小振幅振荡圆柱域内部的定常整流旋涡流动

对充满静止不可压缩粘性流体的圆柱形，当柱壁沿垂直于柱轴方向作小振幅简谐振荡时的内部流动进行了实验研究，发现柱壁振荡在圆柱域内也诱导形成旋涡形态的定常整流流动。流动图谱随不同的振荡参数组合呈现四涡形态、双涡形态以及足印状双涡和蝶状四涡的过渡形态，并初步给出了不同整流图谱随数变化的演化规律。     

函数优化问题的多方法协作优化

针对复杂函数优化问题,采用多个优化方法进行多方法协作优化。多方法协作优化可以利用各个参与协作的优化方法之间的协作效应,提高优化性能。将遗传算法、模式搜索法和Powell法进行协作构成多方法协作优化方法。采用典型的全局优化测试函数进行实例计算,实例验证多方法协作优化相对于单独优化的优越性。     

细长体分离起始点的实验研究

本文实验研究了细长体模型在中等迎角下的初始分离问题。观察了不同头部形状的细长体在不同迎角下的分离流态。考察并分析了分离起始点的性质。观察到开式分离的存在,实验结果分析认为开式分离可以起始于正常点。此外,在钝头和尖头模型上都出现了螺旋点形式的头部涡。它们或是闭式分离的起始点,或是奇点型开式分离的起始点。     

金属载体上线天线阻抗与辐射特性的矩量法研究

用线网格模拟金属载体表面，应用矩量法求出天线及载体网格上的电流分布，据此研究在该金属载体影响下的天线特性，在计算阻抗矩阵元素时，利用了非对称正弦偶极子辐射场的精确表达式，并采用了直接复数积分，简化了计算公式，本文给出了几种金属载体上线天线的阻抗与辐射特性的计算结果，它们与有关文献上的数据或实验结果一致，最后计算了一种舰船简单模型上两根线天线的远区辐射场及它们的自阻抗与互阻抗。     

基于比例归一化LMS算法次级通道模型辨识

将主动噪声控制技术应用于地铁通风隧道的噪声控制上,其应用效果在很大程度上取决于信号处理的实时性。在保证控制算法收敛的基础上,要求算法收敛速度尽可能快,以确保对声波变化的准确跟踪,据此产生匹配的振幅相等、相位相反的次级声信号,进而对噪声进行控制。利用比例思想对LMS算法进行改进,为小系数配上小的步长因子,为大系数配上较大的步长因子。最后,将其应用在地铁通风隧道的次级声通道模型的辨识上,并与常用的LMS算法在收敛速度、稳态失调性能上做出比较。数值分析结果表明,采用改进后的LMS算法能够有效地加快算法收敛,改善算法的稳态失调性能。     

模式识别中幂变换正态性的研究

在基于模板匹配的模式识别中,当数据呈正态分布时得到的识别效果最优。幂变换是一种将非正态分布转换为正态分布的一种有效方法,文中对幂变换技术的正态性问题进行了相关的研究,并探讨了典型分布条件下的幂变换最佳取值问题,为幂变换的应用提供了一定的理论基础。     

基于复摆模型的多脉冲冲量耦合系数测量方法

在单脉冲冲量测量方法的基础上,增加激光脉冲提取和摆杆控制单元,提出了一种基于复摆模型的多脉冲冲量耦合系数测量方法。分析了多脉冲的两种测量模式及实现流程,解决了数据处理面临的新问题,并对该方法进行了检验,结果表明:所设计的激光脉冲提取和摆杆控制单元满足25Hz频率要求,可实现在40ms内提取多脉冲序列的任意一个脉冲;模拟多脉冲序列下测得两种模式15°锥形喷管的冲量耦合系数为371.0～375.3N/MW,具有很好的一致性。该方法可用于吸气式激光推进的多脉冲性能研究,并作为其他多脉冲研究方法的有效补充。     

结合不确定度的发动机模型辨识气路诊断

针对航空发动机气路诊断中测量参数个数小于待诊断参数个数的不适定问题,利用了发动机平衡技术,结合非线性的发动机数学模型,并综合考虑了测量参数的不确定度和理论模型部件性能的不确定度,建立了一种结合不确定度的发动机气路故障诊断辨识算法——变分加权最小二乘法,并将该算法应用于某发动机的诊断分析中.结果表明:运用该方法可分析出测量数据和模型计算数据之间的差别,同时,利用所得的故障参数修正量修正原发动机数学模型,使模型计算推力与试验测量推力最大偏差由8.25%减小到1.66%,耗油率最大偏差由6.25%减小到1.50%.      

基于确定学习理论的轴流压气机系统分岔预测

针对轴流压气机系统中的分岔预测问题,基于简化的Moore-Greitzer 3阶压气机模型,分析了该系统中存在的分岔现象;利用最新发展的确定学习理论,对压气机系统随着γ参数变化出现的几种典型模态的相关系统动态进行辨识,并将所学知识保存成常值RBF神经网络以构成模式库;利用该模式库构建1组嵌入了常值RBF神经网络的动态估计器;将测试模式与估计器相比,得到1组残差,并利用动态模式识别方法的残差最小原则实现了对Pitchfork分岔的预测。     

终端区空中交通流到达模式识别

为了实现对终端区空中交通流到达情况更加准确的分析,针对目前常用的流量统计方法中所存在的问题,提出了交通流到达模式概念,并对基于聚类思想的到达模式识别方法进行了研究。在对交通流到达时序数据提取的基础上,利用基于免疫优化算法的聚类方法实现了对交通流到达模式的识别。对交通流到达模式特征进行了分析,并结合滑动时间窗算法提出了交通高峰小时及峰值流量计算方法。通过实例分析证明了方法的可行性与准确性。