PSO神经网络在光电探测设备故障诊断中的应用CSCD

针对传统神经网络在光电探测故障诊断中存在故障检测率低、诊断时间长的问题,研究了粒子群优化算法(PSO)优化神经网络连接权值,并将其应用于某型光电探测设备的故障诊断中。实验结果表明,与BP和GA相比,PSO算法更易实现,具有更快的收敛速度、更高的故障检测率、更低的虚警率和更短的故障诊断时间,从而获得了更好的故障诊断效果。     

2012年3月9日中国某地球同步轨道卫星故障原因分析

利用GOES-15, SDO, SOHO卫星以及国际地磁台网的地磁活动指数数据, 对中国 某颗地 球同步轨道卫星(以GEO-X代替)在2012年3月9日02:50UTC发生的异常原因进 行了研究, 分析故障发生期间的空间天气特点, 采用文献[8]提出的SEAES-GEO空 间环境引起地球同步轨道卫星异常的专家系统对卫星故障期间的内部充电危 险系数、单粒子效应危险系数以及表面充电危险系数进行定量计算和危险等 级划分. 结果表明, 在卫星故障时刻, 其内部充电危险系数小于3, 表面充电危险 系数约为0.0011, 表面充电和内部充电不是造成GEO-X故障的原因; 受故障期间 质子事件影响, 单粒子效应危险系数持续维持在1以上, GEO-X卫星故障时刻单 粒子效应危险系数Z_SEE达到46.3, 正好处于单粒子效应危险等级的 红色阶段. 因此研究认为单粒子效应可能是造成本次卫星故障的主要原因.      

高性能流场并行粒子追踪数据管理系统

随着当下计算能力和存储性能的提升,流场数据产出的规模越来越庞大,针对流场数据的可视化应用对于硬件及软件算法的要求也随之提高。基于国家数值风洞（NNW）工程支持,主导设计并开发了高性能流场并行粒子追踪数据管理系统,帮助用户探索和分析大规模流场数据。该系统针对流场数据提供多种高效的数据管理方法,在超算集群上针对并行粒子追踪过程进行了数据预取优化与负载均衡优化。对于粒子追踪过程中产生的流线（或迹线）及进程工作记录数据,该系统支持用户在本地平台上进行性能诊断和分析。使用不同流场数据集开展的两个应用实例验证了该系统的有效性。     

基于概率核函数的改进粒子滤波算法研究

针对组合导航系统中粒子滤波算法出现的粒子退化现象,在粒子滤波应用过程中引入概率核函数,通过概率核函数在粒子滤波计算过程中的应用来解决粒子衰减退化问题,同时保持粒子集合的多样性。首先对重要性采样函数进行改进设计,利用状态估计概率和量测估计概率提高重要性采样函数的信息采样全面性;然后设计随机概率统计的核函数并将其应用在重采样计算过程中;最后建立改进的粒子滤波算法并将其应用到组合导航系统工作过程中。仿真结果表明,基于概率核函数的改进粒子滤波算法可以有效地降低系统误差,提高组合导航系统导航精度。     

压力对离心式喷注器雾化特性影响的试验研究

针对不同入口压力对喷注器雾化特性的影响的问题,对某一双组元姿控推力器的离心式喷注器进行大气环境下不同入口压力的雾化试验.高速摄影试验对喷注器雾化形成过程进行了拍照与分析,PDA试验对喷注器稳态工作时的雾化特性进行了测量与分析,并对试验结果进行了拟合计算.试验结果表明该喷注器有良好的雾化性能,入口压力的增加使得喷雾场可以更加快速的形成和稳定,雾化锥角变大,雾化质量更好,但是变化趋势随压力增大而减缓;计算得到的关系式可预测该喷注器不同工况下液滴的索太尔平均直径,对喷注器优化设计有一定的指导意义.     

一种求解多目标柔性作业车间调度的改进粒子群算法

针对具有高维搜索空间的多目标柔性作业车间调度问题,提出了一种基于偏好的多目标粒子群优化算法(PMOPSO).该算法引入了决策者的偏好信息,用以指导算法的搜索过程,使算法在决策者感兴趣的区域进行搜索,不但缩小了算法的搜索空间,提高了算法的效率,而且一次运算只求得偏好区域内若干个折中解,避免了决策者要在众多非劣解中作出困难的选择.在该算法中,采用了新的偏好信息给定方法,即采用目标间重要关系、目标数值或目标权重大致取值范围来表示偏好信息.采用该方法,不但便于决策者给定偏好信息,而且还可以根据决策者的需求,对搜索区域的范围进行适当地调整.针对偏好信息的特点,提出了一种模拟人类社会组织"投票选举"的偏好信息处理方法,该方法直观简便并易于实现.最后,通过实例仿真,对该算法性能进行比较分析和评价,结果表明了该算法的有效性和可行性.     

测压导管内颗粒沉积的机理及抑制方法

针对固体火箭发动机测压导管内二相流动开展了数值分析,揭示了测压导管末端压强滞后现象的内在机理。在此基础上,提出了抑制方案,并开展了实验研究。结果表明,凝聚相颗粒在导管内壁面发生沉积形成的沉积物,可能会导致导管内燃气流通发生壅塞现象。这是引发导管末端压强滞后的主要原因,沉积物的形成主要发生在发动机点火上升阶段。基于流-固分离原理提出的抑制方案,通过有效减小进入导管内颗粒的质量,可解决测压导管末端压强的滞后问题。     

SRAM单粒子效应检测方法研究

采用中国科学院近代物理研究所的回旋加速器HIRFL产生不同LET值的重离子,以模拟空间辐射环境,检测了两种国产SRAM器件抗单粒子翻转和单粒子锁定的能力。试验中采用了两套单粒子效应检测系统,结合试验检测过程和最终结果,讨论了两套检测系统各自的优缺点,总结了试验中需要注意的其他问题。本研究为今后构建其他器件的单粒子效应检测系统提供了参考。     

对LVDSMC方法的改进(英文)

最近,Homolle和Hadjiconstantinu提出了新的粒子模拟方法———LVDSMC方法[1],该方法采用了减少方差的思想从而提高了低速流动问题中的计算效率。本文针对LVDSMC方法提出两点改进:第一,除了方法中原来已采用的偏差粒子,在计算近自由分子流问题时建议额外地采用一些辅助粒子,从而可以约束计算过程中原始算法在生成偏差粒子时计算误差的累积效应;第二,提出一个可选的用于计算潜在Maxwell Boltzmann分布函数中的速度参数的增量,从而使得表面的应力及热流的计算变得简单。     

粒子群算法在气动力参数辨识中的应用

将粒子群优化算法推广应用于气动力参数辨识,以取代传统的梯度类优化算法。通过采用加入动态改变惯性权重的粒子群算法对A型、B型战术导弹的纵向和横向气动力参数进行辨识计算及分析后,可以看到:(1)粒子群算法是气动力辨识的一种新的有效方法,该算法不受参数初值选取的影响,具有较好的全局寻优特性;(2)粒子群算法的计算效率受算法构造本身等因素的影响比较大、对粒子群规模不十分敏感,并且还有相当大的进一步完善与改进的空间。