适用于气动学问题的DRP类有限差分方法

研究了一类低耗散低色散的高阶精度有限差分方法,目的是直接计算非定常欧拉方程用于气动声学问题.采用的数值方法是空间四阶、时间三阶精度的色散关系保持(DRP:dispersion-relation-preserving)类有限差分格式,通过波动方程算例验证了格式模拟波动问题的能力;采用加变幅值的高波数人工耗散项来抑制高频数值振荡,使得该格式可推广用于含激波、初始间断或非线性波动的问题.通过含激波、初始间断条件的算例验证了所用变幅值人工耗散的有效性,最后作为初步应用计算了二维亚、超音速均匀流中简单点声源辐射问题,得到了很好的结果,表明此类方法在气动声学问题计算上深有潜力.     

涡轮叶栅前缘气膜冷却对气动参数影响的数值研究

采用具有TVD性质的三阶精度有限差分格式、自由型曲面技术以及多区域网格算法,对前缘带有三排冷气孔的涡轮导叶进行了气膜冷却数值计算,分析了前缘冷气喷射对涡轮气动参数的影响,描述了叶型表面冷气射流的运动规律。结果表明,冷气喷射导致了流量、马赫数和温度较为明显的变化,前缘和吸力面获得的绝热效率高于压力面,压力面冷气射流的运动规律比较复杂。型面压力只在冷气孔区域有明显的波动。     

分区对接网格算法的应用研究

本文应用分区对接网格技术，由于采用了对接面上网格点完全对应的方法，能自动满足通量守恒和计算的稳定性。采用有限体积算法下的原始变量型NND格式，求解NS方程，数值模拟了复杂外形的高超声速层流流场，计算结果与实验测量符合较好。     

一种通量加权型紧致格式

将通量加权的思想引入到紧致格式中,构造了一个传统方法与紧致格式混合组成的加权型差分格式.利用该格式与二阶TVD格式分别计算了一维方波、组合波问题和一些黎曼问题,如Sod问题和Shu问题,以及一维定常激波问题.计算结果的比较表明加权格式无论在捕捉各种间断,还是在分辨各种复杂波系上,都具有较大的优势,并与精确解非常吻合.      

等离子体涡电磁散射特性及隐身性能

 针对非均匀等离子体在飞行器隐身中的应用,采用分段线性电流密度递归卷积时域有限差分（PLJERC-FDTD）方法计算等离子体涡及涡串电磁散射特性,分析等离子体涡对飞行器隐身性能影响。计算表明,等离子体涡在很大频率区间对电磁波吸收效果显著,RCS降低很大,具有明显的隐身效果。等离子体涡表现出一定规律性的极化特性,对L,S和C波段电磁波具有不同的吸收、反射特性。     

一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波算法

针对目前自适应滤波算法的不足,在测量系统量测噪声方差未知的情况下,设计了一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波(RMAKF)算法。通过对系统冗余测量值的一阶、二阶差分序列进行有效的统计分析,可以准确估计系统量测噪声统计特性,进而在滤波过程中自适应调节噪声方差阵R,提高滤波精度。以全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)松组合导航系统为对象进行了仿真实验,结果表明该算法在测量系统噪声特性未知或发生改变时,可对其进行准确估计,在采用低精度惯性器件情况下,滤波结果较其他主要自适应卡尔曼滤波算法有较明显的改进。     

基于8051的激光散斑控制器

针对激光显微成像出现的散斑,提出在光线光路中振动光线控制散斑的方法。具体以8051芯片为处理器,控制AD9850-DDS芯片产生不同频率的信号,并用ULN2003增强输出,控制固定在音圈电机上的多模光纤振动,最后通过CCD所采集图像散斑对比度验证方法。利用上述方法得到结论:在将设计的散斑控制系统应用于激光显微成像,控制频率为50Hz时,采集图像的散斑噪声获得最小值,并且采用40X显微物镜实现了CD-R盘片的高分辨激光显微成像。     

使用ASIC芯片实现高清视频编码的设计

本文以高清视频编码为切入点,首先介绍了一款高性能的视频编码ASIC芯片FH8735,然后通过对视频编码设备整体框架的设计介绍,引入了视频编码设备的硬件原理设计方案和软件设计方案,硬件设计方案以不同输入视频格式的种类为章节详细叙述了几种常用视频编码的原理设计,软件设计方案从软件架构和软件流程上对视频编码设备软件进行了讨论。可以看出,ASIC芯片以其独有的优势使得视频编码设备设计越来越简单、功能越来越强大、性能越来越可靠。     

高超声速热化学非平衡钝体绕流数值模拟

对高超声速热化学非平衡钝体绕流进行研究,发展了高温热化学非平衡条件下的高超声速气动热数值模拟方法。采用二阶精度迎风TVD格式的N-S方程有限体积法多块结构网格求解器,考虑了空气5组分及化学非平衡效应的影响,对组分生成源项及振动能源项采用了点隐式的处理,提高了计算效率。对球锥模型和RAM-CII飞行实验等算例进行了数值气动热模拟,分析了不同非平衡模型在热化学非平衡条件下流场的影响。计算结果表明建立的数值模拟方法具有较高的精度。     

基于自适应差分进化算法的变循环发动机模型求解方法研究

为了降低传统迭代算法在求解变循环发动机非线性模型时对初值的依赖性,将模型的求解问题转换为求最小值的优化问题,引入差分进化算法进行模型的求解,并提出一种自适应差分进化算法(ADE)。ADE借助轮盘赌选择法,利用种群的进化经验可以自适应的选择最适合当前种群的差分策略与算法控制参数。针对变循环发动机四个典型工作点的模型求解问题,研究了标准差分进化算法(SDE)的控制参数对其性能的影响,获取了SDE在求解四个典型工作点时的最优控制参数组合,对比分析了ADE与SDE的性能差异,最后研究了种群规模对ADE性能的影响。结果表明：SDE在求解发动机模型时具有较好的鲁棒性,在求解不同工作点时算法的最优控制参数并不完全相同;相比于使用最优控制参数的SDE,ADE可以在不影响算法鲁棒性的情况下提升效率50%以上;减少ADE的种群规模会在提升算法效率的同时破坏鲁棒性。