Lyapunov自适应滤波及其 在INS/SMNS组合中的应用

为克服在惯导/景像匹配导航系统(INS/SMNS,Inertial Navigation System/Scene Matching Navigation System)组合导航系统中随着匹配点增多最小二乘法易出现发散的缺点,提出了一种基于多输入多输出(MIMO,Multi-Input-Multi-Output)系统的改进型Lyapunov自适应滤波算法.该方法利用观测方程信息,通过定义滤波误差和预测误差获得算法的递推公式,而算法的稳定性和收敛性可由Lyapunov稳定性理论来证明.以INS/SMNS组合导航系统为例进行了仿真验证,和递推最小二乘算法相比该算法简单、可靠,而且滤波的性能优于递推最小二乘算法.     

多级轴流压气机展向掺混的数值模拟

在紊流扩散模型的基础上, 通过引入二次流造成的气流过转折/欠转折影响, 完成了S₂流面的展向掺混数值模拟。分别用Galimore-Cumpsty掺混模型或Baldwin-Lomax紊流模型计及紊流扩散的作用;落后角的预估在二维Carter公式基础上引入了Roberts二次流修正模型。应用上述方法对两台3级轴流压气机进行了计算。计算的出口总温、总压等参数与实验较吻合, 与其他单独考虑紊流扩散和二次流效应的掺混计算结果比较表明了本文方法的有效性。      

升力物体跨音速面积律

应用匹配渐近展开法推导出有升力物体的跨音速非线性面积律,给出升力效应当量源应满足的守恒条件及其确定方法。计算结果表明,对于~般飞机及其部件能较准确地估算其在跨音速流中零升力和有升力时的压差阻力,并可在飞机基本设计点状态下进行阻力优化而选择最佳构型。该方法延伸到低超音速情况亦具有足够准确度。计算方法简单、快速。     

基于遗传算法的目标检测定位方法

将目标的检测定位归结为一类组合优化问题,利用遗传算法的进化策略,采用改进的遗传算法,提出了2种基于遗传算法的目标检测定位方法:基于遗传算法的相关匹配定位法和图象序列目标检测定位法。并给出了在可见光图象序列上的实验结果。     

基于测量点云的涡轮叶片配准定位算法应用研究

涡轮叶片是航空发动机的核心零件,其精铸后进行数控机加需要先实现叶片测量点云与CAD模型的快速、准确配准定位。为此,针对测量点云初始位姿不佳的问题,实现了基于主成分分析的预对齐和手工关联预对齐两种预对齐算法;针对匹配点计算效率较低的问题,实现了网格法、赋范空间投影法和基于kd–tree快速搜索法3种搜索算法,通过对比分析发现,基于kd–tree搜索算法计算效率较好。在此基础上,确定了手工关联预对齐、基于kd–tree快速搜索匹配点集和ICP方法的配准方案,示例测量点云配准定位后与CAD模型差异区间为[–0.06 mm,+0.1 mm],符合涡轮叶片铸造精度情况。     

面向MR远程协同任务的实物虚拟化方法研究

混合现实（Mixed reality,MR）技术的飞速发展为装配场景中的远程协同任务带来了新的可能。作为MR协同系统的前置环节,实物虚拟化的主要任务是为用户浏览与交互提供可靠的模型支撑与虚实融合关系。现有方法无法同时兼顾装配零件细节高还原度、低虚拟化成本的目标。本文提出了一种基于模板匹配和点云配准原理的零件模型精密恢复方法,针对MR远程协同过程中的任务相关零件,首先通过基于背景差分与八叉树空间检索的背景点云分割以及基于超体素的前景粘连点云分割获得零件点云相关的先验信息来分割模板匹配感兴趣区域ROI,解决了原始LineMod算法抗遮挡性弱、模板比对效率低的问题,完成了对零件点云的识别匹配和位姿粗略估计;然后利用ICP算法进一步优化估计的位姿,求解相关零件在重建点云模型中的精确位姿;最后根据此位姿,用高精度的零件CAD模型替换3D重建点云场景中的零件重建点云模型,最终实现对共享MR协同场景的实物虚拟化。通过对复杂装配场景中的多种零件进行实物虚拟化试验,证明了本文方法能够准确识别零件点云,实现精确的实物虚拟化,在MR远程协同任务中具有重要的实用意义。     

展向射流控制机翼前缘涡的机理及其应用

旋涡和流动分离的控制一直是空气动力学研究的一个重要。研究表明展向吹气是控制机翼上旋裂和流动分离的一种十分有效的气动措施。     

面向复杂飞行任务的脑力负荷多维综合评估模型

针对多显示界面多飞行任务状态下的脑力负荷评价问题,设计了飞行仪表监控、飞行数字计算及飞行雷达探测3种不同类型的飞行任务,综合采用多种不同测评方法在飞行试验平台上开展脑力负荷实验测量和综合评价模型研究。实验结果表明:随着飞行任务类型的增多,NASA任务负荷指数（NASA-TLX）的主观评价分值显著增高;飞行正确探测率逐渐下降,反应时间显著延长;事件相关电位（ERP）测量技术中的P3a的峰值（在Fz电极处）逐步降低,心电（ECG）测量技术中的SDNN指标的数值逐步降低,眼电（EOG）测量技术中的眨眼次数没有显著变化。在此基础上,基于贝叶斯判别分析方法,建立了面向复杂飞行任务的脑力负荷多维综合评估模型,并将该综合评估模型与基于单一指标、双指标、三指标、四指标的模型进行了比较,结果显示:所提多维综合评估模型对于多显示界面多飞行任务中的显示界面脑力任务设计的等级分类预测准确率最高,其平均分类预测准确率为82.22%。所提多维综合评估模型为大型复杂系统中显示界面脑力任务设计提供了有效的量化方法和科学依据,有助于歼击机和运输类飞机设计人员优化显示界面脑力任务设计,并为相关型号飞机显示系统的适航审定工作提供新的验证工具。      

MEMS多环陀螺调频控制系统

MEMS多环陀螺是一种轴对称结构基于科里奥利力运动的固体波动陀螺,然而由于加工工艺误差导致了系统模态之间频率漂移、阻尼不均等一系列问题,限制了其向高精度领域的发展。首先对MEMS多环陀螺在力平衡模式下的动力学模型进行分析并对信号处理进行简要介绍,随后对于频率误差做出进一步分析并提出了一种基于电刚度补偿的调频方案,最后基于FPGA平台进行了加入调频控制后的MEMS多环陀螺控制系统实验验证,证明通过两步电刚度补偿法,可以将系统模态之间的频差降为1Hz以内,且有效地降低了系统的零偏和零偏稳定性。     

应用整体结构信息分层匹配的红外与可见光遥感图像融合方法

现有红外与可见光图像融合方法,侧重于将可见光图像的空间细节注入红外图像,往往由于空间细节的不当注入导致融合图像中部分地物模糊不清。此外,航天器红外与可见光成像分辨率往往相差很大,现有方法未考虑其分辨率差异,生成的融合图像细节模糊不清。为此,文章从消除红外与可见光图像的整体结构信息差异角度,提出应用整体结构信息分层匹配的图像融合方法。利用融合方法对天宫一号(TG-1)目标飞行器的红外和可见光图像数据进行图像融合,并将获得图像与图像分解法、总体变分法和频率变换法获得图像进行比对,结果表明:文章提出的融合方法获得的图像光谱与细节保真效果好,优于对比方法。