基于当地变量的横流转捩预测模型的研究与改进

Langtry和Menter提出的转捩预测模型需要改进以具备预测横流转捩的能力。当地变量Helicity参数可以指示边界层内的横流信息,因而可用来构造适用于复杂构型以及当代计算流体力学(CFD)并行计算的横流转捩预测模型。实现了基于Helicity参数的横流转捩预测模型,对于后掠角为45°的NLF(2)-0415无限展长后掠翼,模型能够预测不同雷诺数对横流转捩的影响,但是对6:1椭球的横流转捩预测结果与试验数据相差较多。针对实现的横流转捩预测模型的缺点,考虑横流速度因素进行改进。横流速度的求解经过简化近似可以当地求解,因而保证了改进的模型完全基于当地变量的优势。采用改进后的横流转捩预测模型分别对NLF(2)-0415机翼、6:1椭球以及DLR-F5机翼进行数值模拟,并与试验数据进行对比分析,结果显示改进后的横流转捩预测模型可以较为准确地捕捉横流转捩现象。     

基于多特征的高分遥感图像分割算法研究

针对传统的图像分割算法不能完全适用具有多种特征〖BF〗（〖BFQ〗光谱特征、纹理特征和几何特征〖BF〗）〖BFQ〗的高分辨率遥感图像的问题,提出了一种基于多特征的遥感图像分割算法。算法基于改进的均值漂移滤波和自动标记分水岭分割方法来实现最终分割。首先利用自动标记分水岭分割方法对遥感图像进行分割,进而采用仿射不变矩形状特征算子提取图像几何特征;其次对图像进行主成分分析,计算第一主成分灰度共生矩阵,分析矩阵特性得出纹理特征;然后结合光谱特征通过改进的均值漂移方法得到多特征滤波结果;最后利用分水岭分割方法实现高分辨率遥感图像分割。为了表明算法的分割效果,利用基于多光谱信息熵方法对算法和单一的分水岭分割方法进行非监督评价。研究结果表明,算法可较好地改善遥感图像的过分割问题,是一种适合高空间分辨率多光谱遥感图像的分割算法。     

基于Hybrid-TOPS的星载SAR运动目标监视新模式

针对传统星载合成孔径雷达(SAR)模式下运动目标测速范围有限、精度低等问题,本文提出了一种基于Hybrid-TOPS的星载SAR运动目标监视新模式。首先,利用混合度因子对星载SAR成像模式进行定量化的描述。在此基础上,通过TOPS模式与逆TOPS模式的组合提出一种运动目标监视新模式,该模式不仅能实现对同一区域的多次观测,且具有方位向连续观测的能力。然后,利用新模式所获取的不同方位向观测角度下的SAR序贯图像,再结合图像配准和基于新模式的运动目标参数反演即完成目标方位向速度信息的精确提取。最后,仿真验证了新模式的有效性与运动信息提取的精确性。      

基于自适应阈值的粒子滤波非线性系统故障诊断

针对实际非线性系统传统方法难以实现可靠故障诊断的问题,采用粒子滤波算法,利用对数似然函数和作为评价指标,并借助自适应阈值的设计,研究了非线性非高斯系统的故障检测和故障隔离。阈值的选取,是准确判别系统是否发生故障的标准,本文通过分析非线性系统残差的统计特性,在判定残差统计特性成正态分布的基础上,设计了一种基于粒子滤波故障诊断的自适应阈值方法,减少了故障诊断的漏报和误报。通过非恒温连续搅拌水箱式反应堆的仿真实例,验证了该方法在故障诊断中的准确性和有效性。      

一种图像辅助火星着陆段自主导航方法

针对未来深空探测软着陆高精度实时导航的需求,提出了一种图像辅助的自主导航方案。首先通过下降段图像与落点区域地形匹配,获得着陆器相对于落点的位置和姿态;然后基于误差Kalman模型估计着陆器的状态误差,修正惯性导航的结果;在图像信息不可用的情况下,只进行惯性递推导航;这种方案既提高了导航的精度,也能保证实时性的要求。 数值仿真验证了该方案的可行性,该方案对未来实际工程任务具有很大的参考价值。     

箱梁颤振过程中旋涡的演化规律及气动力的变化特性

利用粒子图像测速技术（PIV）观测了箱梁颤振过程中模型周围流场的旋涡特征,以模型扭转振动位移作为参考信号,采用相位平均的方法研究了旋涡规律性演化对模型周期性振动的驱动作用。风速较低时,箱梁振幅很小,其尾部风嘴附近上侧的旋涡尺度也很小,不易观测到,而下侧的旋涡尺度较大,其形状接近于圆形。当风速接近颤振临界风速时,箱梁振幅明显增大,并且模型尾部风嘴上侧的旋涡尺度也显著增大,达到与下侧旋涡尺度相匹配的程度,模型尾部风嘴上下侧旋涡的交替作用主导了结构振动直到模型振动发散。基于流固松耦合的计算策略,采用计算流体动力学（CFD）的数值方法模拟了箱梁颤振临界状态下的绕流特性,结合正交特征分解（POD）的方法研究了模型颤振时刻表面压力的空间分布特征,通过分析发现在颤振过程中箱梁表面波动压力的主控成分向迎风侧风嘴漂移。     

小型无人机翼型优化设计

采用类别形状函数变换（CST）方法对翼型参数化描述;利用Fluent软件,进行翼型升力系数和阻力系数的气动计算;以升阻比最大为优化目标,通过拉丁超立方设计生成样本点,建立了径向基神经网络（RBF）代理模型;使用粒子群优化算法（PSO）,在Isight平台上,实现对Clark Y翼型优化的整个过程。优化翼型升阻比比原始翼型提高了约10%,表明此种方法是可行的,可用于小型无人机设计的工程中。     

对称平面稀疏阵列阵形优化方法研究

针对在固定阵元数目、最小阵元间距以及最大孔径条件下平面稀疏阵列阵形优化的问题,对阵元数目为256的平面稀疏阵列分别采用模拟退火算法和粒子群优化算法进行优化仿真,分析比较了模拟退火算法和粒子群算法在平面稀疏阵列阵形优化中的应用效果。仿真结果表明,经过模拟退火算法和粒子群优化算法优化后的平面稀疏阵列均能够抑制副瓣电平,并能够在一定的空域范围内实现波束扫描;相对于粒子群优化算法,模拟退化算法计算方法简单;在相同的迭代次数下,经模拟退火算法优化后的平面稀疏阵列比经粒子群算法优化后的平面稀疏阵列更能够有效地抑制副瓣。