广义回归神经网络在卫星钟差短期预报中的应用

近年来,神经网络(Neural Network,简称NN)在非线性系统的预测方面取得了广泛的应用。考虑到卫星钟差包含了复杂的非线性因素,所以将一种新型神经网络-广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)应用于钟差预报中。采用“滑动窗”方式构建样本数据以提高数据利用率,为提高网络的泛化能力,利用K重交叉验证法(K-fold Cross-Validation)对网络进行训练学习,并根据最小均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)确定最优平滑因子。利用国际GNSS服务(International GNSS Service,IGS)公布的精密GPS卫星钟差数据进行预报实验,并与传统二次多项式模型对比分析。结果表明：GRNN模型在24h的预报跨度内的误差可达ns级,并较多项式模型有更好的稳定性;对于线性钟差,GRNN模型要逊于多项式模型,而对于非线性钟差,GRNN模型则明显优于多项式模型,初步验证了GRNN用于钟差预报的可行性、有效性以及实用性。     

实闭域计算的一个实用有效方法

在计算实践中,处理大型多项式时,由于复杂性原因,实闭域一阶理论判定方法实际上无效.因此寻找求解多项式方程与不等式组的有效方法(未必是判定方法)是符号计算中的重要问题.为解决这一问题,将Budan-Fourier 定理与Ritt-Wu 方法结合提出确定多项式方程实根和证明不等式的简单有效方法.尽管该方法不完备,但是在计算实践中发现这一方法对许多例子在计算上很有效.      

切比雪夫最佳分布系数的简捷计算方法

介绍一种用切比雪夫多项式设计各种最佳分布电气装置的简捷计算方法。这种方法无需再从原始的切比雪夫多项式出发,便可直接求出最佳分布的各设计参数。直观、方便、快速、准确。     

软式空中加油对接约束力不确定性分析

软式空中加油过程中锥套和受油管连接处的最大约束力,可造成锥套和受油管的脱离以及受油管的断裂,甚至引发安全事故。为了研究输油过程中软管锥套组合体的动力学特性,利用ALE-ANCF输油管道模型和多体建模方法,建立了加油系统刚-柔-液耦合的多体动力学模型;为了获取参数不确定条件下对接约束力的期望范围,采用融合多项式混沌方法和动力学模型的不确定性快速分析方法,得到了不同高度下飞行速度、输油软管长度和两机相对运动速度存在不确定性时的对接约束力期望范围。数值仿真结果表明,当受油机和加油机存在相对运动时,受油管在特定截面处的最大压力、剪力和弯矩的期望值将会分别大幅提高50%、272%和772%。     

压气机过渡段造型及三维数值模拟

提出一种基于S形曲线压气机过渡段造型方法.该方法将过渡段造型归结为S形内壁曲线拐点相对位置,面积分布率极值及其极值点相对位置3个几何控制因素.并采用此方法构造了一系列压气机过渡段,并针对这些过渡段进行三维数值模拟.结果表明:面积分布率极值是影响过渡段性能最重要的因素;可以通过调整面积分布率极值来控制过渡段最大面积处相对马赫数,减小外壁气流附面层厚度及支板形成的低压尾迹区;同时,配合变化较陡的内壁造型和合理的面积分布率曲线极值点相对位置,可以改善外壁形状,抑制附面层变厚.对于所研究的过渡段,内壁拐点相对位置为0.18,面积分布率极值点相对位置为0.20,相对马赫数为0.65时,总压损失最小.      

基于卷积神经网络和多项式混沌方法的翼型鲁棒性优化

在常规的翼型优化设计方法中,设计点处最优翼型的气动性能会在非设计点处有所恶化,因此有必要对翼型鲁棒性优化方法进行研究。提出一种基于卷积神经网络和多项式混沌方法的翼型鲁棒性设计方法,首先搭建基于卷积神经网络的气动力预测模型;其次采用多项式混沌方法对马赫数和攻角进行不确定度量化,构建翼型鲁棒性气动优化设计系统;最后对以 RAE2822 翼型为基准翼型的气动优化设计问题进行优化设计验证。结果表明：本文提出的翼型鲁棒性设计方法可行,优化后翼型的气动性能和鲁棒性气动优化设计效率在较宽的设计范围内都有所提升。     

BME680压力传感器非线性补偿和温度补偿方法及实现

为了提高微机电系统(MEMS)压力传感器的测量精度,研究了压力传感器非线性补偿和温度补偿算法,提出了一种基于单片机的传感器非线性矫正方法,设计了一款集成数据采集系统、修正系统和传输系统的柔性压力片。采用一款商用MEMS压力传感器BME680进行了试验,利用Matlab软件对采集的数据进行分段多项式拟合,基于压力片MCU实现传感器误差的非线性补偿和实时修正。试验结果表明,温度补偿算法效果明显,压力传感器的静态输出精度提高明显,10℃及10℃以上,提高到0.207%FS;10℃以下,提高到1.39%FS,达到了预期要求。     

一类适用于各种轨道类型的导航卫星广播星历研究

导航卫星广播星历是卫星导航定位的基础,要求有较高的精度和实时性。GPS和GLONASS广播星历形式适合于某一类卫星轨道,但存在一定局限性。利用切比雪夫多项式拟合导航卫星轨道,拟合系数作为广播星历的参数发布,这是一种新的广播星历形式,可作为各种轨道类型的导航卫星的广播星历参数,而且具有精度高、计算速度快等特点。     

改进CST方法在翼型优化设计中的应用

形状类别函数变换(Class-Shape Transformation,CST)方法是近年来发展起来的一种新型气动外形参数化方法,该方法具有良好的鲁棒性,且涉及参数少、精度高,结果简单直观等特点,被广泛应用于翼型设计研究中。文章结合某小型无人机设计的工程实践,探讨了CST方法在小型无人机翼型设计中的应用,在借鉴他人研究成果的基础上,决定采用Bernstein多项式构建形状函数,分析了Bernstein多项式阶数对CST方法拟合精度的影响。仿真结果表明,当BPO4时,拟合精度能够达到满意的要求,可用于该型无人机翼型的设计与优化。     

某型飞机颤振试飞数据的模态参数识别

 地面模态试验表明某机型的机翼对称一阶弯曲与发动机对称俯仰频率比较接近。为了检查这两阶模态是否会在设计的飞行速度下引起颤振,在不同飞行速度下利用脉冲激励方式测量了频响函数。这组频响函数不仅在关心频段存在密集模态,而且受噪声干扰严重。采用了修正的整体正交多项式识别方法(引入额外的加权函数来降低估计的方差,分子和分母引入采用相同的正交基) , 对这组数据进行了模态分析,并利用一些先验信息和规则从拟合模态鉴别出真实模态。研究表明机翼对称一弯和发动机对称俯仰的两阶模态的频率随速度增加而趋近,两阶阻尼比均随速度增加而下降,但是在设计速度下,模态参数离颤振有较大裕量。