电子回旋共振离子推力器放电室低信号调试

微波输入技术是电子回旋共振离子推力器的关键技术之一,输入微波在推力器放电室内产生谐振的时候,微波功率才能高效地被吸收,从而电离气体,提高电子的能量,增加等离子体的电离度。电子回旋共振离子推力器放电室是一个不规则的微波谐振腔,很难从理论上确定其谐振状态下的结构。本文利用网络分析仪,采用微波无源器件回波损耗的测试方法对放电室进行精确调谐,分析微波谐振频率及带宽,目的在于详细研究放电室的结构尺寸、微波耦合探针形状和尺寸在谐振状态下的匹配性。调试结果表明放电室增加14 mm圆柱段,选择圆柱段长度22 mm和球形直径9 mm的组合探针,可以得到较好的谐振状态,此时腔体的回波损耗为-23 dB,谐振频率4.195 GHz,谐振带宽为0.025 0 GHz,品质因素为167.848。     

NAPA软件的并行化研究和效率分析

基于区域分裂思想,以M P I(M essage pass ing in terface)为消息传递库,实现了三维全粘性湍流计算软件NAPA的并行化。对NACA 0012翼型、微型飞行器、高超声速进气道等流场进行了计算和分析,比较了并行和串行软件的计算结果,结果完全一致,并对比了NACA 0012翼型流场的计算结果和实验值,表明NAPA软件的改进是成功的。随后对各个算例的并行效率和加速比进行了对比分析,分析了通信比例、负载平衡度以及通信模式等影响并行效率的几个重要因素。最后使用In te l cluster too ls和V tune工具对NAPA程序进行了算法和代码效率优化,发现了原代码中耗时长的几个子程序并进行了改进,通过对高超声速进气道算例的测试,计算效率提高了55.33%。     

基于DEVS的柔性制造系统逻辑建模与PLC程序设计

针对柔性制造系统控制方案设计过程中逻辑复杂、调试周期长、调试成本高等问题,提出一种基于可试验数字孪生体的虚拟调试方法.该方法以分层的方式建立物理系统的孪生模型,基于离散事件系统规范的扩展形式构建设备层、单元层、系统层3层的逻辑模型,通过仿真对逻辑模型进行重复验证与修改.建立了逻辑模型到PLC程序的映射规则,实现了PLC...     

基于DSM的产品并行开发过程仿真

产品开发是一个复杂的、存在很多不确定因素的过程,几乎不存在一种解析的算法能对它进行完整有效的描述和分析。本文基于设计结构矩阵,提出了产品开发过程的仿真模型,包括仿真模型的时间描述、资源竞争描述、队列描述和任务延期描述,并进一步提出了过程的仿真算法,以分析时间、资源等对产品开发过程的影响。最后,通过具体实例说明了该仿真算法的有效性。     

基于分布式并行遗传算法的PID参数整定

针对基于简单遗传算法(SGA)进行PID整定在收敛性及初值敏感度方面的缺陷,提出了基于分布式并行遗传算法(PGA)的PID参数整定方法。该方法可以将不同遗传操作的优点加以整合,通过并行运算提高整定效率,能够更有效地进行参数优化。选用典型被控对象仿真,并分别进行收敛性分析与初值敏感度分析。仿真试验表明与SGA相比PGA提高了局部搜索空间的微调能力,降低了对初值的敏感度,寻优效果也大为改善,从而说明了这种方法的可行性,为PID参数整定方法提供了一种新的尝试。     

基于模糊罚函数的分布式并行遗传算法及其应用

本文将模糊理论用于优化中,提出了一种基于可行度的模糊罚函数法,并采用分布式并行遗传算法进行寻优操作,该方法可以将不同遗传操作的优点加以整合,通过并行运算提高优化效率。将基于模糊罚函数的分布式并行遗传算法应用到多目标结构优化中,仿真试验表明取得了很好的寻优效果。     

异构融合的航空嵌入式视觉计算平台

作为航空电子领域智能信息处理的重要组成部分,视觉计算包含大规模图形图像数据采集、传输、感知、融合和显示处理。因此,视觉计算是航电任务系统的主要计算负载,对嵌入式核心计算平台的处理能力要求较高。然而随着摩尔定律的放缓,同构的通用处理平台无法满足大规模视觉计算需求。特定领域加速器通过对芯片架构的优化,对视觉任务等数据流为主的处理模式具有较好的并行加速能力。设计实现了一种基于特定领域加速器的异构融合航空嵌入式视觉计算平台,通过FPGA、GPU、NPU等异构资源融合,加速实现图像处理/图形渲染等航空应用,达到实时处理的效果。     

基于MMSE的近似最优Lattice Reduction辅助线性并行检测算法

现有基于Lattice Reduction (LR)技术的多输入多输出(MIMO)系统检测算法,虽然可以有效地提高MIMO系统的误比特率(BER)性能,但其检测性能与最优的最大似然(ML)算法相比仍然存在差距.针对这一问题,提出了一种新的基于信道分组的线性Lattice Reduction辅助检测算法.该算法首先将信道分为两组,对通过条件最差子信道的信号采用最优的ML算法检测,然后将其从接收到的信号中消除,再采用Lattice Reduction技术对第2组信道进行优化,最终并行地对剩余信号进行检测.仿真结果表明:在16QAM(Quadrature Amplitude Modulation)和64QAM调制下,对于4×4的MIMO系统,该算法的误比特率性能达到了最优;对于6×6的MIMO系统,该算法相比最优的ML算法其检测性能相差不到0.5 dB.     

基于VPM的并行工程在飞机研制过程中的研究初探

本文介绍了并行工程与成熟度的概念以及国内现有飞机设计/制造异地协同模式,在此基础上,提出了一种基于VPM的设计/制造并行工程模式,该模式通过成熟度的划分与升降级控制,实现了产品设计、工艺设计与工装设计三者并行协同,从而缩短了整个产品研制周期,并能从根本上解决厂所分离模式下导致的跨平台异构系统间数据迁移所带来的隐患。     

基于GPU的反卷积算法并行优化

反卷积是图像去模糊的基本算法,针对传统反卷积算法在图像去模糊处理中实时性较弱问题,提出基于众核GPU的Iterative Deconvolve 3d反卷积算法的并行优化实现.所提算法将原算法中的核心运算放在GPU上并行实现,利用CPU和GPU协同工作模式,CPU负责串行任务GPU负责并行任务.实验表明:与传统的算法相比,在不影响图片处理效果的前提下,计算速度比CPU上的实现速度提高了近11倍,并具有良好的可扩展性.