非结构网格生成技术的研究

本文描述了非结构网格生成的过程。在生成方法上综合Ｄｅｌａｕｎｅｙ和Ａｄｖａｎｃｉｎｇ Ｆｒｏｎｔ两种方法之长,构造了新的网格生成方法,使非结构网格生成更方便、快捷。网格生成过程分三个部分：１．表面网格的构造和最佳逼近;２．辅助点的生成与确定;３．空间四面体网格的生成。使用上述方法,本文构造限复杂构形物体的非结构网格。     

考虑鸟撞的航空发动机叶片动态拓扑优化设计

为了实现航空发动机冷端风扇叶片在考虑鸟撞情况下的轻量化设计,从结构拓扑优化计算的角度出发,对该问题展开深入的研究并提出具体的解决方案。针对叶片优化中存在的优化模型建立,结构动态工况优化,多条件约束并存处理,多工况联合优化等关键问题,进行了理论上的深入分析研究,阐述了结构多约束、多工况动态优化的理论基础,并结合相应的数值计算平台,提出了风扇叶片分步优化计算的方案,对航空发动机叶片进行拓扑优化计算。计算结果显示,最终的叶片轻量化结构满足所有鸟撞与离心载荷多工况的优化约束条件,拓扑结构中材料分布合理,在满足适航条例强度要求的同时质量减少达37.9%,具有一定的实际参考应用价值,同时所提出的动态优化计算方案,在工程结构的动态优化中具有广阔的应用前景。     

全柔性微型机构的拓扑优化设计技术研究

提出一种全柔性机构拓扑优化设计的新方法。用折衷规划法建立了柔性机构的多目标优化设计模型,在优化目标中引入运动学函数和结构函数分别表示柔性机构设计对机构柔性和结构刚度的要求,并采用伴随敏度分析法进行优化设计的敏度分析。将传统凸规划方法中的移动渐近线方法(MMA)推广到连续体的结构拓扑优化设计中,并形成一种新的具有全局收敛特点的移动渐近线方法(GCMMA)。对柔性机构拓扑优化设计中出现的数值计算困难问题进行了分析和研究,并提出一种改进的SIMP密度-刚度插值模型,该模型能有效消除机构中出现的棋盘格式和网格依赖性,并能明显减弱单点铰链连接问题。通过典型算例证明了本文方法的有效性,并对算例结果进行了快速原型制造。     

Trajectory Estimation with Multi-range-rate System Based on Sparse Representation and Spline Model Optimization

The classic state methods for trajectory estimation in boost phase with multi-range-rate system include method of point-by-point manner and that of spline-model-based manner. Both are deficient in terms of model-approximation accuracy and systematic error determination thus resulting in the estimation errors well beyond the requirements, especially, concerning the maneuvering trajectory. This article proposes a new high-precision estimation approach based on the residual error analysis. The residual error comprises three components, i. e. systematic error, model truncation error and random error. The approach realizes self-adaptive estimation of systematic errors in measurements following the theory of sparse representation of signals to minimize the low-frequency components of residual errors. By taking median- and high-frequency components as indexes, the spline model-approximation is improved by optimizing node sequence of the spline function and the weight selection for data fusion through iteration. Simulation has validated the performances of the proposed method.     

基于迁移学习的SAR目标超分辨重建

针对合成孔径雷达(SAR)目标超分辨重建问题,提出了一种基于迁移学习的超分辨方法。在光学图像梯度域中联合训练超完备字典与稀疏编码映射,利用半耦合字典联系SAR图像与光学图像,寻找SAR图像在半耦合字典下的稀疏编码,并在高分辨率字典下完成重建。结合SAR图像的先验信息,使用正则化方法对SAR目标进行特征增强。所提方法在TerraSAR-X数据和MSTAR数据上进行了仿真实验,重建结果表明,相比目前的插值方法和稀疏表示方法,所提方法空间分辨率可提高0.5~1.5个像素。正则化增强结果表明,引入稀疏先验的正则化增强能够进一步提高空间分辨率并抑制杂波比,最后分析了正则化参数的选取对图像质量的影响。     

航天器传动部件振动数据稀疏多分类智能故障诊断

针对航天器传动链机械零部件发生故障时训练数据稀缺以及信号的强非平稳非线性特点,提出了动态数据驱动的子空间稀疏多分类智能故障诊断算法。首先对采集的单一传感器动态信号进行分形小波变换,生成常规和非常规二进小波尺度。然后对生成的各子空间提出基于故障能量指标的稀疏多分类器,以监测部件的故障特征频率为搜索目标,在子空间的包络解调谱上计算特征频率及其倍频附近的能量峰值,导出特定故障模式的稀疏评价指标,以各种故障模式的最大值识别和判定故障类型。所提出的算法完全实现了无人工监督的智能故障诊断。最后以航天器轴承故障诊断为例验证了该算法的有效性。所研究算法的泛化能力较强,技术路线同样适用于其他航天器传动部件的在线监测与故障智能预警。     

一种设计型专家系统模型及其实现

针对工程设计的复杂性、规模,提出了一种通用的设计型专家系统模型,讨论了该模型的特点;并结合飞机结构中压延零件成型方案的确定及其模具设计,论述了该模型专家系统的实现方法。     

基于时空显著性建模的空中飞行器跟踪方法

以复杂背景下空中飞行器的鲁棒视觉跟踪问题为研究背景,为解决现有跟踪方法目标表征模型不够精确,算法鲁棒性严重受到目标形变、宽高比变化、复杂背景等因素干扰的问题,提出了建模跟踪场景中独立物体的显著性特性,用于构建精确的目标模型。提出的显著性估计方法有别于传统的单帧检测方法,利用跟踪算法提供的背景先验知识以及多帧图像观测数据,使用时空联合的方式进行建模估计,其结果用来指导目标跟踪算法选取有效视觉特征,建立精确目标表征模型,减小背景区域对算法模型的干扰。实验表明,提出的方法为上述难点问题提供了有效的解决方案,对空中飞行器的跟踪精度与鲁棒性优于大多数最先进的主流方法,在其他类型的目标跟踪任务中也有十分优越的性能表现。     

基于稀疏直方图的空间机械臂视觉目标跟踪方法

视觉系统作为空间机械臂的重要组成部分,一项重要功能就是在复杂空间环境下在规定周期内自主、可靠地完成对空间目标的跟踪,即在相机采集的图像序列中定位目标区域。文章面向空间机械臂视觉跟踪的应用需求,提出一种基于稀疏直方图的视觉目标跟踪方法,在目标区域内选取相互重叠的局部图像块,通过组合全部图像块的稀疏系数构造直方图以获取目标表示,采用基于簇比重信息的相似性度量方法计算目标模板与候选目标之间的距离,将此距离作为粒子滤波的观测模型以在图像中确定目标位置。标准测试集测试、室内环境和在轨环境试验的定性和定量分析结果均表明文中方法可以实现对相机视场范围内目标的准确和可靠跟踪。