基于改进容积卡尔曼滤波的奇异避免姿态估计

 利用矢量进行卫星姿态估计可以归结为非线性滤波问题。为了提高卫星姿态估计的精度,利用龙贝格-马尔塔(LM)迭代算法改进了容积卡尔曼滤波(CKF)。继而,提出改进容积卡尔曼滤波与四元数结合的容积四元数估计器(CQE),有效地避免了卫星大角度机动出现的奇异现象。进一步,给出了一种与影子修正罗德里格参数切换的容积修正罗德里格参数估计器(CME)。仿真对比表明,初始误差较大时容积修正罗德里格参数估计器具有更好的收敛速度和鲁棒性。     

相控阵雷达探测性能计算研究

提出了一种相控阵雷达波位的编排方法,该方法采用第一指向角作为法向波束宽度,使得雷达波位间隙率为0、重叠率很小。通过对指向角大的波位进行驻留时间补偿,使得脉冲积累数随波束指向角增加而增大,探测性能随指向角变化差别不大。以波位编排和边缘不出现栅瓣为条件,可以估算相控阵雷达结构参数。在此基础上,初步建立了相控阵雷达探测性能的计算过程。对简单目标的仿真计算表明,计算方法合理,计算结果可信。     

飞机数字化装配柔性工装技术体系研究

在当前国内航空制造业大力提倡飞机装配数字化、柔性化的背景下,亟需深入研究飞机数字化装配柔性工装技术,通过建立柔性工装技术体系,以规范和指导国内柔性装配工装的设计制造及应用,从而提高国内飞机装配工装的数字化、柔性化技术水平以及柔性工装的应用规模。飞机产品结构复杂,零部件数量多,且多数零件为尺寸大、刚性小的钣金件,在装配过程中易发生变形。为了满足飞机产品最终的装配准确     

黎曼流形中运动群不变量

黎曼流形运动群的研究是微分几何中一个重要问题。本文构造了黎曼流形中亏数为2的一个运动群，进而对黎曼流形度规运动群、共形运动群以及亏数为2的运动群的黎曼不变量进行了刻划。文中证明上述三个运动群之间存在着某种所谓“自相关性”。此外，还给出黎曼空间中共形运动群在共形于黎曼空间的空间中变为度规运动群的一个有趣的例子。     

二维翼型非定常运动的涡流场显示--2俯仰运动和沉浮/俯仰联合运动

介绍了在水洞中进行的二维机翼纯俯仰运动和沉浮/俯仰联合运动时的流动显示实验.实验结果揭示了机翼做纯俯仰运动时尾迹涡街的特性以及与Strouhal数(Ste)的关系.在Ste=0.105附近,涡街排列成一条线;大于该值,为逆Karman涡街;小于该值,为正Karman涡街.机翼做沉浮/俯仰联合运动时,尾迹中总是出现逆Karman涡街.结合数值计算结果说明,机翼做沉浮/俯仰联合运动时,推力及最大有效迎角与沉浮和俯仰运动之间的相位差有关.并讨论了前缘涡与后缘涡相互作用对推力的影响.     

飞机拨动开关布置的人机工效分析

飞机人机界面设计中拨动开关的布置位置与人的操作特性直接影响飞行员的作业工效。本依据座舱空间布局的要求，进行了飞行员手的可达域及最佳作业域的工效分析及仿真计算，并依据计算结果设计了相关实验，通过实验对人的操作特性进行分析，对飞机座舱开关的合理布置进行探讨。     

旋转热源传热特性的理论研究

研究了旋转热源的热传导问题，并将其简化为一维、旋转的周期性脉冲热源传热问题。类似于流体流动，一组新的由旋转角速度ω、热物性参数和几何尺寸组合而成的无量纲拟贝克数Pe1，Pe2．毕奥数Bi被导出。结果表明．它们对传热过程起决定性作用。尤为重要的是，数值仿真对每周转的温度分布给出了微观的“精细”结构和宏观的“粗糙”结构，两的差别取决于上述无量纲数的不同组合，显示了上述几个无量纲准则数的相对关系对传热特性的影响。     

具有年龄结构的离散流行病模型

离散的流行病模型能够更恰地描述某些流4行病的传播过程，本文针对恢复者不具有免疫力而被再次传染成为易感者的情况，提出了具有年龄结构的离散SIS（易感者Susceptible、染病者Infective、易感者Susceptible）模型，运用线性化方法，比较法及计算机模拟等方法对模型的动力学性态进行了较全面的研究，研究中引入基本再生数，其意义为在染病期内一个典型的染病者在完全易感的人群产生的新患者平均数，基本再生数决定平衡点的稳定性，文中主要得到了无病平衡点的全局稳定性，最后，对所研究的理论结果进行了计算机模拟。     

一种新的灰色决策模型及其数值仿真(英文)

针对一类权重完全未知且属性值为区间灰数的多指标灰色决策问题,根据灰色理论思想,提出了一种灰色多阶段决策方法。首先给出了一种基于可能度的灰数大小比较方法,然后利用灰色关联分析法对多位专家关于权重的评分结果进行计算得到各指标权重,进而分阶段对指标值以区间灰数的形式进行评分,根据灰色系统新信息优先原理给出了各个阶段评价值的赋权公式。实例验证了该决策方法的可行性。研究结果为求解灰色决策问题提供了一种新思路。     

一种新的空间多维关联规则模型与算法

空间对象具有自相关、连续性、多尺度等特点,导致空间关联规则挖掘与传统的统计关联规则挖掘不同,不存在统计的“事务”,挖掘更加复杂。本文用基于空间相关的影响域来创建“空间事务”,以代替传统关联规则挖掘中的事务,建立了一种新的应用于挖掘空间多维数据的空间多维关联规则模型(Spatial multidimensional association rules model,SMARM)。设计并实现了一种新的挖掘算法SMARBIA,用基于影响域、空间支持度等剪枝技巧,克服了空间多维关联规则挖掘过程中候选项目集庞大的困难。实验表明,该算法能有效地减少候选项目集而获得较好的性能。