片光反射遮挡式超高速亚毫米粒子探测技术

为满足在超高速碰撞靶上开展航天器抗空间碎片防护性能试验,需要准确测量速度3~10km/s,以及更高速度的毫米级或亚毫米级粒子的飞行速度,在可以实现毫米级粒子探测的片光遮挡式粒子探测技术基础上发展了片光反射遮挡式粒子探测技术,通过采用提高粒子直径与激光光束宽度的比值,解决了探测粒子直径小于1mm时探测信号弱不能识别等关键技术,研制了试验装置并开展了验证试验,研究结果表明该技术在0.2~10km/s速度范围内可实现直径为0.1mm量级粒子的有效探测.     

SiCp/Al复合材料加工损伤及刀具优选研究进展

SiC_p/Al复合材料中增强相SiC颗粒的存在降低了该材料的加工性能,使得其切削加工时产生一系列加工损伤。本文综述了SiC_p/Al复合材料的加工缺陷类型、缺陷形成机理、缺陷控制策略和切削刀具的磨损机理与优选策略,并对今后SiC_p/Al复合材料加工损伤研究进行了展望。     

光学4F系统象平面附近光强分布的研究

首先推导出光学４Ｆ系统的一般衍射变换公式，用不透明圆盘模型算出了象平面附近三维空间内的光强分布。根据计算结果，定义了象的归一化半径和象的变缘锐化率，给出了它们与粒子离物平面远场数之间的关系，从而定量地得出成象区、失真区和远场区的物理图象。最后，对粒子场测量中的粒径和空间位置测量的最小误差作了讨论。这些结果，对分析粒子的大小和分布是十分重要的，并在喷嘴雾化场测试中得到了应用。     

启发式实时航路重规划技术

文中将三维实时航路重规划问题进行了形式化定义,使用航路惩罚度来评价航路的优劣,并提出了一种改进的粒子群优化算法(M-PSO),来求解实时航路重规划问题。试验结果表明,改进的粒子群优化算法在求解三维实时航路重规划问题上,具有较好的实时性和稳定性,能够快速搜索到可以躲避所有威胁区的航路,并且使得种群中的个体达到收敛状态。     

基于改进粒子群算法的机场多航班多服务调度策略

机场加油、行李和配餐等多项地面服务是航班正常运行的关键,也是机场大面积航班延误快速恢复过程重点考虑的问题.在对多航班多服务调度目标和约束条件分析的基础上,提出了多航班多服务调度模型,定义了粒子的二维表示方法,设计了一种改进粒子群算法来生成航班调度方案,并针对国内某机场的航班数据进行了仿真实验,结果表明,该算法与基本粒子群算法、进化策略相比,有明显优势,可极大地提高多航班多服务调度水平和机场地面服务效率.     

基于改进粒子滤波的多传感器融合空间目标跟踪

为了跟踪空间目标,构建了基于局部粒子滤波器的多传感器融合方法估计空间目标状态。粒子滤波重要采样过程中,设计了基于融合估计的重要密度函数减少粒子贫化问题,并设计基于 McDE(Memetic compact Differ. ential Evolution)重采样策略,通过对粒子的变异与选择等进化操作来解决粒子退化问题。理论推导与仿真结果皆证明方法的有效性。     

粒子拖尾长度对高频DPIV测量误差的影响

基于连续激光源的高采样频率DPIV系统在进行曝光时可能会产生粒子拖尾现象。明渠湍流试验和数值模拟试验结果显示，粒子拖尾长度的增加会导致平均流速减小和湍流强度增大。分析表明，导致平均流速误差的原因之一是诊断窗口边缘局部粒子图像的缺失，且图像缺失程度会随着粒子拖尾长度增加而增大，从而使平均速度随粒子拖尾长度增加而减小；粒子拖尾的另一个直接后果是增大了粒子图像的有效粒径，从而导致湍流强度增大。通过增大第二个诊断窗口的尺寸，进行相关函数标准化和相关系数补偿等方法，可以消除粒子拖尾长度引起的误差。     

基于闭环准则的LQG/LTR飞行控制律优化设计

针对LQG/LTR飞行控制律设计中加权矩阵的选取问题,提出了一种基于闭环准则的LQG/LTR飞行控制律优化设计方法。以俯仰姿态控制律优化设计为例,首先基于闭环准则选取了满足一级飞行品质要求的参考模型,并基于该参考模型使用粒子群优化算法优化得到了两个加权矩阵,从而得到了卡尔曼滤波器和相应的目标反馈回路。进而借鉴飞机等效系统拟配的方法,优化得到了另两个加权矩阵,从而得到了LQG最优控制器,完成了回路传递恢复的优化设计。仿真结果表明,通过该方法能够快速自动地选取合适的加权矩阵,使得优化设计的LQG/LTR飞行控制律较好地满足了俯仰姿态控制的要求。     

应用粒子激光散射测量混合反应器分散相浓度场分布

研究了圆管反应器中四束侧向对撞射流与轴向流形成的混合流动.应用激光粒子散射成像测量了侧向分散相在混合流中的浓度场分布,得到了不同的浓度分布图形随侧向流与轴向流速比关系,揭示了内在有规律的独特的浓度分布结构.     

微粒群优化相关向量机的开关磁阻电机转子位置自检测

将电机在有位置传感器运行条件下采样获得的磁链、电流和转角作为样本数据,基于相关向量机回归理论,通过对样本数据的训练与学习,构建开关磁阻电机转子位置的非线性相关向量机预测模型。为提高预测模型的拟合精度和泛化能力,训练过程中采用微粒群算法优化相关向量机的核函数参数。以1台三相12/8极样机为例,开展仿真研究,结果表明:该预测模型能够正确地检测出开关磁阻电机的转子位置,并且检测精度较高。