高原航线运行控制研究:以“成都-稻城”航线为例

以"成都—稻城"航线为案例论述了高原航线的运行特点,根据航线的实际运行,提出运行控制的建议,研究表明:1)稻城机场天气报文中有17个小时为自动观测,需放行签派员与机场气象部门和场务部门联系确认发展趋势和跑道道面情况; 2)受四季气象特点的限制,推广新技术和适当增加航班备份燃油等措施对航班的签派放行和运行控制有重要的作用; 3)对复杂天气的评估和一发失效及客舱释压应急处置程序是高原航线运行控制的难点; 4)签派员参加高原机场"全动模拟机"训练和高原机场航线实习,有助于提升高原航线运行控制能力。     

碳氢燃料超燃冲压发动机油气涡轮做功能力评估

为了研究油气涡轮泵燃油供给系统中,碳氢燃料裂解油气的做功能力,以正癸烷为替代燃料,基于其裂解后的实验组分分析,发展了基于Soave-Redlich-Kwong(SRK)状态方程的真实气体裂解混合物的等熵焓降计算方法,并对油气涡轮的做功能力进行了分析和评估。研究表明,当膨胀起始温度为950K,膨胀起始压力超过3MPa,膨胀比为2时,裂解混合物的等熵焓降可达110kJ/kg,具备较强的做功能力。      

MIMO雷达中一种降维MUSIC的相干角度估计算法

研究单快拍下双基地多输入多输出（Multiple—InputMultiple-Output,MIMO）雷达中相干信源的离开角（Directionofdeparture,DOD）与到达角（directionofarrival,DOA）联合估计问题。利用单快拍下双基地MIMO雷达的接收信号构造一组Toeplitz矩阵,利用这组ToepIitz矩阵重构一个信号矩阵,提出一种基于降维多重信号分类（ReducedDimensionMultipleSignalClassification,RD-MUSIC）的DOD与DOA联合估计算法。提出的算法能够有效估计相干信源以及非相干信源的角度,实现角度的自动配对,并且角度估计性能远优于FBSS—ESPRIT算法以及ESPRIT-like算法。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于特征正交分解的跨声速流场重构和翼型反设计方法研究

在二维流场的重构问题中应用特征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)数据处理方法。利用CFD技术计算得到的流场快照对气动力模型进行降阶,然后利用基于POD的降阶模型(Reduced Order Model,ROM)对所需的流场参数进行重构,在快照范围内可以得到高精度的结果,且具有一定的外插能力。在翼型反设计问题中该方法仍然是成功的,通过修正快照向量,利用基于POD降阶模型的数据重构方法,由已知的翼型表面压力分布通过反设计就能够高效精确地得到对应的最优翼型形状,这极大地简化了翼型反设计问题。本文分别在跨声速范围对RAE 2822翼型的流场重构和Korn翼型及NACA 63212翼型的反设计进行了验证,证明了基于POD的流场重构和翼型反设计方法的有效性和高效性。     

基于本征正交分解的叶片碰摩系统降阶方法

针对叶片碰摩响应求解问题,提出了采用本征正交分解进行动力学降阶的方法。通过对快照矩阵进行本征正交分解生成投影子空间,将系统动力学方程投影到子空间进行模型降阶,并结合数值积分方法进行了碰摩响应求解。基于降阶模型分析了不同转速及侵入量参数下的叶片碰摩响应,并与全阶模型进行了对比。结果表明:降阶模型的时域响应幅值偏差小于5%,计算效率了提升98.4%;通过改变叶片转速、侵入量参数验证了降阶模型的鲁棒性,并且发现随着转速、侵入量的增加,本征正交模态能量在低阶与高阶之间发生转移,并呈现出不同的传递规律,由转速引起的模态能量转移与结构的固有频率存在一定关系。该方法及结论可为叶片碰摩分析及故障诊断提供依据。      

机器学习在流动控制领域的应用及发展趋势

流动控制作为流体力学中的重要跨学科领域,一直是科学研究和工程应用关注的焦点之一。由于流动系统具有强非线性等复杂特征,对流动的控制尤其是闭环控制,一直颇富挑战性。近年来机器学习的迅速发展为许多学科带来了新的方法、新的视角和新的观点,对于流动控制领域亦是如此。通过回顾现阶段三类基于机器学习的流动控制方法,为主动流动控制领域的研究者展示机器学习在流动控制中应用的整体概况,进而勾勒出本领域的发展趋势。     

结构动力模型一体化降阶技术

本文提出应用一体化降价技术实现结构动力模型的有效降阶，即首先在物理空间用动力缩聚（dy-namic condensation）法，然后在状态空间用平衡模型降阶（Balance Model Reduction）法，降低原始模型的阶数，这样就能结合有限元分析中物理模型降阶技术及控制理论中平衡降阶法的优点，所得降阶模型不仅阶数较低，而且所得状态空间方程具有可观且可控的优点。仿真表明，这种一体化降价技术算法稳定，计算精度高。     

风力机叶片非定常气动力降阶模型方法

基于计算流体力学(Comptational fluid dynamic,CFD)的非定常气动力降阶模型方法,建立起叶段振动状态下的非定常气动力模型,用来模拟叶片变形与气流耦合作用下的附加非定常气动力,实现了叶段在旋转过程中的非定常气动特性建模。通过与CFD结果的校验,验证了方法的可行性,分析了模型对阶跃幅值、风速及振动频率等参数变化的敏感性,然后将方法推广至多叶段模型,并结合结构动力学方程给出多叶段模型的气动弹性响应历程。     

H-Bézier曲线的降阶逼近

文章讨论了n次H-Bézier曲线在Cr,s(r,s≥0)约束条件下的最佳平方降阶逼近问题,给出了新的降阶逼近曲线的控制顶点的具体表达形式,计算了降阶逼近曲线的误差.通过实例表明,此方法可以得到逼近效果较好的H-Bézier降阶曲线.     

双重稀疏保持投影(英文)

稀疏保持投影(Sparsity preserving projection,SPP)是一种新型的基于图的降维方法,近年来被成功应用于人脸识别。SPP基于数据的稀疏重建关系建图,从而包含自然的判别信息。然而,经SPP变换后,新的特征是所有原始特征的线性组合,因此很难解释其降维结果。为此,提出了一种新的降维方法——双重稀疏保持投影(Dual-sparsity preserving projection,DSPP),通过进一步对SPP的投影方向施加稀疏约束,希望获得投影方向的稀疏解。具体地,该方法把SPP中投影函数的计算转化为一个回归类优化问题,然后借助L1正则化回归技术获得稀疏投影向量。在人脸数据上的实验结果表明了该算法的有效性。