2.5维编织树脂基复合材料平板多尺度动力学模型修正

在2.5维编织树脂基复合材料多尺度固有振动分析的基础上,开展基于实测结构模态数据的复合材料平板动力学模型修正研究,以获取精准反映其动力学特性的模型。首先,建立复合材料平板固有频率对弹性参数的灵敏度分析方法,分析了平板固有振动特性的主要影响因素;其次,建立基于灵敏度分析的复合材料多尺度动力学模型修正方法,形成了基于MSC.NASTRAN平台的模型修正程序。最后,利用实测结构模态测试数据,实现对复合材料平板动力学模型的修正。结果表明,对关键弹性参数进行修正后,不同边界条件和纱线走向的复合材料平板试验件固有频率实测数据与仿真数据的最大误差由10.44%下降至2.39%,相关性得到了大幅改善。此外,所提出的自由模态测试方案结合动力学模型修正方法,为复合材料等效弹性参数的试验辨识提供了新的技术途径。     

非匹配扰动下变体无人机预设性能控制

针对半倾转旋翼变体无人机易受到非匹配扰动和受制于性能约束的问题,提出一种基于复合浸入与不变(I&I)理论的非匹配/匹配扰动观测器和有限时间预设性能控制策略.首先,建立了含有复合扰动的变体无人机数学模型;其次,引入有限时间动态尺度技术和监督因子的概念,提出了一种复合I&I的扰动观测器对非匹配/匹配扰动进行估计和补偿;最后...     

基于IRCMNDE和NNCHC的滚动轴承故障诊断

针对多尺度散布熵（MDE）在粗粒化过程中易发生信息丢失、产生虚假信息,难以全面提取轴承故障信息的问题,提出了基于改进的精细复合多尺度归一化散布熵（IRCMNDE）和最近邻凸包分类（NNCHC）的滚动轴承故障诊断方法。引入精细复合多尺度散布熵（RCMDE）,将其粗粒化过程中平均值替换为最大值来表示数据段信息,以克服传统粗粒化过程的不足并突出故障特征。通过归一化操作减弱熵值计算时不同参数选择导致的熵值波动幅度,得到IRCMNDE。将IRCMNDE作为故障特征,使用NNCHC分类器对故障特征进行分类。经实验验证,该方法可达到98.98%的故障识别准确率,相比基于MDE（故障识别准确率为95.99%）和RCMDE（故障识别准确率为97.60%）的方法,能够更准确地提取滚动轴承的故障特征信息,提高承故障分类的准确性。      

导热-辐射耦合传热的多尺度分析和数值模型

复合材料高温传热特性的准确预测对飞行器热防护结构的设计有重要意义,相关模型也是国家数值风洞工程中多相多介质计算模型的重要组成部分。针对周期性结构复合材料的高温传热问题,利用多尺度渐进分析方法,对包含导热方程和辐射传输方程的导热-辐射耦合传热模型开展了研究。建立了表征单元尺度模型及宏观平均导热-辐射耦合传热模型,获得了材料宏观等效导热系数与表征单元模型间的关系,发现宏观等效辐射吸收和散射等系数可通过表征单元内的体积平均求取。结合有限容积方法与格子Boltzmann方法,建立了复合材料导热-辐射耦合传热多尺度数值模型。采用二维常物性材料传热过程的模拟验证了多尺度模型的有效性,结果表明所建立的多尺度模型能够对温度场给出准确高效的计算结果。该方法有助于为复合材料传热特性的预测提供数值手段。     

几何尺度对GAW-1两段翼型升力特性的影响

在大型飞机和高速飞机的起降过程中增升装置空气动力性能的好坏对飞机有着举足轻重的影响.飞机增升装置通常采用多段翼型形式.在飞机设计阶段,一般是采用风洞实验的方法对多段翼型的气动性能进行评估.由于风洞的尺寸和动力所限,实验的模型和实验雷诺数都小于实际飞行情况.在数据的使用时,一般认为实验数据进行雷诺数修正即可.通过实验研究发现,即使雷诺数相同,几何尺度对两段翼型升力特性的影响也是非常显著的.建议在风洞实验中重视几何尺度对气动性能的影响.该研究结果和研究思路可供增升装置的设计和实验研究人员参考使用.     

含连续／离散变量结构优化中的神经网络与变尺度模拟退火方法

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题，本文介绍了一种改进的变尺度模拟退火方法并与人工神经网络能量函数模型相结合，用于求解含连续／离散设计变量的工程结构优化问题，较好地解决了模拟退火技术用于工程结构优化时选取具有全局性的初始点困难及迭代次数较多的弱点。算例表明，该方法可以使模拟退火算法从局部最优的陷阱中跳出，最后求出整体最优解。     

神经网络在直升机空空导弹攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机发射空空导弹的一些问题。文中首先介绍了直升机空空导弹攻击的火控系统原理；其次，对复杂且不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器；然后，用BP网络实时计算了直升机发射空空导弹的空中攻击包线；最后，设计了综合火／飞控制系统，并对所设计的整个攻击系统进行了仿真，通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中，采用了变尺度优化算法，提高了算法的速度和精度，对空战的实时应用提供了重要的参数价值。     

微型仿生扑翼飞行器的尺度效应分析

微型仿生扑翼飞行器是一种新概念的微型飞行器。但它不是对传统飞行器的简单几何缩小,当其特征尺度缩小到一定尺度时,系统内各种因素的相对影响将产生质的变化。针对微型仿生扑翼飞行器的机械扑翼系统,包括微驱动器、仿生翅、运动系统和动力源等,本文进行了尺度效应分析。分析结果表明,当尺寸减小时,仿生飞行更容易实现:通过共振能实现高频运动,微静电、电磁和压电驱动器都能满足扑翼系统功率需求。这为设计和研制微型仿生扑翼飞行器提供了理论依据。     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接

针对眼底图像对比度低、光照不均匀、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出了一种基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接算法.该算法分别提取同态滤波增强后的待配准眼底图像的尺度不变特征点,并用向量进行描述,确定相邻两图像特征点的匹配关系,在MLESAC算法中使用透视变换模型去除误匹配点对,计算匹配点对之间的变换矩阵,进行图像空间变换,完成配准和拼接.对实际眼底照相机获取的多幅图像配准与拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,配准精度达到像素级,可以实现眼底图像的高精度自动配准与拼接.