粒子运动轨迹的图像处理及流场重构算法研究

为了高效获得颗粒的速度分布,提出一种针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法。图像处理过程包含去噪、锐化、自适应阈值分割、闭运算、去除小颗粒、骨架提取、速度提取、二义性判断、求切线等步骤和方法,对该处理过程的主要误差也进行了分析与修正。流场重构使用了基于RBF（Radial Basis Function）插值且采用迎风插值进行优化的算法,插值结果以速度云图及矢量图的形式展示,对该过程的主要误差也进行了分析与验证。最后的处理结果显示,针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法具有可行性。     

高声强下多狭缝共振腔的吸声性能

为深入理解高入射声强下多狭缝共振腔吸声机理,采用低频散低耗散的计算气动声学方法对二维多狭缝共振腔开展直接数值模拟研究.首先对标准单狭缝共振腔计算结果进行验证,随后相同的数值模拟方法被应用于相同穿孔率的多狭缝共振腔的数值模拟中.结果显示:高声强下涡脱落对吸声系数的贡献占据了主导地位,各入射频率下均超过68%.多狭缝低频时会导致脱落涡总能量的下降,而高频时升高;而黏性耗散作用随着共振腔狭缝数目的增加而增强.因此综合作用下低频时多狭缝共振腔对吸声效果影响不大,但在高频时多狭缝共振腔有更好的吸声效果.      

多段翼混合边界层改变对流场的影响研究

前缘缝翼尾流与主翼边界层混合的改变对主翼气动力具有重要影响.利用数值模拟手段,通过在前缘缝翼尾缘添加一定动量系数的喷流,改变前缘缝翼尾缘的尾流,进而改变尾流与主翼边界层的混合状况.求解二维多段翼模型30P30N在各个不同喷流条件下的二维非定常流场,结果表明:提高前缘缝翼尾缘喷流的动量系数,将使前缘缝翼尾流和主翼边界层混合开始点后移,提高主翼上表面负压峰值和主翼升力;混合开始点对主翼的负压峰值及升力均有一定的影响;增大来流攻角会抑制前缘缝翼尾流和主翼边界层的混合.     

地月空间的远距离逆行轨道族及其分岔研究

地月系统中存在着一类绕月逆行、高度稳定的轨道族,称为远距离逆行轨道族(DRO)。以圆型限制性三体问题(CR3BP)为动力学模型研究了DRO轨道族周边的动力系统结构。利用Broucke稳定性图寻找分叉点,判断分叉类型,基于数值延拓计算分岔后产生的一系列新轨道分支。分叉类型主要有切分叉与多倍周期分叉(从3倍周期开始),轨道维度包含平面轨道族与三维轨道族。计算新轨道族的特征,包括形状、周期、能量、稳定性、双曲流形结构等。探讨周期轨道的轨道周期与能量的关系,以几何化的方式展现分叉结构、多周期轨道的双曲流形结构等。该动力结构将为基于DRO轨道族的地月空间任务提供重要的理论支持。      

多轴随机载荷下的疲劳寿命估算方法

提出了一种多轴随机载荷下的疲劳寿命预测方法.通过雨流计数法对各平面上的剪应变进行循环计数,以统计出的剪应变循环作为多轴疲劳损伤的主要控制参数,将各剪应变循环历程内对应的最大正应力和正应变变程作为多轴疲劳损伤的第二控制参数.根据多轴疲劳寿命模型计算出各平面上的损伤,以最大损伤平面作为多轴随机疲劳的临界平面,通过该临界平面上的损伤计算出多轴随机载荷下的疲劳寿命.采用SNCM630钢,304不锈钢和S45C钢3种金属材料的多轴随机疲劳试验数据对提出的寿命预测方法进行评估和验证.结果表明:疲劳寿命预测结果大都分布在试验结果的2倍分散带之内.     

多卜勒湍流检测

对湍流目标进行检测,是多卜勒效应在现代机载气象雷达中的应用。鉴于目前在新型机载气象雷达中普遍装备了湍流信号处理电路,本文就有关的湍流目标及其检测原理和方法作简要介绍。     

基于PTE的多雷达航迹融合算法

针对杂波背景下的多雷达航迹融合时局部估计误差互协方差矩阵未知的问题,提出基于目标存在概率（PTE）的航迹融合算法,提升了正确航迹率和跟踪精度。首先,通过综合概率数据关联得到单接收站的目标航迹估计集合和对应的目标存在概率。然后,在局部估计误差互协方差矩阵未知的条件下,基于PTE信息提出不带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。进而将前一帧的融合状态进行反馈,提出带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。仿真验证了所提算法的有效性。     

非均匀信道增益控制的多载波卫星容量分析

设置转发器最佳增益,减小功放非线性影响,提高系统容量是多载波卫星通信系统容量分析的首要问题。对于数字信道化转发器,采用非均匀子信道增益调整的思想独立设置各信道增益可以有效消除大小载波抑制问题,提高卫星系统容量。为此,提出一种直接计算求解各子信道增益的算法。该方法不需要采用复杂的优化过程以及矩阵求逆,因此适合求解任意数量链路增益。理论推导得到链路最佳发射功率为地面站最大可提供功率,通过直接计算非线性等式即可获得各子信道最佳增益。同时考虑到功率利用率问题,通过选取转发器最佳工作点,在最小转发器输出功率准则下可以有效提高卫星功率的利用率。实验结果表明,该算法在具有与优化算法相近性能的同时降低了求解复杂度。     

基于可观测度分析和增量因子图的多源融合导航方法

复杂动态场景下高精度导航定位是自主无人系统决策规划与控制执行的基础。在城市峡谷、隧道、地下或室内停车场等场景下，卫星信号弱甚至丢失，严重影响了惯性/卫星/视觉等多源融合导航的精度和可靠性。为主动适应动态场景变化，迫切需要设计一种适用于跨场景的多源融合导航系统。基于动态时变系统的可观测度分析，在线度量惯性/卫星、惯性/视觉等组合导航因子的可信程度，进而采用因子图融合导航框架，根据各组合导航因子的可信程度，主动优化因子构建和增量平滑过程，以实现多传感器自适应融合导航与可靠定位。实验仿真表明：基于可观测度分析方法，能够在线优化因子图计算过程，提升了多源融合导航系统的环境适应性和跨场景能力，保证了复杂动态场景下自主无人系统跨场景导航模式切换和连续可靠的导航定位。