A Nonlinear Sub-grid Scale Model for Compressible Turbulent Flow

本文采用直接过滤的Navier-Stokes方程组作为可压缩湍流大涡模拟控制方程组。方程组中因过滤产生的高阶相关项用Taylor级数展开近似,但仅保留级数的一阶导数项。这样产生的误差相当于丢失了模型的部分耗散作用,本文用一种动力学非线性亚格子模型来补偿丢失的耗散影响。本文根据Caylay-Hamilton定理导出了一个非线性亚格子模型,模型中包含的系数由动力学模式确定。与传统的动力学Smagorinsky模式相比,这种动力学非线性模型(DNM)稳定性更好,且不需要在统计均匀方向进行统计平均来计算模型系数,因此减少了计算开销。本文用这种非线性亚格子模型对绕双椭球高超声速湍流进行了模拟,并将所得结果与实验值、计算值及理论值进行了对比。结果表明,本文模型可以有效地模拟可压缩湍流流场。     

New Cutting Force Modeling Approach for Flat End Mill

A new mechanistic cutting force model for flat end milling using the instantaneous cutting force coefficients is proposed. An in-depth analysis shows that the total cutting forces can be separated into two terms: a nominal component independent of the runout and a perturbation component induced by the runout. The instantaneous value of the nominal component is used to calibrate the cutting force coefficients. With the help of the perturbation component and the cutting force coefficients obtained above, the cutter runout is identified. Based on simulation and experimental results, the validity of the identification approach is demonstrated. The advantage of the proposed method lies in that the calibration performed with data of one cutting test under a specific regime can be applied for a great range of cutting conditions.     

基于IMU/FADS/无线电的火星上升器组合导航方案

以火星采样返回任务中火星表面上升为背景,研究了基于惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）、嵌入式大气数据传感系统（Flush Air Data Sensing System, FADS）和无线电信标的组合导航方法。首先,在传统的IMU导航框架中加入由无线电测量获得的相对距离、速度信息,以及由FADS获取的动压、温度数据,建立了基于IMU、无线电和FADS的导航观测模型;然后,基于无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）技术对测量信息进行了融合,并压制了过程噪声和测量噪声,从而对上升器的状态进行了联合估计;最后,在数值仿真中,将UKF与自适应无迹卡尔曼滤波（Adaptive Unscented Kalman Filter, AUKF）技术进行了对比,在比较不同滤波器性能的同时,验证了组合导航方法的有效性。     

基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用,为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题,提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS,首先获取软件缺陷预测模型数据,对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究,实现知识图谱...     

基于粒子群优化算法的不完全数据的处理

不完全信息下的数据挖掘是一个困难的问题,但它在实际决策中是不可避免的。在介绍几种处理方法的基础上,提出了基于粒子群优化算法的处理方法。对适应函数进行了讨论,实例表明该方法比较有效。     

基于数据包络分析的民航发动机维修效果评价

对民航发动机维修效果进行评价可以为发动机承修厂的选择提供决策支持,同时有助于发现发动机承修厂的潜在问题。为了实现发动机维修效果的评价,首先提出了评价指标选择的原则,在此基础上给出了发动机维修效果评价指标体系,建立了基于数据包络分析的C2WH模型的发动机维修效果评价模型,并对模型的构建过程进行了描述。针对决策单元输入输出...     

在线点到点数据传输优化选择模型及其算法设计

最优点到点数据传输线路不仅依赖于其固有的传输时间,还依赖于数据总量,因为数据规模决定了加工次数和传输次数.本文首先建立了在线点到点数据传输网络选择的优化模型,给出了有向路代表集的概念,然后给出了一个时间复杂性为O（m^2logn）的算法产生有向路代表集.最后对静态和动态点到点数据传输有向路问题进行了研究,并给出了一个时间复杂性为O（m^2logn）的多项式时间的算法.     

一种基于多维空间超球体的快速聚类算法

提出了一种基于多维空间超球体的快速聚类算法。这种算法结合密度聚类和层次聚类两种思想。首先利用密度聚类方法将小范围内的数据对象聚合成超球体,然后再按照层次聚类中的凝聚思想,根据超球体之间的位置关系产生最终聚类。实验表明,该算法对于数值型数据集不仅在效率、噪声敏感性等方面均有较好的表现,同时还可以通过诸如“双环测试”等带有刁难性的特殊测试集。以往,常常简单的以距离来刻画的数据间“相似性”,而所提出的快速聚类算法则改由超球体之间连接的紧密程度来描述这种性质。实验表明,这种修改使得算法的性能得到了很好的改善。     

D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用

近年来,许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究。多传感器数据的属性融合有很多算法,最常用的算法是贝叶斯决策检验法,国际上已提出将证据理论用于数据融合,但在这方面的理论基础还不完善。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ方法是对Ｂａｙｅｓ决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知及精确反映证据收集过程等方面显示了很大的灵活性。文中阐述了Ｄ－Ｓ证据理论的数学性质,给出了可信度公理及Ｄ－Ｓ综合规则,并进行了计算机仿真实验,实验结果说明这种判决方法非常实用,用于数据融合算法非常有效     

固定影响平行数据模型参数的偏最小二乘估计及应用

当平行数据的解释变量之间存在严重的多重共线性,或者样本点个数与解释变量个数相比较少时,用经典方法求解模型(如最小二乘法等)误差偏大,难以满足实际要求.针对这种情况提出了用偏最小二乘法思想求解固定影响平行数据模型,并且实例表明误差明显减少,可以满足建模和预报的要求.