数控加工中等高线刀具轨迹的生成

针对高质量的等高线高速加工要求,设计并实现了数控加工中、根据刀位面及其Zmap模型计算等高线刀具轨迹的原理和算法.该算法充分考虑了刀位面Zmap模型的特点,能确保刀具轨迹始终处于顺铣状态,从而保证了良好的加工工艺性.算法稳定性好,计算速度快,并已在商品化软件CAXA-ME中成功实现.      

悬停状态下直升机旋翼水滴撞击特性研究

介绍了直升机在悬停状态下,求解旋翼水滴撞击特性的数值方法.该方法根据直升机悬停状态下的准定常特性,对旋翼运动模型进行简化,并在对绕桨叶运动的气流场计算的基础上,采用有限差分方法求解水滴运动方程,得到水滴运动轨迹.进而,确定了水滴对旋翼表面的撞击特性参数,为旋翼防冰系统设计提供条件.最后,对NACA0012翼型的水滴撞击特性进行分析.      

某型歼击机座舱盖"零-零"抛放轨迹计算研究

建立了某型歼击机座舱盖"零-零"抛放过程的运动模型,得到了座舱盖抛放过程的空间运动轨迹和最佳抛放角,计算结果与试验测量结果相符.同时还研究了抛盖动作筒的进气规律,得到了抛盖动作筒下腔的进气流量及压力随时间的变化曲线,从而预测了座舱盖抛放过程的空间运动轨迹.      

基于遗传模糊聚类的机群编队最优分配方法

针对当前机群的编队分配存在效率低、编队分配结果不可靠、智能性差等问题,提出了一种新的结合遗传算法和模糊聚类算法的机群编队最优分配方法.该混合算法通过模糊聚类算法解决了机群的编队分配不确定性问题,并且通过对传统遗传操作算子的改进,采用改进的遗传算法有效地克服了模糊聚类算法容易陷入局部极小值和对初始条件敏感的缺点,使机群的编队分配能快速收敛至全局最优解.3组不同分布类型的机群编队分配算例结果表明,该混合算法具有较好的通用性、有效性和智能性,适用于机群的编队最优分配.      

一类由星下点反算卫星近圆回归轨道的方法

提出了一类近圆回归轨道的设计方法,解决当飞行任务对星下点有要求时,近圆回归轨道的设计问题。分析了星下点轨迹与轨道参数的关系,概括为当对星下点轨迹有要求时,近圆回归轨道的设计依赖于轨道半径和轨道倾角两个参数的确定。以轨道半径和轨道倾角为未知量依据星下点轨迹要求条件构建了非线性方程组,但直接求解过于复杂,采取迭代的方法解决。编制了MATLAB程序进行设计计算,并将计算结果用软件STK(Satellite Tool Kit)进行仿真。仿真结果显示,该算法能够较好的实现设计目标。     

基于遗传算法(GA)的具有约束的飞行轨迹规划

轨迹规划的一个最基本目标是规划飞机通过威胁空间并实现任务目标的飞行轨迹,这个轨迹需满足任务规划所确定的约束,这些约束包括：地形、威胁（静、动态）、燃油、时间、飞行性能等,构成了一个多维、多模态且具有组合爆炸的搜索空间,造成了轨迹规划的具有挑战性的难题。对基于ＧＡ的自适应搜索技术的轨迹规划方法和轨迹规划器进行了研究。提出了用来解决满足约束条件最优飞行轨迹问题的描述方法。     

基于预测校正方法的RLV再入制导律设计

针对高超声速可重复运载器RLV(Reusable Launch Vehicles)的再入飞行问题,利用数值预测校正方法与准平衡滑翔条QEGC(Quasi-Equilibrium Glide Condition)相结合的方法在线设计同时满足热流、法向过载和动压等轨迹约束与末端精度要求的倾侧角制导律.建立三自由度动力学方程,确定初始条件、末端精度要求和轨迹约束要求;然后详细阐述预测校正方法和准平衡滑翔条件的原理,再利用预测校正方法设计制导律,用QEGC把约束转换为对倾侧角制导律的上界,通过限制倾侧角的幅值来限制约束.最后在计算机上进行制导仿真,并考虑初始条件不确定性,进行蒙特卡洛仿真,通过分析仿真结果,证明利用预测校正方法结合准平衡滑翔条件可以快速的设计出满足末端精度要求和轨迹约束的制导律,并对初始条件不确定性有较好的鲁棒性.     

过氧化氢/紫外线/臭氧氧化技术处理肼类污水的应用

采用放大试验规模（处理量1 m³/h）的H₂O₂（过氧化氢）/UV（紫外线）/O₃（臭氧）氧化技术处理肼类推进剂污水,在30.0±1.6 ℃,pH=9.0±0.2的条件下,研究肼类的过氧化氢增强光解臭氧化降解。对比不同氧化技术的协同效应以及对污水降解的影响,重点考察过氧化氢、紫外线、臭氧和初始浓度等工艺参数对降解效果的影响,对氧化技术的应用进行了优化。研究结果表明：该技术可使COD去除率提高27.66%,肼类的降解速率随着过氧化氢投加量、紫外线辐射强度、O₃投加速率和水质地提高而升高,随着初始质量浓度的提高而下降。在最佳工艺下,处理5 000 mg/L质量浓度的废水,处理60 min时,COD去除率分别为98.62%（偏二甲肼）、99.17%（甲基肼）、99.94%（肼）和93.25%（单推-3）。     

基于L1范数的k平面聚类算法设计

基于L2范数度量的k平面聚类(k-Plane Clustering,k PC)设计思想,本文提出了一种采用L1范数度量的聚类算法。由于在平面更新步骤中,所导出的优化问题是非凸的,文中给出了一种求解方法,即将非凸问题转化为有限个子集上的凸问题,为避免求解多个优化问题导致训练时间过长问题,本文还设计了一种新的优选策略,有限个子集的搜索任务可在线性时间内完成。本文所提出的方法只需要求解k个线性规划,而不再是k PC的求解特征值问题。在人工和UCI数据集上的实验结果表明:基于L1范数平面聚类算法的训练和测试时间更短,且在大多数数据集上均表现出了更好的聚类性能。     

粒子运动轨迹的图像处理及流场重构算法研究

为了高效获得颗粒的速度分布,提出一种针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法。图像处理过程包含去噪、锐化、自适应阈值分割、闭运算、去除小颗粒、骨架提取、速度提取、二义性判断、求切线等步骤和方法,对该处理过程的主要误差也进行了分析与修正。流场重构使用了基于RBF（Radial Basis Function）插值且采用迎风插值进行优化的算法,插值结果以速度云图及矢量图的形式展示,对该过程的主要误差也进行了分析与验证。最后的处理结果显示,针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法具有可行性。