非线性支撑的求解局限性。由于转轴部分采用了Timoshenko梁单元建模,对比与简单转子模型,可以考虑陀螺力矩和轴的柔性特征,更能体现非线性支撑对振动真实影响。在建立的20个轴单元的有限元转子模型中,非线性响应更多体现在靠近非线性支撑的节点1和节点21处,响应频谱中靠近轴端的节点能体现出滚动轴承的2倍和3倍变柔振动频率。     

一种非线性系统集员辨识算法

针对带有未知有界噪声的非线性动态系统的鲁棒辨识问题,提出了一种新的非线性动态系统的集员辨识算法.利用径向基函数神经网络的逼近能力,根据系统的输入输出数据,选用径向基函数神经网络对未知非线性系统建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差与系统噪声有界,利用径向基函数神经网络为参数线性模型的特点,使用参数线性集员辨识算法辨识径向基函数神经网络的输出权值.由于集员辨识算法所得到的是网络输出权值的集合估计,在系统运行过程中,可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围.仿真表明,集员辨识算法辨识网络的输出权值比最小二乘法较少的受未知动态系统噪声分布的影响.