引入神经网络的交互式多模型算法

在交互式多模型算法中引入神经网络算法以改进目标跟踪的精度。利用神经网络算法对基于机动目标“当前”统计模型的均值和方差自适应滤波算法进行修改,提高该算法的性能,然后采用交互作用多模型算法跟踪机动目标,提高了机动目标的跟踪精度。     

民用飞机复合材料C型框分析方法研究

以层压板理论为基础,提出一种复合材料C型框结构的工程分析方法,并通过试验给出了C型框结构设计许用值。通过工程分析结果与试验结果的对比,说明此工程分析方法可用于指导C型框结构设计。     

Moses失速模型三维优化修正

通过低速轴流压气机失速实验,结合压气机失速仿真云图以及实验中所测得的叶片径向压力脉动图,发现失速后为部分叶高失速,而不是全叶高失速。基于失速预测Moses模型,通过比较不同径向截面计算得到的总压损失,发现沿径向叶片截面安装角的变化对模型的计算结果有影响,通过引入参数B对模型中的参数k进行改进。经过改进后的模型所预测的结果较原模型能够更加准确地预测压气机失速后的情况,改进后的模型可以为压气机设计提供良好的参考设计数据。对高亚声速轴流压气机进行改进,将高速可压这一因素考虑到模型推导中,对模型进行改进,改进后的模型相较于原模型在预测计算高亚声速轴流压气机压比特性上准确度提升了30%。      

壁面函数在激波诱导分离流动中的应用

以数值模拟激波-附面层干扰引起的流动分离问题为研究背景,发展了基于有限体积方法的雷诺平均Navier—Stokes（RANS）方程的流场数值模拟方法。利用壁面函数模型得到壁面剪切应力,通过修正壁面粘性通量,构造了一种新的湍流边界处理方法,并将其耦合到RANS方程和SSTk-ω湍流模型的数值求解中;同时,针对激波诱导引起的附面层流动分离问题,提出一种附面层网格加密技术,能够自适应加密分离区内附面层网格,使得在流动分离区域也能够使用壁面函数模型。数值算例表明,壁面函数模型能够降低数值模拟结果对网格的依赖性;同时也验证了壁面函数耦合附面层网格自适应方法,在处理激波诱导引起的附面层流动分离问题时的有效性和准确性。     

INS/GPS/TAN系统中的联邦卡尔曼滤波信息融合方法

在分析联邦卡尔曼滤波原理和结构的基础上,提出了一个适合惯性导航系统／全球定位系统／地形辅助导航（ＩＮＳ／ＧＰＳ／ＴＡＮ）子系统状态向量维数不同这一特点的联邦卡尔曼滤波方法,并构造了一种具有较强容错性能和适应性的联邦卡尔曼子系统滤波器结构。由于采用了局部状态扩展、局部状态压缩、智能的不等间隔滤波、多级故障检测、阈值控制等信息融合技术,在保证精度的前提下,联邦卡尔曼滤波器的可靠性、适应性得到了明显提高。     

The case for massive,evolving winds in black hole X-ray binaries

In the last decade, high-resolution X-ray spectroscopy has revolutionized our understanding of the role of accretion disk winds in black hole X-ray binaries. Here I present a brief review of the state of wind studies in black hole X-ray binaries, focusing on recent arguments that disk winds are not only extremely massive, but also highly variable. I show how new and archival observations at high timing and spectral resolution continue to highlight the intricate links between the inner accretion flow, relativistic jets, and accretion disk winds. Finally, I discuss methods to infer the driving mechanisms of observed disk winds and their implications for connections between mass accretion and ejection processes.     

危险天气下基于多重Morphin算法的终端区三维实时改航方法

基于多重Morphin算法,建立了终端区 三维实时改航方法。该方法首先根据航空器当前飞行状态按不同的转弯角和爬升/下滑角生 成一组弧线,随后在每条弧线的末端按同样方式反复运行,形成若干条由弧线组成的路径, 最后对所有路径进行综合评估,找到当前时刻的改航路径。算例分析表明,该方法提供的改 航路径可以保证航空器运行的安全与高效,在危险天气出现时更加充分地利用终端区空域资 源,同时计算时间短、可行性高。     

人工神经网络技术在舱外航天服自动温控系统中的应用

介绍了舱外航天服手动温度控制存在的问题,分析了已有的航天服自动温控方案。采用人工神经网络的反向传播算法,以氧气的消耗量、全身出汗量、心率、液冷服的出口水温及出入口的水温差等５个参数作为输入,以液冷服冷却水的入口温度为输出,建立了舱外航天服的自动温控系统的人工神经网络模型。并讨论了反向传播算法及网络构造。结果表明,人工神经网络技术为解决舱外航天服自动温度控制提供了一条新途径。     

直升机应急漂浮系统传感器模块可靠性分析

直升机应急漂浮系统是直升机海上救生的主要装备之一,对其传感器模块进行可靠性分析,对保证直 升机应急漂浮系统安全运行、坠水过程中可靠触发至关重要。在充分了解非同型单元k/n(G)表决系统的基础 上,通过 Matlab/Simulink搭建不同逻辑关系下传感器模块的蒙特卡罗模拟平台,并进行相应模拟与理论计算。 结果表明:将蒙特卡罗模拟应用于传感器模块的可靠性分析具有一定的可行性与有效性;依据功能危险性分析 相应结论,并结合可靠性分析结果,该直升机应急漂浮系统传感器模块选择3/5表决系统最为合适。研究结果可为后续相似模块的逻辑关系选择与可靠性设计提供技术路线。     

基于Voronoi cell的RNN_k近似查询与计算(英文)

在空间数据索引与查询研究领域中,反向k最近邻(RNNk)问题作为反向最近邻问题的泛化扩展近来受到更多关注.所谓RNNk查询就是找到所有以给定查询点为k个最近邻之一的对象点.为了有效地进行RNNk查询,利用分级的Voronoi cell和空间区域划分方法对查询结果进行有效过滤,避免了过多次最近邻查找计算.在初步得到的RNNk结果中,有针对性地分别利用平行于分割线的扫描线和局部扩展的查询区域Q进一步限定了RNN候选点.近似最小平均距离(AMAD)计算则可由近似的RNNk查询结果得到且不受k取值限制.实验结果表明了在3种不同数据分布情况下,本文算法与近似方法的效率和有效性.因此,通过充分利用对数据的过滤与查询空间修剪的近似方法,得到了具有较高查全率和准确率的近似查询和计算.