高精度激波捕捉格式的性能分析

在数值模拟激波-湍流干扰问题时,为了精确模拟湍流脉动的小尺度结构,数值格式应尽量减小自身的数值耗散.但是为了稳定、无震荡地捕捉激波,数值格式又必须具有一定程度的数值耗散.基于上述这2种相互矛盾的要求,采用无黏泰勒格林涡、可压缩湍流等经典算例对目前广受好评的几种高精度格式进行了系统地对比.一系列的计算分析表明,当前工程中广泛应用的高精度格式虽然都能一定程度地满足上述2种要求,但与理想目标仍有较大的差距.     

带有跟踪微分器的导弹增量动态逆控制律设计

针对基本动态逆控制鲁棒性差的特点,设计了一种带有跟踪微分器的导弹增量动态逆过载控制律。首先建立了快慢两个回路的导弹过载控制模型,然后通过状态速率反馈,对快慢回路分别设计了增量式动态逆控制律,并进行了鲁棒性分析。最后通过引入快速跟踪微分器解决增量动态逆控制律中所需状态速率无法量测的问题。仿真结果表明,所设计的带有跟踪微分器的导弹增量动态逆控制律具有强鲁棒性。     

再入航天器表面亚波长等离子体薄层对微波信号影响效应研究

为了建立电磁波在亚波长等离子体薄层中传播的物理数学模型,并针对通信频段的电磁波,研究电磁波在再入航天器表面等离子体薄层中的透射问题,相关研究成果可为再入航天器通信“黑障”现象研究提供理论基础。模型从麦克斯韦方程组出发,采用微分薄层法进行数值求解,获得了不同等离子体密度条件下亚波长等离子体中目标电磁波的透射特性及传播规律,揭示了截止反射效应和碰撞吸收效应在其中发挥的作用。本研究对于深入了解亚波长碰撞等离子体薄层中电磁波的传播过程具有意义。     

基于自适应算法的Stewart平台微振动低频激励控制研究

针对空间微振动环境模拟的需求,以Stewart平台为对象,研究低频微振动激励控制.传统定增益控制器需要反复调节参数来获取满意的系统输出,同时由于摩擦等因素引起的非线性现象,导致难以在低频段建立精确的系统模型,以上问题均给控制器的设计带来困难.为此,设计一种自适应控制器加传统PID控制器的控制方案,并针对自适应控制器对于非参数不确定性等因素敏感的问题,采用dead-zone技术对自适应律进行修正,以提高控制器的鲁棒性.将此算法应用于Stewart微激励控制系统中,实验结果表明系统平台可以很好的输出单自由度与多自由度低频正弦激励,验证控制器在实际工程中的有效性.     

改进ADRC及其在飞行增稳控制中的应用

非线性自抗扰控制器(ADRC)具有极强的鲁棒性和优异的控制性能,但控制器参数设计较为繁琐。引入了新的非线性函数,简化了控制器的参数设计,且非线性扩张状态观测器(ESO)在原点处具有渐进稳定性。设计了基于模型跟踪的一阶ADRC飞机纵向增稳控制器。仿真结果表明,在大飞行包线内飞机的动态特性发生了很大变化,不改变ADRC参数而只进行跟踪模型动压调参,飞行控制系统均满足一级品质要求,表现了极强的鲁棒性能。     

关于非扩张映像的修正粘滞迭代格式

设H是Hilbert空间,X是Banach空间,C是H或X中的非空闭凸子集,T是C→C的非扩张映射,且f是C→C的压缩映射。受H．K．Xu对粘滞迭代算法讨论的启发,提出一种新的粘滞迭代算法,xn＋1=T[（1-αn）xn＋αnf（xn）],n≥0,其中x0∈C,C是Banach空间中的非空闭凸子集,分别在Hilbert空间和Banach空间框架下证明了序列{xn}是强收敛的。     

q-一致光滑Banach空间中的严格伪压缩映像

提出一种不用投影算子的修正的Mann遮代的循环算法,用于逼近q-一致光滑的Banach空间中有限个严格伪压缩映像的公共不动点,并证明了算法的强收敛性。本结论推广了Kim等和Zhang等关于非扩张映像的相应结果。     

基于压缩协作表示的辐射源识别算法

针对低信噪比（SNR）条件下传统辐射源识别算法性能下降的问题,提出了基于压缩协作表示的识别算法,分别从特征提取和分类器设计两方面进行描述。首先将时域辐射源信号变换到二维时频域,通过图像处理方法提取高维特征列向量。经随机矩阵压缩到一定维度后,输入到提出的压缩协作表示分类器中得到识别结果。进而,对协作表示系数进行非负约束,提出了更符合实际应用场景的算法。仿真结果验证了所提算法的可行性与有效性,且在低信噪比条件下稳健性强、抗噪声干扰性能好、计算量较小、易于工程实现。     

提升民航行政执法效能

随着航空运输普及率越来越高,航空安全越来越受到社会各界的关注,行业管理也面临越来越大的压力,民众对局方行政执法能力的要求也越来越高。因此,民航行政执法部门有必要"外树形象,内强素质",切实在提升自身行政执法效率和能力上下功夫,锻造一支维护国家和人民群众切身利益、促进民航持续安全的行政执法铁军。     

基于特征模型的高超声速飞行器姿态控制器与自适应滤波算法的设计

提出一种基于特征模型的强跟踪无迹卡尔曼滤波（CSUKF）算法对状态和参数进行联合估计,利用特征模型参数构造时变的二阶状态转移阵,使滤波和辨识模型简化;结合强跟踪滤波（STF）的强跟踪能力和无迹卡尔曼滤波的（UKF）的非线性高逼近性对含测量噪声的高超声速飞行器系统进行参数辨识和滤波,并将其与非线性黄金分割自适应控制律相结合,对高超声速飞行器进行姿态控制.最后,将提出的CSUKF与基于特征模型的无迹卡尔曼滤波（CUKF）和基于特征模型的普通扩展卡尔曼滤波算法（CEKF）进行比较,仿真结果说明CSUKF与非线性黄金分割自适应控制律相结合可以有效改善控制的平稳性,且具有更好的滤波精度和系统输出,从而能更好地处理含测量噪声情况下的高超声速飞行器的辨识与控制问题.