团队进步算法与遗传算法和粒子群算法进行天线阵综合的比较

团队进步算法（TPA）是近期由研究者提出的一种新型优化算法,具有与传统优化算法不同的寻优机制。函数测试结果表明,该算法是一种能够兼顾避免早熟收敛和计算速度的有效的优化算法。文章将团队进步算法、遗传算法和粒子群算法应用于阵列天线方向图综合,给定阵列天线合适的设计要求,用Matlab编制程序对阵列天线进行了优化计算。通过对三种优化算法的综合结果比较,表明新算法在应用于较复杂的阵列天线方面以及在优化性能方面的优越性,显示了新算法在天线设计中的广泛应用前景。     

交错磁场聚焦带状电子注的研究

带状电子注在均匀磁场作用下传输时,很容易形成Diocotron不稳定性,导致电子注在传输过程中产生逐渐的崩溃。文章采用交错排列的磁堆形成的PCM磁场聚焦半无限带状电子注,分析了PCM磁场聚焦半无限带状注的作用机理,得出半无限带状电子注在PCM磁场作用下的包络方程（Matthieu方程）。结合理论分析,使用三维粒子模拟程序模拟了PCM磁场对半无限带状电子注的聚焦,详细研究了PCM磁场的部分参数对电子注传输的影响,并对模拟结果进行了分析。     

一种基于随机集的模糊观测的多目标跟踪算法

为解决目标数未知或随时间变化时模糊观测的多目标跟踪问题,将多目标状态和模糊 观测数据表示为随机集形式,利用模糊观测的似然函数融合模糊数据,建立了模糊观测的概 率假设密度(probability hypothesis density,PHD)粒子滤波方法。这种方法首先利用 粒子滤波预测和更新随机集的PHD,然后估计目标数N,最后找出N个PHD最大的点就 是多目标的状态估计。在相同的仿真环境中,用这种方法与用重心去模糊器进行去模糊处理 后的观测数据同时跟踪目标数变化情况下的多目标,并进行了比较,结果表明,模糊观测多 目标跟踪的PHD粒子滤波能稳健跟踪目标数未知或随时间变化时的目标状态和目标数,性能 好于去模糊情况。     

一种用于解决粒子滤波粒子退化现象的重要性重采样算法的研究

粒子滤波通过蒙特卡罗模拟来实现递推贝叶斯估计,在非线性非高斯系统中体现出良好的特性;但粒子滤波存在粒子退化现象的缺陷,针对这一问题,提出一种新的重采样算法,即分区重采样算法,其主要思想是根据多项式重采样与分层重采样算法的特点,把随机数区间划分成若干个区,每个区内的随机数任意排列,而区与区之间按升序排列。与目前常用的其他重采样算法相比,该方法提高了粒子滤波的平均性能,仿真实验验证了该算法的有效性和实用性。     

Effect of scavenge port angles on flow distribution and performance of swirl-loop scavenging in 2-stroke aircraft diesel engine

Swirl-Loop Scavenging (SLS) improves the performance of 2-stroke aircraft diesel engine because the involved swirl may not only benefit the scavenging process, but also facilitate the fuel atomization and combustion. The arrangement of scavenge port angles greatly influences in-cylinder flow distribution and swirl intensity, as well as the performance of the SLS engine. However, the mechanism of the effect and visualization experiment are rarely mentioned in the literature. To further investigate the SLS, Particle Image Velocimetry (PIV) experiment and Computational Fluid Dynamics (CFD) simulation are adopted to obtain its swirl distribution characteristics, and the effect of port angles on scavenging performance is discussed based on engine fired cycle simulation. The results illustrate that Reynolds Stress Turbulence model is accurate enough for in-cylinder flow simulation. Tangential and axial velocity distribution of the flow, as well as the scavenging performance, are mainly determined by geometric scavenge port angles α_geom and β_geom. For reinforcement of scavenging on cross-sections and meridian planes, α_geom value of 27° and β_geom value of 60° are preferred, under which the scavenging efficiency reaches as high as 73.7%. Excessive swirl intensity has a negative effect on SLS performance, which should be controlled to a proper extent.     

微粒子喷丸技术研究进展

微粒子喷丸因其采用的弹丸介质尺寸小,具有强化基体表面并降低表面粗糙度的优点,已成为航空、能源动力等领域中一项重要的表面强化技术.目前对于该技术的研究仍处于对其强化机理的试验论证阶段,还未有完整的理论体系.对微粒子喷丸技术的原理和特点进行了综述,讨论了微粒子喷丸的强化机制,阐述了目前微粒子喷丸技术的研究现状及在各类材料中...     

欧洲计算流体力学——个人观点

介绍了70年代初到20世纪末欧洲科学家对CFD发展的主要贡献,并重点关注了对国际流体力学数值方法会议(ICNMFD)和国际计算力学学术会议(ISCFD)的成功举办具有重大贡献的科学家.ICNMFD始于1969年(新西伯利亚),由参与了美国和苏联太空竞赛的两国科学家联合创办,而ISCFD则作为ICNMFD在亚太地区的同类会议初创于1995年(东京).由Oshima教授和本人提议,得益于上述两个会议全体科学委员会成员的共同努力,ICNMFD和ISCFD自2000年开始,合并成为每两年举办一次的国际计算流体力学会议(ICCFD).绝大部分本文讨论所涉及的学者通常都在受邀进行大会报告后,成为了前述三大国际会议中的一个或多个科学委员会的成员.作者对文中讨论所涉及的研究人员的圈定负有全权责任,上述人员的选择更多地基于应用而非理论计算流体力学,因此尚存在不完善之处.此外由于文中所讨论的学者大都是作者在40多年计算流体力学研究生涯中的私交好友,因此并没有将年轻一代的科学家考虑进来,但这并非由于他们的贡献不重要.另外值得注意的是欧洲的计算流体力学同美国的计算流体力学有非常紧密的联系,本文讨论所涉及的研究学者有些最早从欧洲开始涉足计算流体力学而现在则生活和工作于美国(例如Glowinski,Roe,Van Leer等人),而有些则是在美国取得了博士学位(例如Launder,Napolitano),他们都同美国的科学家进行过合作,因此很难清晰地对欧洲和美国的计算流体力学进行界定.对那些现已移居美国的欧洲科学家们,本文优先考虑了他们移居之前的贡献.最后但并非是最不重要的,作者通过电子邮件一一联系了文中所涉及的科学家,希望他们本人能够给出其自身贡献的评价草稿,从而帮助作者以最权威的视角在文中相应章节对其工作进行评述.本文向提供自述评价的诸位致以谢意,同时也希望其他同仁能够对本人不恰当的擅自评述给予谅解.     

可重复使用运载器机翼外形优化

研究了有翼可重复使用运载器机翼平面外形参数优化设计问题。在高超声速配平和低速水平着陆性能等约束条件下，利用混合遗传算法和粒子群优化算法来选择最优机翼外形参数，使机翼重量最小化。在已知的不同质心位置下求得相应的最小重量机翼外形。亚声速气动力采用面源法计算，高超声速气动力采用修正的牛顿流理论计算。为了降低计算耗费，使用均匀设计和逐步回归方法建立了低速气动力回归模型。整个优化过程在Matlab集成环境下完成。     

A direct position determination method with combined TDOA and FDOA based on particle filter

The localization of a stationary transmitter using moving receivers is considered. The original Direct Position Determination (DPD) methods, with combined Time Difference of Arrival (TDOA) and Frequency Difference of Arrival (FDOA), do not perform well under low Signal-to-Noise Ratio (SNR), and worse still, the computation cost is difficult to accept when the computational capabilities are limited. To get better positioning performance, we present a new DPD algorithm that proves to be more computationally efficient and more precise for weak signals than the conventional approach. The algorithm partitions the signal received with the same receiver into multiple non-overlapping short-time signal segments, and then uses the TDOA, the FDOA and the coherency among the short-time signals to locate the target. The fast maximum likelihood estimation, one iterative method based on particle filter, is designed to solve the problem of high computation load. A secondary but important result is a derivation of closed-form expressions of the Cramer-Rao Lower Bound (CRLB). The simulation results show that the algorithm proposed in this paper outperforms the traditional DPD algorithms with more accurate results and higher computational efficiency, and especially at low SNR, it is more close to the CRLB.