基于本征正交分解和代理模型的流场预测方法

 为了实现流场的快速求解,基于本征正交分解(POD)与代理模型提出了一种全新的流场预测方法。其基本原理为:首先采用本征正交分解将一定数量的样本流场分解为同等数量的基模态流场;然后用少数包含了绝大部分样本流场特征的基模态流场拟合所有的样本流场;最后用代理模型建立起决定样本流场的输入参数与拟合系数之间的近似函数关系。针对几何外形不同的二维翼型定常流场预测结果表明:在亚声速情况下,预测误差收敛的模态数量不超过20个,继续增加模态的使用数量不能明显提高预测精度;在跨声速情况下,预测误差收敛的模态数量为26个,当使用的模态数量达到前10个时,继续增加模态的使用数量能提高绝大部分流场区域的预测精度,但同时会在激波附近引入"噪声"激波特征而降低该区域的局部预测精度。在这两种情况下,预测流场所需时间均不到高精度计算流体力学(CFD)方法的1/200。     

任意运动变形边界流场测量PIV算法的研究：薄膜涡激振动

提出了一种精确测量任意运动变形边界流场的粒子图像速度场PIV算法,能智能识别强流固耦合问题流场测量中任意运动变形的边界信息,然后生成贴体自适应的图像互相关计算窗口,计算获取运动变形边界附近的速度场数据。这一算法可大大提高任意运动边界附近流场的测量精度,为流固耦合问题的理论分析和数值计算验证提供可靠的高质量实验数据。针对数字合成给定流场的粒子图像序列,采用所发展的PIV算法对粒子图像区域中的运动变形边界进行了精确识别,高质量地复现了原始流场信息。最后,对低速闭式循环水洞中的钝体尾流柔性薄膜涡激振动现象进行了PIV实验测量,获得了柔性薄膜大变形运动状态下的瞬态流场特征。     

基于神经网络的自适应非线性控制及仿真研究

研究了神经网络非线性动态系统的自适应控制方法,首先利用改进的非线性自回归滑动平均模型,采用多层前向神经网络辨识非线性系统模型,然后直接由辨识结果设计出控制器,并根据控制误差对控制律作在线修正.利用导弹模型进行了控制仿真,仿真结果表明采用此方法可以得到较好的控制效果,而且在模型不确定和有噪声干扰的情况下仍能正常跟踪给定的迎角信号,具有较好的鲁棒性.      

利用动态时间槽分配的多目标防冲突射频识别

对于总数未知的多目标射频识别问题,提出了基于智能标签的具有防冲突功能的多目标射频识别技术方案及其系统框架;改进了ISO/IEC15693标准中的冲突解决方案,采用地址访问策略的自匹配模式,动态调整时间槽的分配,以解决通讯冲突并逼近目标数目;分析了系统实现的软硬件参数的优化选择方法,给出了多目标防冲突识别的实现过程,并将其应用于某图书馆智能管理系统.实验结果表明该技术可以提高智能标签防冲突识别的效率和准确性,能够满足该领域实际需求,具有良好的实用推广价值.     

航空发动机高低压转子间碰摩故障特征提取

针对变分模态分解(VMD)需要人为确定输入参数的问题,提出了一种参数自适应VMD(APVMD)方法,其通过粒子群(PSO)算法优化VMD的输入参数.使用APVMD结合切片谱的方法,对双转子航空发动机振动正常和异常状态下的实测弹性支承应变信号进行分析.分析结果表明,APVMD方法可以自适应地实现对实测弹性支承应变信号的分...     

基于台架试验的涡轴发动机喘振发生位置规律

为了探究某型涡轴发动机喘振发生位置规律,采集并分析了台架喘振试验时进气道、轴流压气机叶尖、轴流压气机出口和离心压气机出口的压力信号。采用连续小波时频变换对压力信号进行特征提取,以小波系数作为喘振信号特征,阈值为小波系数最大值的10%,结果表明:某型涡轴发动机的轴流压气机总是比离心压气机先发生喘振,喘振在轴向上由进气道向离心压气机传递的同时,在周向上也沿着压气机转子叶片旋转方向传递。对某型号发动机进行实时喘振监测时,监测轴流压气机能比监测离心压气机更早发现喘振,在后续某型涡轴发动机改型设计时,可增加轴流压气机的喘振裕度来提升整机防喘能力。      

Walsh变换对冲击信号序列特征提取的研究

提出使用Walsh变换和小波包相结合的方法,对滚动轴承故障产生的冲击信号序列提取故障特征, 并给出了计算的有效算法. 对滚动轴承故障特征分析和计算表明,用改进小波包分解、重构公式能有效地剔除冲击信号序列中高频共振信号和噪声, 使用快速Walsh变换(FWT)求取其功率谱,优于Fourier变换,可很好地提取故障特征,仿真和实际数据计算的结果,证实了上述方法的有效性.      

复杂背景下单个运动物体的实时视觉追踪算法

介绍了一种完全基于图像信息的运动检测视觉追踪算法.该算法综合了已有的一些算法,并在他们的基础上进行改进,可以实现在摄像机运动不剧烈的情况下,对单个运动物体的追踪.由人工选取目标,计算机开始在第1帧和第2帧图像中提取特征点,并在两帧图像中对特征点进行匹配.利用匹配的特征点建立仿射运动模型,以估计背景的运动和预测目标位置.假设运动目标所占的像素面积很小,在预测点附近的一块小邻域内进行光流分割得到运动目标.该算法在640×480大小的两帧连续图片上验证,取得了较好的效果.在PC上的实验证明,设置适当的参数,本算法可以应用于12.5Hz或25Hz的图像采集频率.      

超高速撞击条件下铝合金材料参数识别方法

在超高速撞击过程中,金属材料在大变形、高应变率条件下的材料参数获取是一个研究难点.在确定Steinberg本构模型和Gruneisen状态方程前提下,结合已有的物理试验结果,采用SPH(Smooth Particle Hydrodynamic)算法实现超高速撞击问题的数值模拟,定义优化目标为物理试验结果和仿真结果之间的相对误差值,利用连续响应面法SRSM(Successive Response Surface Method)对铝合金6061的Steinberg本构模型中的4个关键参数进行优化识别计算.经过识别的材料参数与物理试验的结果近似程度更好,证明了这种方法的正确性和可靠性.      

运行模态分析的频域空间域分解法及其应用

提出了一种基于频域空间域分解(Frequency and Spatial Domain Decomposition, FSDD)的运行模态分析方法。该法将同时具有输入和输出的试验模态分析的经典方法——复模态指示因子(Complex Mode Indicator Function, CMIF)法拓展到了仅有输出响应的运行状态模态分析。FSDD法采用奇异值分解将信号空间和噪声空间分离开来,把奇异值曲线作为模态指示的依据,以奇异值向量作为加权函数得到每一阶模态的增强功率谱(Power Spectrum Density, PSD),进而在频域内对增强PSD曲线进行最小二乘拟合以得到准确的模态频率和阻尼参数。采用了一个二层楼仿真算例和在欧洲广为人知的瑞士Z24公路大桥实测算例来验证FSDD算法。