飞行末区目标可攻击性算法研究

分析了飞行器飞行末区存在的各种约束条件及其对飞行器飞行的影响，用最大爬升（下滑）半径约束法来代替过载约束进行飞行器纵向机动飞行的高度控制，并给出了在诸多约束条件下目标可攻击性的算法。最后利用等高线地形图进行了仿真验证，结果表明，该算法满足诸多约束要求，可用于工程应用。     

航空发动机的LTR控制

研究了航空发动机的传递函数回路法（LTR）控制。提出了一种简单而有效的适用于最小相位对象的目标回路设计方法，它根据控制系统的频带宽度要求得出目标回路，所设计目标回路不仅稳定而且传递函数为对角阵。由于目标回路的传递函数可以通过LTR步骤加以恢复，因而此目标回路的LTRE控制系统具有良好的性能（包括解耦性能），将此设计方法应用于某型涡扇发动机的LTR控制，取得了良好的控制效果。     

图象序列中机动目标的形心跟踪

从边检测边跟踪的角度探讨了图象序列中机动目标的形心跟踪问题,深入分析了强高斯噪声背景下目标形心估计的统计性质及用于形心估计的图象预处理方法。指出经典的图象二值化变换分割后作形心估计的方法面临着估计偏差和方差的矛盾,提出了用自适应交互三模型(ATIMM)跟踪图象序列中机动目标的方法,同时发现在了解目标形状的条件下,空间匹配滤波,二值变换点集聚类和 ATIMM三者的结合对图象序列中的机动目标具有最好的跟踪性能。     

步进频率单脉冲二维像成像仿真及用于识别的研究

探讨了单脉冲雷达三维成像的原理以及方法.通过计算机仿真,基于实验室实测的目标二维重点散射源图,获取了任意目标的二维像,并和ISAR三维成像作了比较.就二维图形数据的特征提取进行了有意义的探索,提出了一种数据合成的方法,在此基础上经过仿真实验,得到了较为理想的目标识别结果.     

多传感器融合目标跟踪

分析了基于成象和雷达两种传感器对目标状态的测量模型及其融合模型。针对两种传感器之间测量信息的不同步问题,给出了一种基于最小二乘法的不同步信息之间的时间配准和融合方法,并设计了跟踪滤波器。     

雷达和红外成像双传感器信息融合目标识别研究

提出了一种利用目标的雷达和红外成像２种独立的传感器信息的互补性来构造特征向量的信息融合方法——联合向量空间法,并用对应的自适应信息融合系统进行目标识别。仿真证实比用单传感器的效果明显优越,从而说明了本文方法的有效性。     

针对变速机动目标的变速导弹三维导引律

应用李雅普诺夫稳定理论，提出一种三维制导算法，在算法设计中，既考虑了目标机动，包括目标速度的变化，又考虑了导弹速度的变化，为实现所提出的算法，进一步将与目标运动的加速度和速度方位信息的有关的项归为两项，给出了其估计方法，仿真结果验证了该方法的有效性。     

目标跟踪（定轨）中的信息融合估计技术

本文对目标跟踪中的多源信息融合估计问题进行论述,讨论了多个观测站对同一目标观测时的分布式和中心式融合估计问题,对Bayes融合的算法问题提出了技术途径。     

气热耦合条件下涡轮静叶三维优化

为解决涡轮静叶尾缘烧蚀问题并提升气动效率,采用气热耦合优化的方法对该叶片进行优化,优化分为对叶型优化以及对弯叶片优化两部分。优化结果显示,对叶型进行优化时由于叶型变化以及冷气流量增加2.68%导致叶片平均温度降低4.15%,最高温度下降61.7K,气动效率提升0.17%;对弯叶片进行优化时,顶部正弯效果明显,冷气流量增加0.11%,叶片平均温度下降2.4%,最高温度下降10.6K,气动效率提升0.16%。通过分析,对于该径高比较小的叶片,无论是叶型变化还是弯叶片变化,低能流体由端区进入主流导致的端区损失降低和激波损失的降低是导致气动效率提升的主要原因;冷气流量加大以及端区二次流减弱是造成叶片温度场降低的主要原因。     

基于FA-NSGA分扭传动系统的均载和轻量化优化设计

以提高均载性能和轻量化为目标对某分扭传动系统进行了多目标优化设计.建立了分扭传动的非线性动力学模型,通过计算不同输入功率和输入转速下的均载系数,衡量分扭传动系统均载性能.以分扭传动系统参数为设计变量,考虑多工况条件,建立了以均载系数和质量最小为目标函数的多目标优化模型.为了提高计算效率,提出了具有适应值预测机制的非支配排序遗传算法（FA-NSGA）.利用3个基准函数对FA-NSGA进行收敛性和有效性的测试.结果表明:FA-NSGA对于3个测试函数均能获得满意的最优解,并且都能减少60%以上的真实适应值计算次数.采用FA-NSGA对实例进行优化求解,在得到的Pareto最优解中选取了一组满意的设计参数,该设计结果与参照方案相比均载系数降低了0.05,分扭传动系统质量减少了3.57kg.