无网格法耦合RNG k-ε湍流模型在亚、跨声速翼型黏性绕流中的数值模拟

基于移动最小二乘无网格方法,耦合RNG(Re-Normalisation Group)k-ε湍流模型求解雷诺平均Navier-Stokes方程。采用AUSM(Advection Upstream Splitting Method)+-up迎风格式求解数值通量,应用在高度各向异性点云结构中取得良好结果的点云重构技术结合移动最小二乘法拟合空间导数,并用三阶SSP(Strong Stability Preserving)型Runge-Kutta显式时间推进格式求解离散后的控制方程。在此基础之上,实现了对NACA0012、RAE2822翼型亚、跨声速黏性绕流的数值模拟,给出了翼型表面压力系数分布曲线、不同位置处的平均速度剖面、马赫数等值线等计算结果,并与实验值及相关文献数值模拟结果进行比较,结果吻合较好。表明所发展的结合点云重构技术的无网格方法耦合RNGk-ε湍流模型能够成功模拟翼型亚、跨声速黏性绕流,验证了所提算法的有效性,并拓展了无网格方法求解湍流流动的途径。     

POD方法在风洞试验二维速度场分析中的应用

针对风洞试验二维速度流场,构建了正交分解与流场重构的数学模型。通过对鼓包背风面PIV瞬时速度流场进行分解,发现阶数越低的模态对原始流场的能量贡献率越大,代表了流场中的低频、大尺度流动结构;反之,阶数越高的模态对原始流场的能量贡献率越小,代表了流场中的高频、小尺度流场结构等信息。通过对流场进行低维重构,发现前4阶重构流场几乎不受一些小尺度旋涡的影响,很清晰地显示了流场的主要结构。     

涡扇发动机气路传感器故障诊断

为了实现对某涡扇发动机传感器故障的在线诊断,提出并设计了1种基于在线贯序极端学习机的故障诊断算法。其核心思想是在定位某传感器故障后,在线建立针对该故障传感器"预学习"的信号重构算法,解决多故障混叠问题。在线信号重构算法以泛化能力指标为判定条件,利用选择策略对算法网络权值进行选择性更新,提高了故障诊断系统的实时性。以某型涡扇发动机为对象开展了传感器故障诊断与重构仿真,结果表明:该算法能够对发动机单、双传感器故障进行准确地诊断与信号重构,且具有良好的实时性。     

基于SRAM型FPGA单粒子效应综合防护技术

为解决基于SRAM(Static Random Access Memory,静态随机存储器)型FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)的扩频应答机在空间环境中时常发生功能故障的难题,提出了一种低轨卫星基于SRAM型FPGA的应答机的单粒子综合防护方案。该方案在代码级、器件级、单机级、整星级综合采用器件优选、结构屏蔽设计、巡检自愈、自主复位等多种方法,有效杜绝了单粒子事件带来的种种危害,已成功应用于某在轨卫星。在轨测试结果表明:遥测、遥控、跟踪测量等功能、性能指标满足任务要求,且未发生需要地面干预的问题或现象。该技术还可推广应用于其他采用低等级器件及其他类型FPGA、DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)等大规模集成电路的星载单机防护。     

扩展酉矩阵束算法实现稀疏可重构天线阵的优化设计

针对方向图可重构天线阵列的稀疏布阵问题,提出一种基于扩展酉矩阵束算法的优化设计算法。首先建立以阵元位置和多组激励为变量的多方向图联合稀疏优化模型,并利用期望方向图采样数据构建Hankel块矩阵。然后通过centro-Hermitian化处理和酉变换将采样矩阵从复数域转换到实数域,舍弃实矩阵中较小的奇异值对可重构线阵进行稀疏。最后通过对等价矩阵束的广义特征值分解估计稀布阵元位置,进而得到每个方向图对应的激励。仿真验证了该方法能够以阵元非均匀稀疏分布的阵列形式有效实现多个方向图的精确重构。     

一种闭环冗余系统可重构控制方法

提出一种闭环冗余系统在线可重构控制方法,包括控制器、控制分配和故障诊断.在故障诊断算法中,首先采用有向图方法快速确定可能的故障源.对于难以隔离的故障,提出了一种在线故障定位方法.故障定位后,通过控制分配,重新分配控制律.以航天器冗余动量轮系统的故障重构为例,说明了如何在系统级角度在线定位故障,重构系统.最后,给出了冗余动量轮卫星姿态调节过程中故障重构的仿真算例.     

基于边频相对能量和的柱塞泵磨损状态识别

摩擦磨损是飞机柱塞泵典型的渐进性故障,因磨损量难以直接测量,通常采用振动信号进行间接测量.磨损引起的振动信号故障特征微弱,对磨损状态进行准确地识别比较困难.针对上述问题,提出了基于谐波分量边频相对能量和的磨损状态识别方法,该方法对壳体振动信号进行Hilbert包络解调消除高频周期干扰,得到清晰的谐波分量,在各谐波分量的特定边频区间内计算最大能量与平均能量的比值并求和,将该值作为新的特征量来表征柱塞泵的不同磨损状态,利用网格法对边频区间范围寻优.结果表明,边频相对能量和相比传统的特征频率能量对磨损状态的区分度更高,适于磨损状态识别.      

航天器与空间碎片的混合编队重构控制与应用

针对空间碎片清理问题,提出了一种利用航天器与空间碎片混合编队队形重构控制技术捕获碎片的方法。首先,分析了地/月—日系L2拉格朗日平动点附近的限制性三体环境,并建立了编队卫星相对运动动力学模型;其次,提出了以太阳光压力作为航天器与空间碎片编队队形重构的控制力,实现各从星接近空间碎片的目的;最后,设计了基于线性二次型的最优控制器,并在Matlab/Simulink环境下进行仿真实验。仿真结果表明该方法可控制从星到达期望的位置(空间碎片的位置),且太阳帆板的姿态变化在可控范围内,进而证明了该方案可以应用于复杂空间环境下的碎片清理任务。     

基于Riccati方程解的高增益未知输入观测器设计

针对具有未知输入和测量噪声的一类Lipschitz非线性系统,研究了状态估计、噪声估计及未知输入重构问题.通过将输出噪声看作扩展状态,把原系统转化为描述系统.针对描述系统,首先基于Riccati方程的解,提出了一种高增益观测器设计方法,实现对系统状态的估计和测量噪声的重构;之后,设计二阶高增益滑模观测器精确估计输出的微分,并利用状态和输出微分的估计,提出了一种未知输入的重构方法.在一Riccati方程有解的前提下,所提出的未知输入和测量噪声的重构,均适用于强时变信号.最后,对一个实际模型仿真,验证所提出方法的有效性.      

基于分形理论的混沌信号与噪声分离方法

提出一种分维数和子波重构相结合的混沌信号与噪声分离方法，与以往出现的子波滤波方法和经典滤波方法相比较，该方法有如下特点；利用子波变换计算带观测噪声混沌信号的真实分数维，进而根据观测序列维数与真实维数的差值控制子波重构的参数，构造出混沌与噪声分离的自适应滤波器结构。仿真实验说明了该算法的有效性。