对风洞实验数据精准度的要求

本文首先简述了风洞实验数据精确度对飞机性能的影响，然后，介绍了国内外风洞实验数据精确度标准，最后，给出了国内外风洞实验数据精确度与该标准的比较。     

数据融合的概念,方法及应用

以指挥、控制、通讯和情报（Ｃ＾３Ｉ）系统为背景，引出了当今迅速发展、日益受到各国工作者和国防部门关注与重视的数据融合技术的概念以及近２０年来的发展历程，详细介绍了实现数据融合的系统模型与系统构成，列出了在不同数据抽象级上进行数据融合的三个层次及其目前常用的数据融合方法。本文还就数据融合在军事上的应用作了较深入的讨论，同时指出了Ｃ＾３Ｉ系统的不断发展对数据融合技术提出了更新的要求以及高新技术的发展对     

1．2m和0．6m高速风洞飞机大攻角测力试验数据相关性研究

介绍飞机大攻角标模在高速所１．２ｍ和０．６ｍ风洞中进行大攻角测力试验研究所得数据与国外２．５ｍ和０．６ｍ风洞所得数据的相关研究情况。相关性研究的试验Ｍ数均为０．３５～０．８；两座０．６ｍ风洞试验攻角为０～２９°；侧滑角高速所为５°，国外为５°、１０°。１．２ｍ和２．５ｍ风洞的试验攻角为－３～４８°；侧滑角为５°、１０°。研究表明，该飞机模型在这四座风洞中吹风试验数据的相关性是好的。     

跨声速洞壁干扰研究述评

本文以近期国内外风洞试验结果说明了跨声速洞壁干扰研究的重要性，简述了国内外跨声速洞壁干扰修正方法，重点介绍了ＣＡＲＤＣ近年来在跨声速洞壁干扰研究方面的进展。最后，作者对国内的跨声速洞壁干扰研究提出了建议。     

基于分形理论的混沌信号与噪声分离方法

提出一种分维数和子波重构相结合的混沌信号与噪声分离方法，与以往出现的子波滤波方法和经典滤波方法相比较，该方法有如下特点；利用子波变换计算带观测噪声混沌信号的真实分数维，进而根据观测序列维数与真实维数的差值控制子波重构的参数，构造出混沌与噪声分离的自适应滤波器结构。仿真实验说明了该算法的有效性。     

一种面向工业互联网的云存储方法

工业互联网是工业信息化进程中最受关注的热点,海量异构数据管理是其中的重点之一。传统的关系数据库（RDB）对海量多源异构数据的读写和检索都存在性能瓶颈,而近年来兴起的云数据管理方法主要是针对“键-值”（K-V）模式,无法依靠主键以外的数据属性对数据进行快速查找。提出了一种面向工业互联网的云存储方法——StoreCDB,在异构采样数据统一表达数据模型基础上,实现非结构化存储管理,同时,利用两级索引实现海量数据的快速检索。通过实验,在分布式集群实验平台上,采用海量高铁列车运行模拟数据,验证了StoreCDB具有良好的异构数据存储和检索性能,为工业互联网提供了一种新的数据管理方法。      

一种面向模块化可重构机翼的分步补偿优化方法

针对模块化可重构机翼结构的优化设计问题,以沿展向分布的3个翼段模块为研究对象,研究了不同翼展方案机翼的载荷相关性,通过在优化迭代过程中自动调整设计空间,解决了模块化可重构机翼优化设计时复杂的变量-约束耦合影响问题,建立了适用于模块化可重构机翼结构的分步补偿优化方法。以某无人机模块化可重构机翼结构优化设计问题为例,建立了优化模型,并分别采用所提分步补偿优化方法和传统单方案优化方法进行了优化设计。结果表明:所提方法能够稳定收敛,与单方案优化结果相比较,所提方法以较小的重量代价满足了3种重构方案的所有设计要求,且优化结果具有较好的工程实用性。      

基于随机相关的电子部件二元加速退化可靠性评估

针对加速应力下电子部件二元相关退化可靠性分析难题,提出一种基于随机相关的可靠性分析方法。采用考虑个体差异的Wiener过程模型建立边缘退化过程模型,并基于加速因子不变原则建立了模型参数与加速应力的关系;构建了基于Copula函数的随机相关模型,采用两阶段贝叶斯参数估计方法进行参数估计,综合运用散点图、偏差信息准则（DIC）值以及Kendall τ的非参数估计值等方法进行随机相关模型选择,并采用蒙特卡罗仿真方法进行可靠度计算。最后采用实例验证了所提方法有效性,为考虑个体差异的贮存可靠性评估提供了技术支撑。      

D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用

近年来,许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究。多传感器数据的属性融合有很多算法,最常用的算法是贝叶斯决策检验法,国际上已提出将证据理论用于数据融合,但在这方面的理论基础还不完善。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ方法是对Ｂａｙｅｓ决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知及精确反映证据收集过程等方面显示了很大的灵活性。文中阐述了Ｄ－Ｓ证据理论的数学性质,给出了可信度公理及Ｄ－Ｓ综合规则,并进行了计算机仿真实验,实验结果说明这种判决方法非常实用,用于数据融合算法非常有效     

基于自适应融合的弹道目标空间位置重构

由于进动锥体目标参数存在耦合,单部雷达不易获取同时参数估计误差较大。针对这一问题,提出了一种联合多部雷达不同视角微动信息进行参数提取与融合的新方法。首先,对进动目标进行了建模和散射点距离像分析,并利用Hough变换实现了锥顶散射点的关联。然后,联立2部雷达的微动信息作为求解单元来对耦合参数进行解耦,求出相应的参数。同时以进动角为例进行了误差方差分析,以融合后误差方差最小为原则对权系数进行了求解,并对其余参数进行了相同的处理。最后,在一个进动周期内,根据求出的锥体顶点坐标和锥旋轴矢量实现了锥体目标空间位置的重构。仿真结果表明该融合方法能够提高参数精度并能对锥体空间位置进行重构。