改进的变比热平行混合解析解

鉴于原平行混合准确解牵动到物理过程一般并不经过的临界温度的比热值。在变比热情况容易带来不必要误差，文中推导了只动用总静温、并主要依靠静参数的全套改进解公式，从算例结果看出，原准确误差很小，但改进解不仅更为合理，而且是简明快捷的。所以是先进的。     

二维欧拉方程在非结构网格上的自适应有限元算法

发展了一种易于和自适应网格加密技术相结合的非结构三角形网格生成技术。这种方法的特点是域内节点可任意规定;根据欧拉方程解的误差估计,在流场某些区域增加节点后,能重新快速生成新的具有高质量三角形单元的非结构网格。欧拉方程采用Ｇａｌｅｒｋｉｎ空间离散和Ｒｉｃｈｔｍｙｅｒ两步显式时间推进相结合的有限元法求解,并以沿流线熵的变化量作为物理判据进行网格自适应加密,提高解的精度。     

运动稳定性的一种判定方法

根据矩阵相似变换理论将给定系统的系数矩阵Ａ＝［ａ_ｉｊ］ｎ×ｎ简化为上Ｈｅｓｓｅｎｂｅｒｇ型,通过寻求简化后的判定阵Ｄ＝［ｄ_ｉｊ］来判定原系统Ａ的稳定性。由于这种方法不需要求出系统系数矩阵的特征方程或特征根,给大系统分析带来一些方便。     

确定航向陀螺定期检测周期的模糊数学方法

阐述了运用模糊数学的方法,建立航空航向陀螺的参数模糊可靠度模型,介绍了通过此模型确定航空航向陀螺定期检测周期的应用实例。     

HCKF性能评估及其在传递对准中的应用

针对高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)算法在传递对准中的应用问题,提出综合运用多变量函数泰勒级数展开和计算复杂度分析的性能评估方法。基于高阶球面-径向容积准则建立HCKF算法模型,并对其估计精度和计算量进行量化和对比分析：HCKF具有5阶泰勒级数展开精度且计算复杂度为O(n 4),综合性能优于高斯厄米特积分滤波(GHQF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。将三种非线性滤波算法应用到舰机大失准角传递对准系统中,摇摆台试验结果表明：HCKF的估计精度比UKF高17%,计算量比GHQF小2个数量级,与HCKF性能评估结果一致。     

取大取小算法问题讨论

取大取小算法是模糊数学中的一个重要的方法之一 ,在工程应用中得到了广泛的应用。但有人提出了“在模糊综合评判时 ,取大取小算法是一个错误算法”的论点。本文首先通过对模糊综合评判的评价函数所作的理论分析并辅以实例说明了取大取小算法是模糊综合评判的一个可取的算法 ,作者还从广义合成运算的模糊综合评判的角度 ,论述了取大取小算法的正确性 ,与上述论点进行商榷。同时作者也对取大取小算法在某些情况下出现失效的现象进行了讨论 ,并提出了改进的措施。作者认为不能因取大取小算法在特定情形下的失效就全盘否定其理论上的正确性和工程上的可用性。     

基于混合求解法的二维多段翼气动噪声特性分析

基于混合求解法,通过对声源区计算域进行分区,研究了二维多段翼不同部件对远场声压级的贡献,给出了声场分布和远场指向性,发现前缘缝翼噪声和主翼尾缘噪声对远场的贡献较小,襟翼后缘噪声的贡献在总声压级中占主导地位,是值得关注的噪声来源。     

模糊主成分分析方法的研究与分析

主成分分析(PCA)是一种广泛应用于数据压缩的多元统计分析方法.然而,经典主成分分析它对极端值及缺失值非常的敏感,而极端值与缺失数据会带来残缺或错误的分析结果.针对经典主成分分析的缺点本文提出了模糊数学期望、模糊离差、模糊方差、模糊协方差及模糊相关系数的概念,从而提出了一种有效方法来改进经典主成分分析,即模糊主成分分析(Fuzzy PCA).把模糊数学的知识应用到主成分分析中,使模糊集参与决策分析,使人为因素带来的不确定性达到最小,从而大大提高了分析结果的准确性和可信度.同时,本文以模糊主成分分析为出发点,建立了一个数据分析平台,平台具有可移植性,为其它使用提供了通用接口,为解决类似问题提供极大方便.     

Human factors quantification via boundary identification of flight performance margin

A systematic methodology including a computational pilot model and a pattern recognition method is presented to identify the boundary of the flight performance margin for quantifying the human factors. The pilot model is proposed to correlate a set of quantitative human factors which represent the attributes and characteristics of a group of pilots. Three information processing components which are influenced by human factors are modeled： information perception, decision making, and action execution. By treating the human factors as stochastic variables that follow appropriate probability density functions, the effects of human factors on flight performance can be investigated through Monte Carlo（MC） simulation. Kernel density estimation algorithm is selected to find and rank the influential human factors. Subsequently, human factors are quantified through identifying the boundary of the flight performance margin by the k-nearest neighbor（k-NN） classifier. Simulation-based analysis shows that flight performance can be dramatically improved with the quantitative human factors.     

旋翼螺旋桨/机翼巡航状态气动干扰规律研究

为优化倾转旋翼机气动布局,研究旋翼螺旋桨与机翼间复杂的气动干扰,在考虑有限翼展三维效应、翼尖小翼情况下,通过改变机翼外翼段的长度,研究了旋翼螺旋桨与机翼间的气动干扰规律.使用计算流体力学的三维非定常计算方法获得了巡航状态下旋翼螺旋桨与机翼的流场特征及气动特性参数,研究了螺旋桨滑流对机翼的上洗、下洗作用,以及机翼对螺旋桨...