基于高斯混合模型的航迹抗差关联算法

针对雷达系统误差时变、上报目标不完全一致等复杂场景下目标航迹关联问题,采用高斯混合模型（GMM）与航迹间拓扑信息相结合的方法实现航迹抗差关联。将航迹关联问题转化为图像匹配中的非刚性点集匹配问题,建立对非同源航迹具有鲁棒性的高斯混合模型,根据航迹间的邻域拓扑信息决定高斯混合模型中各高斯组成部分的权重,利用期望最大值（EM）算法求解高斯混合模型的最优闭合解,在期望步（E-step）阶段求解航迹的对应关系,在最大化步（M-step）阶段求解非同源航迹比例,最后进行航迹关联判决以获得关联结果。仿真结果表明,该算法在不同系统误差、目标分布密度、探测概率等环境下具有较好有效性和鲁棒性。     

初始温度对CH4/RP-3航空煤油混合燃料层流燃烧特性的影响

采用定容燃烧实验装置对初始压力为0.1MPa、当量比为0.7~1.5、甲烷体积分数为0、0.4和0.8,以及3种初始温度工况下,CH4/RP-3航空煤油混合燃料层流燃烧特性进行实验研究。获得混合燃料火焰发展图片、层流燃烧速度和马克斯坦长度等,并分析初始温度对CH4/RP-3航空煤油混合燃料层流燃烧速度及燃烧稳定性的影响。结果表明,当火焰拉伸率趋于0时,非线性拟合方法NLM2(nonlinear fitting method 2)能够准确预测拉伸火焰传播速度随火焰拉伸率变化规律,外推可获得较为准确的无拉伸火焰传播速率。初始温度对稀混合燃料火焰传播速度的影响较大,而对化学当量比和浓混合燃料火焰传播速度的影响较小。3种甲烷体积分数混合燃料的层流燃烧速度均随初始温度增加而增加。当初始温度为420K时,马克斯坦长度随当量比减小最快,而当初始温度为480K时,马克斯坦长度减小最慢。在稀混合气和化学当量比工况,随着初始温度增加,混合燃料马克斯坦长度减小,混合燃料燃烧稳定性变差,而在浓混合气工况,各初始温度马克斯坦长度趋于一致,此时,初始温度增加对燃烧稳定性影响较小。      

贫预混燃烧室化学反应器网络模型建模及不确定性分析

基于CFD三维数值模拟结果的化学反应器(CRN)网络模型方法具有快速预估燃烧室NOx排放的特点。研究通过CFD数值模拟手段获得了贫预混燃烧室流场、温度场等特征分布,基于燃料空气掺混特性、速度场、温度场、OH分布以及达姆科勒数,燃烧室被离散划分为预热区、火焰锋面区、火焰过渡区、后火焰区、中心回流区以及角回流区,建立了复杂的CRN模型表征燃烧室内部的流动特征和火焰结构。以贫预混燃烧器为对象,与实验结果进行了对比验证。通过敏感性和不确定性分析获得了反应区域停留时间和烟气回流比例等关键参数对NOx排放的影响规律。结果表明:CFD-CRN混合方法更适用于在高当量比条件下贫预混燃烧室NOx排放的快速有效预测。在相同扰动强度的条件下,反应预热区域和火焰锋面区域的停留时间扰动对CRN模型预测NOx的生成量和稳定性影响更显著。CFD-CRN混合方法应明确在较高的绝热火焰温度条件下烟气回流比的准确性计算及其对NOx生成的显著影响。      

一种混合励磁同步发电机的气隙磁密分析及其电压谐波抑制

为改善混合励磁同步发电机的气隙磁密分布,采用三段式气隙长度对转子进行了优化,对比了优化前后的气隙磁密。为抑制电压谐波,在完成转子结构优化的基础上,进一步采用短距、分布电枢绕组以及定子斜槽等措施。最后对样机电压波形进行了实测和质量分析,结果表明:采用三段式气隙长度与定子斜槽相结合,可将电压波形的总谐波失真(THD)抑制在5%的范围内。此外,探讨了偏心距法在切向/径向混合励磁电机中应用的可行性,并对比了分别采用偏心距法和三段式气隙长度法时的气隙磁密。     

旋转爆震三维非预混混合特性及流场结构研究

为深入研究旋转爆震三维非预混流场结构,基于7组分8步反应的化学反应模型,开展了H2/Air旋转爆震流场的数值模拟研究,计算中考虑了黏性的影响。计算结果表明:该喷注结构在冷流流场中混合效果较好,能够在较短距离内实现燃料和氧化剂的充分混合,但起爆后燃烧室内形成的高压环境使得外壁面附近来流可燃气难以到达,可燃气体层主要靠近燃烧室内壁面;旋转爆震波沿燃烧室内壁面周向传播,爆震波后沿径向和周向方向形成"双诱导激波"结构,并进一步导致爆震波后出现高温区和高压区"不吻合"的流场现象;在燃烧室入口截面,爆震波后形成"三诱导激波"结构,诱导激波通过空气环缝向上游传播并对来流燃料和氧化剂的喷注产生影响。     

软件定义网络在无人机地面站的应用研究

借鉴软件定义网络（SDN）的思想,提出一种网络智能流量控制方法并研制出智能流量控制软件。它综合采用网络态势感知技术、显式拥塞通告技术、数据中心传输控制协议和多队列调度技术来实现了网络态势动态感知和网络流量全局控制。该软件在半实物仿真软件定义网络环境中进行了测试,测试结果满足了预期的指标;该软件还在某无人机地面站中进行了验证,显著提高了测控数据在网络中传输的确定性。     

Softmax分类器深度学习图像分类方法应用综述

基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法,首先回顾了图像分类技术的发展历程,接着介绍了图像识别技术中的分类器,并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用,详细阐述了多种图像分类技术,具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时,对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后,从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。     

考虑巡航速度控制的飞机路径恢复优化

为了降低受扰航班造成的经济损失,针对具有机场容量限制约束的飞机路径恢复问题,在基本恢复策略的基础上考虑巡航速度控制,构建了基于连接网络的恢复模型。为进一步提高求解速度,针对性地设计列生成初始化方法。实验结果表明,设计的列生成算法能够在合理的时间内给出解决方案;巡航速度控制的运用对飞机路径恢复问题有很好的调节作用,能够显著降低恢复成本。     

无人集群试验评估研究现状分析及理论方法

无人集群试验评估是促进无人集群技术从理论走向实践的重要桥梁。与传统的作战系统相比,无人集群系统具有自主协同、能力涌现、智能对抗等特点,这已大大超出传统作战系统试验评估的范畴。针对上述现实需求,本文旨在综述美国和中国在推进集群试验评估方面所进行的开创性工作的基础上,主要对无人集群试验评估的概念内涵、发展现状进行了讨论分析;结合课题组在航空集群作战领域的研究基础,探讨无人集群试验评估的主要内容和可行的技术路线,为军事装备的信息化升级和智能化转型奠定基础。     

航天器多约束姿态机动时-虚混合域规划方法

针对姿态指向受限以及角速度和控制力矩有界等复杂多约束下航天器低能量姿态机动规划问题,首先提出了时-虚混合域的概念,即时域和虚拟域同步存在并且同步求解虚拟域姿态路径以及时域角速度和控制力矩。进一步地,建立时-虚混合域上非线性约束问题模型。然后,提出了时-虚混合域单点式非线性姿态机动规划方法,通过非线性参数优化和单点式路径分解置换规划求解得到姿态机动轨迹以及角速度和控制力矩曲线。仿真结果表明,该方法可以高效地解决多约束姿态机动规划问题,有效地降低姿态机动过程中的能量消耗,得到连续光滑的姿态机动规划结果。