一种改进的数字式波束形成的快速自适应算法

提出了一种改进的数字式波束形成的快速自适应算法,即具有严格约束最小功率的抽样矩阵梯度算法(CSMG)。它综合了传统抽样矩阵梯度、算法和具有严格约束的最小功率自适应算法的优点。计算机模拟表明,此算法波束方向随约束角度而变,自适应调零能力较强,收敛速度也较快。     

动静圆柱坐标系下N-S方程的分区算法及子域干涉处理研究

耦合了相对和绝对圆柱坐标系下三维Navier-Stokes方程,统一了动子域和静子域的控制方程;在子域计算中,采用高分辨率的三阶ENN格式及LU-SGS隐式解法;在子域干涉处理中,研究并对比了动静子域干涉面的重合处理与重叠处理;最终发展了一种新的既高效又准确的分区算法。通过对某带进口导叶的三级跨声速轴流压气机叶栅内三维紊流流场的数值模拟,验证了该分区算法的有效性,计算结果与实验数据吻合较好。     

多径信道下基于恒模算法的遥测信号盲均衡

运载火箭在塔架静态测试时易受多径衰落影响,导致遥测信号产生码间干扰。本文对PCM-FM体制遥测信号的多径信道使用恒模算法(CMA)进行盲均衡研究,针对遥测信道中的码间干扰展开理论分析和Matlab仿真,并搭建盲均衡功能测试平台开展实验验证。结果表明:CMA收敛速度高、误码率低,对多径干扰具有较好的鲁棒性和实用性。     

机场地面容量评估研究

提出基于滑行路径动态寻优的机场地面容量评估方法。对于结构复杂多样的机场地面,当跑道、滑行道和停机位使用情况和航班流变化时,根据机场地面运行的具体特点,首先建立机场地面有向网络模型,引入滑行道的权值概念,再通过D ijkstra算法进行动态路径寻优,并与冲突探测相结合,对滑行道和停机位进行合理分配。最后通过计算机仿真来评估容量。仿真实例表明,该方法不仅可以增强机场地面容量评估的灵活性和准确性,还可以应用于机场地面交通引导。     

利用几何遗传方法优化前缘翼根延伸的外形以增强飞行器升力系数和机动性

为了提高所选定飞行器模型的机动性,采用了一种标准遗传算法设计前缘翼根延伸(LEX).同时使用一种由三维低阶板方法结合DATCOM方法半经验公式的改进方法预测复杂外形飞行器(机身 机翼 尾翼)的空气动力载荷和最大升力系数.结果表明,在前缘翼根存在的情况下,升力系数在马赫数为0.4～0.8时提升了20.5%～15.3%,在马赫数为1.2时提升了6.8%,在马赫数为0.2～0.95之间升力系数最大值提升了9.5%～15%.在1～5 km的高度亚音速飞行时,其回转率得到了6.6%～8.0%的提升.     

OFDM多载波系统中的自适应技术研究

本文在已有的多载波传输系统的基础上设计了一个改进的多载波系统模型,将信道编码技术,OFDM技术以及自适应传输技术相结合,使多载波系统的性能进一步的得到改善。同时本文还给出了一种在原有的传输算法的基础上归纳出的一个改进的传输算法-动态分块加载算法。     

基于单代号网络的银行家算法

通过对银行家算法的分析,提出单代号网络的进程安全状态序列的改进算法-基于单代号网络的银行家算法,并通过具体的示例实现此算法。     

风扇/压气机周向模态识别中传感器角度偏差的影响

基于任意角度压缩感知(CS)方法分析了传感器安装角度偏差对风扇/压气机周向模态识别重构的影响,设计了一套自适应角度优化程序修正重构误差。利用数值试验探究了传感器角度偏差和数量对周向模态重构结果的影响,研究表明:当角度偏差等级为2.5%时,平均重构误差达到10%以上,若保证重构误差基本不变,将传感器数量从7个增加至25个,仅可以将角度偏差等级放宽至4%。而采用小生境微种群遗传算法进行自适应角度优化,在20 dB信噪比下,通过自适应角度优化可将角度偏差等级从2.5%放宽至10%,降低了传感器安装的精度要求。成功优化了一款冷却风扇在前三阶叶片通过频率下的主要周向声模态重构幅值。自适应角度优化算法有效提升了基于压缩感知的风扇/压气机周向模态重构可靠性。     

一种中心型间断有限元MMALE方法

针对多介质可压缩流体动力学问题,提出了一种单元中心型二维MMALE(Multi-Material Arbitrary Lagrangian-Eulerian)方法.在拉氏步,流体力学方程组采用中心型间断有限元方法求解.对于混合网格,采用Tipton压力松弛模型更新物理量,用等参坐标法更新物质中心点坐标.界面重构采用一种...     

Hypersonic reentry trajectory planning by using hybrid fractional-order particle swarm optimization and gravitational search algorithm

This paper proposes a novel hybrid algorithm called Fractional-order Particle Swarm optimization Gravitational Search Algorithm (FPSOGSA) and applies it to the trajectory planning of the hypersonic lifting reentry flight vehicles. The proposed method is used to calculate the control profiles to achieve the two objectives, namely a smoother trajectory and enforcement of the path constraints with terminal accuracy. The smoothness of the trajectory is achieved by scheduling the bank angle with the aid of a modified scheme known as a Quasi-Equilibrium Glide (QEG) scheme. The aerodynamic load factor and the dynamic pressure path constraints are enforced by further planning of the bank angle with the help of a constraint enforcement scheme. The maximum heating rate path constraint is enforced through the angle of attack parameterization. The Common Aero Vehicle (CAV) flight vehicle is used for the simulation purpose to test and compare the proposed method with that of the standard Particle Swarm Optimization (PSO) method and the standard Gravitational Search Algorithm (GSA). The simulation results confirm the efficiency of the proposed FPSOGSA method over the standard PSO and the GSA methods by showing its better convergence and computation efficiency.