基于轨道参数和SAR回波数据的多普勒调频率快速估计

多普勒调频率是SAR方位向压缩的关键参数之一. 调频率的失配会带来严重的方位向散焦, 从而影响成像质量. 基于减灾、防灾目的, 需要对SAR数据快速成像, 从而相应要求对多普勒调频率进行快速估计处理. 根据多普勒调频率快速估计需求, 提出了一种基于轨道参数法和Map Drift算法估计多普勒调频率的综合反演算法, 利用多普勒调频率与距离的关系, 简化整个估计流程, 从而提高估计速度. 同时给出了一种块数据筛选的方法, 用于选择综合反演法中所采用的块数据. 实验结果表明, 综合反演法能够在满足成像质量要求的基础上, 快速估计出多普勒调频率.      

网格之间流场信息传递的高精度方法和验证

理论分析了插值方法引入误差的原因,提出一种利用时间推进方法和移动网格技术实现网格之间流场信息传递的思想,并构造计算方法。在介绍新的信息传递算法原理的基础上,根据三维情况下传递过程需要满足的时间推进步长稳定性条件,推导出最小推进步数的要求。最后,通过对激波诱导物体运动的非定常流动模拟,比较了信息传递算法和线性插值、加权最小二乘插值方法,计算结果表明,与插值方法相比,信息传递过程没有引入误差,能有效抑制非物理振荡,保持流场计算精度。     

华北空管局气象中心全力保障抗震救灾航班

4月14日7时49分,青海省玉树藏族自治州玉树县（北纬33．1,东经96．7）发生7．1级地震,震源深度33千米。一方有难,八方支援。一场千里驰援青海玉树的救灾行动迅即展开。     

基于QAR数据的民机高高原进近着陆风险评估方法

民机高高原进近着陆是高原飞行高风险阶段。为有效实施高高原进近着陆风险识别和等级判据,提出基于熵权可变模糊识别的长短时记忆网络与深度神经网络(LSTM-DNN)相融合的深度学习风险评估方法。基于快速存取记录器(QAR)记录的高高原飞行数据,借鉴民机飞行品质监控（FOQA）咨询通告和行业QAR监控标准,结合指标重要度分析与Delphi专家调查,提取着陆时航向变化大、航迹低、610～305 m进近时下降率大、接地时垂直加速度及153～15 m进近时下降率大5个关键监控项目作为民机高高原进近着陆风险评估指标。为克服评估指标权重主观性偏差,应用熵权法确定评估指标权重,基于可变模糊识别方法构建风险等级隶属函数,建立基于LSTM-DNN的民机高高原进近着陆风险评估模型。以成都—拉萨进近着陆航段为例,提取QAR数据,对该风险评估模型进行训练与测试,并与Logistic多元回归、支持向量机(SVM)等评估方法进行比较,结果表明：所提方法平均准确率达到94.18%,最高可达94.79%,验证了方法的客观有效性。     

基于顶点与主体区域同步检测的精准车牌定位

为应对非约束环境下的车牌精定位问题,提出一种基于顶点局部区域与主体区域同步检测策略的非约束性车牌定位算法。通过删减YOLOv5网络的输出结构,训练得到可同步检测车牌及顶点区域的车牌检测网络,在兼顾精度与计算速度的前提下,实现车牌顶点和主体区域的同步定位。针对一幅图中存在多个车牌区域及顶点区域存在少量漏检和误检的情况,分别设计了车牌顶点归类和单一缺失顶点预测后处理算法,借助顶点间的空间位置关系进行漏检目标预测和误检目标排查,有效改善了因场景复杂导致的个别顶点目标检测效果差的问题。所提算法在中国城市停车场数据集(CCPD)上的测试结果显示,平均精准率达99.25%,平均召回率达98.70%。所提算法不仅能够准确预测出车牌的4个顶点坐标,而且在中端GPU硬件平台上处理速度可达121帧/s,具有较好的应用价值。     

机器学习在流动控制领域的应用及发展趋势

流动控制作为流体力学中的重要跨学科领域,一直是科学研究和工程应用关注的焦点之一。由于流动系统具有强非线性等复杂特征,对流动的控制尤其是闭环控制,一直颇富挑战性。近年来机器学习的迅速发展为许多学科带来了新的方法、新的视角和新的观点,对于流动控制领域亦是如此。通过回顾现阶段三类基于机器学习的流动控制方法,为主动流动控制领域的研究者展示机器学习在流动控制中应用的整体概况,进而勾勒出本领域的发展趋势。     

基于深度神经网络的客机总体设计参数敏感性分析

飞机总体主要设计参数敏感性分析揭示了总体主要设计参数对飞机特性指标的影响,有助于总体设计方案的决策。针对宽体客机总体主要设计参数敏感性问题,根据其总体主要设计参数和特性指标的特点,以及多学科间的耦合关系,建立了深度神经网络模型。该深度神经网络模型以客机总体主要设计参数为输入,对特性指标进行预测。在深度神经网络模型中,设置了多个输入层、多个输出层以及多个分块的隐藏层,从而模拟客机总体主要设计参数对特性指标的影响以及不同特性指标之间的相互作用。测试结果表明,与传统代理模型相比,深度神经网络模型对客机特性指标的预测精度更高,多参数适应性更好。利用该深度神经网络模型对客机总体主要设计参数进行敏感性分析。分析结果表明,机翼1/4弦线后掠角在30°~31.5°时,有利于减少最大起飞重量和起飞平衡场长;发动机海平面最大静推力和机翼面积对客机直接使用成本、最大起飞重量等特性指标的影响最为显著。     

浅凹槽底壁横向燃料喷射对流动和燃烧特性的影响

模拟了高度30km,飞行马赫数6的超声速燃烧室流场和燃烧特性.通过对固定长度、不同深度的一组浅凹槽底壁燃料横向喷射的燃烧室的冷态与燃烧工况进行数值计算,并将其和传统壁面横向喷射方式进行比较,发现引入浅凹槽底壁喷射结构能有效减弱流场的激波系强度,明显降低燃烧流场的总压损失;凹槽前壁面和喷流柱之间形成稳定的亚声速回流区,能够稳定火焰,这在较大深度凹槽会更明显.引入浅凹槽一定程度降低了横向射流穿透深度,这也导致燃烧效率相比传统壁面横向喷射结构有一定下降.     

航空发动机导流叶片角度调节参数变化故障分析

某型发动机低压压气机进口导流叶片角度α1,其电子调节部分执行机构电磁活门的占空比(Sα),在整个调节过程中是起关键作用的重要参数,但在台架试车过程中曾多台次出现在不同次检查时Sα数值变化的故障。通过对α1主调节系统工作原理的深入分析,确定试车中Sα变化故障是由于燃油调节机构掺混入空气所致,并得到试车验证。本研究对发动机试车中类似故障的排除具有重要的参考意义。     

燃油射流横流穿透深度试验和数值模拟

采用激光粒子成像测速仪(PIV),试验研究了不同动量比下燃油射流在横向空气流中的穿透深度特性。同时,采用数值计算方法,对射流穿透特性进行了模拟,并将试验和计算结果,分别与已有的经验关系式,及考虑气动韦伯数影响修改后的关系式进行对比。结果表明:燃油射流上边界深度与幂指数关系式较吻合;采用VOF两相流模型能较准确地模拟出燃油射流的喷雾核心深度;修改后的关系式与不同燃油-空气动量比范围下的喷雾核心深度较吻合;燃油-空气动量比和气动韦伯数,是影响燃油射流横流穿透深度的主要参数。