火箭靶弹零升阻力系数辨识

火箭靶弹无控飞行过程中飞行攻角较小且无法准确模拟,为提高靶弹弹道理论预估精度,弹道理论计算可假定飞行攻角为零,将飞行攻角产生的诱导阻力贡献折算为对零升阻力系数的修正。建立了火箭靶弹气动特性工程计算方法,针对火箭靶弹零升阻力系数计算模型不确定性问题,利用火箭靶弹A飞行试验GPS遥测数据对其零升阻力系数进行了参数辨识,基于辨识结果对火箭靶弹零升阻力系数工程计算方法进行了修正。经火箭靶弹B飞行试验结果验证,由于综合考虑了飞行攻角产生的诱导阻力贡献,采用修正后的零升阻力系数,弹道理论预估精度大大提高,满足工程要求。     

基于混合体制雷达网的弹道目标微特征及外形参数提取

针对弹道中段目标微特征难以识别与分辨的问题,提出了一种基于低分辨雷达和高分辨雷达相结合的混合体制雷达网的有翼弹道目标微特征及外形参数提取方法。依据非线性信号参量可分离模型,利用非线性最小二乘估计方法解算出有翼弹道目标群各散射中心的幅相参数,结合不同雷达提取的微特征的关联性,利用散射中心关联处理实现了各类散射中心的分离。在此基础上,利用弹道目标的微特征,结合弹道目标各散射中心的相对位置关系,重构出各目标的三维微特征及各散射中心的三维位置矢量,进而估计出目标的进动特征和结构参数。仿真结果表明:当信噪比(SNR)为5 dB时,该方法的重构精度保持在92%左右。     

基于极值理论的平尾结冰飞行风险评估

提出了结合极值理论与Copula模型来量化评估平尾结冰条件下飞行风险概率的方法。通过建立人-机-环复杂系统模型,对平尾在进近与着陆过程中的结冰情形进行仿真,采用蒙特卡罗法提取平尾结冰极值参数,验证了所提取极值参数符合一维广义极值（GEV）分布,根据飞行风险的定义和相关安全性准则,建立了平尾结冰飞行风险发生的判定条件,计算得出一维极值飞行风险概率;在此基础上选取Copula模型来描述二维极值参数的相关性,对多种Copula模型的未知参数进行辨识,通过拟合优度检验对精度进行验证,得出Joe Copula模型对二维极值分布的描述最为准确,运用Joe Copula模型计算出二维极值飞行风险概率,有效解决了一维极值具有的局限性。所提方法对飞行安全评估等理论有一定参考价值,能为平尾结冰飞行事故的预防提供分析和检验依据。     

空间非合作目标惯性参数在轨辨识

在空间冗余机械臂抓捕非合作目标的惯性参数辨识问题中,已有方法大都基于系统动量已知的假设,且辨识过程未考虑基座姿态稳定。针对目标动量未知的问题,设计了具有增量形式的惯性参数分步辨识算法。首先基于线动量方程得到关于质量和质心位置的第一组估计方程,采用增量形式消除未知线动量更新估计方程。辨识结果收敛后根据估计参数计算线动量估计值,代入以转动惯量为未知参数的第二组估计方程中,利用其增量表达式完成对转动惯量的估计。辨识过程中的激励由自适应零反作用控制输入提供,算法在保证基座姿态不受干扰的同时还能对惯性参数精确辨识。仿真结果表明,在30s以内算法已收敛,误差收敛到零的同时,基座姿态角速率控制精度在10^-3以下,说明算法收敛快,精度高,同时还能实现基座姿态稳定。     

横向加强构件作用下的开口薄壁梁等效建模方法

卫星结构中通常有大量横向加强构件作用下的开口薄壁杆件,横向加强构件一般沿杆件轴向均匀分布,通过对这类结构研究,理论上证明了这种结构的振动微分方程与普通的开口薄壁梁振动微分方程有相同的形式,因此可以用开口薄壁梁单元进行等效计算。本文建立了开口薄壁梁的3种数学模型:有限元模型、传递矩阵模型和解析模型。采用优化理论中序列二次规划对等效截面参数进行辨识,同时分析了不同目标函数对辨识结果的影响,并且提出了一种对截面初始参数进行估计的方法。对于有限元模型,提出采用MATLAB与ABAQUS交互式参数优化方法,充分结合二者优点可以快速高效地对截面参数进行优化辨识,具有较强的通用性。通过实验验证了这种等效建模方法的正确性与精确性。所提出的等效建模方法可以减少90%以上的单元数量。通过建立这种简化模型,可以大幅度提高整星结构模型修正与结构重分析的效率。      

基于权值分配及多特征表示的在线多示例学习跟踪

针对复杂环境下目标跟踪过程中由于遮挡、目标姿势及光照条件变化引起跟踪漂移的问题,提出一种基于多示例学习（MIL）框架的在线视觉目标跟踪算法。该算法针对多示例跟踪算法采用单一haar-like特征不能准确描述目标外观变化及在学习过程中对样本包中各正负样本示例采用相同权值,忽略不同正负样本示例在学习过程中对包的重要性不同的特点,采用多特征联合表示目标外观构造分类器,通过将多特征互补特性融入在线多示例学习过程中,利用多特征的互补属性建立准确的目标外观模型,克服在线多示例跟踪算法对目标外观变化描述不足的问题;同时,依据不同正负样本示例对样本包的重要程度进行权值分配,提高跟踪精度。实验结果表明,本文跟踪算法对场景光线剧烈变化、遮挡、尺度变化及平面旋转等干扰具有较强的跟踪鲁棒性,通过对不同视频序列进行测试,文中算法在5组测试视频序列上的平均中心位置误差远小于对比增量式学习跟踪,仅为10.14像素,其对比算法IVT、MIL和OAB的中心位置误差分别为17.99、20.29和33.64像素。      

空间机器人抓捕目标后动力学参数辨识研究

针对自由漂浮空间机器人抓捕目标后的动力学参数辨识问题,提出一种参数辨识的持续激励轨迹设计方法。首先,基于动量守恒原理建立了自由漂浮空间机器人的动力学参数辨识模型;然后,采用有限傅里叶级数对空间机器人的机械臂关节运动轨迹进行参数化表示,并以参数辨识回归矩阵条件数最小化为指标,通过求解一个包含多约束的非线性优化问题得到傅里叶级数的待定系数;最后,采用基于QR分解的递推最小二乘估计方法实现对采样数据的序贯处理,并求解出待辨识参数。仿真结果表明,提出的激励轨迹设计方法可以显著提高空间机器人参数辨识的收敛速度和准确性。     

基于DNET的空中红外目标抗干扰识别算法

复杂空战背景下针对人工干扰的博弈是红外空空导弹精确探测制导技术发展面临的瓶颈和核心技术。针对人工干扰对空中红外目标产生的遮蔽、黏连、相似等干扰现象,以及目标机动和相对运动造成的形状、尺度、辐射特性剧烈变化等实际问题,提出一种基于信息特征提取的深度卷积神经网络DNET空中红外图像目标抗干扰识别算法。首先,DNET网络对大尺度特征图像采用密集连接模块,在前部通道保存每一层的网络输出,在网络末端引入特征注意力机制,获得每个特征通道的信息特征识别权重。然后,加入多尺度密集连接模块,并与多尺度特征融合检测结合,提高对大尺度变化情况下的目标特征提取能力。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰的实时检测条件下,红外目标由点目标变化为成像目标,直至充满视场的整个过程中,本文抗干扰识别算法的识别精确度、召回率及识别速度分别达到99.36%、96.95%、132 fps,具备识别精确度和召回率高、识别速度快等优点,并具有良好的鲁棒性。     

智能赋能流体力学展望

人工智能（AI）是21世纪的前沿科技,流体力学如何在智能化时代焕发青春是值得本领域研究者思考的话题。从智能赋能流体力学角度,就其研究内涵、研究内容、近期研究及难点进行了总结,并对智能流体力学未来的发展进行了展望。研究指出,流体力学计算或试验中所产生的数据是天生的大数据,如何通过深度神经网络、随机森林、强化学习等机器学习方法来利用这些数据,缓解甚至替代理论和方法层面对人脑的依赖,挖掘新的知识,成为一种新的研究范式;相关研究将涵盖流动控制方程的机器学习、湍流模型的机器学习、物理量纲分析与标度的智能化以及数值模拟方法的智能化;借助人工智能技术,发展流动信息特征提取与多源数据融合的智能化是流体力学发展的迫切需求;研究内容应至少涵盖海量数据挖掘方法以及多源气动数据的智能融合;发展数据驱动的流体力学多学科、多物理场耦合建模与控制是工程应用的迫切需求,相关工作涉及多场耦合建模、气动外形智能优化设计以及流动智能自适应控制等方面。     

基于混合深度特征的红外目标抗干扰识别算法

复杂干扰条件下的红外空中目标识别技术是空战对抗领域的热点研究课题,复杂人工干扰严重遮蔽目标,导致目标特征的连续性与显著性遭到破坏,无法全面描述识别对象的特性,造成空中目标识别准确率下降。针对此问题,提出一种基于图像混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法。首先,基于卷积神经网络进行图像深度特征的提取,将深度特征与梯度直方图(Histogram of Gradient, HOG)特征进行有效融合,构建混合深度特征。针对作战场景中的目标与干扰的对抗态势多样性,将支持向量机的二分类模型改进为三分类模型,对目标、干扰以及目标干扰粘连三种状态进行精确分类。实验结果表明：在复杂干扰环境下,基于混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法正确率为92.29%,该算法可以有效地解决目标被干扰遮蔽、形成目标干扰粘连状态时的抗干扰识别问题。