高超声速流场对自由流扰动波响应及边界层扰动波演化

采用高阶精度有限差分方法直接数值模拟了来流慢声波作用下的钝锥高超声速绕流瞬态流场,分析了自由流扰动波与流场的相互干扰,并应用Fourier频谱分析了边界层扰动波时域和空域演化.结果显示:弓形激波出现连续的“∽”变形,初始扰动被显著放大,边界层内外扰动模态存在明显差别.从空域(沿流线)演化来看,在球头附近低频扰动为主导模态,出了球头区,总扰动模态中的低频和高频成分比例迅速转变,高频模态成分显著地增大.至流场下游,大部分低频分量衰减,或者不再增长,边界层内仅存在特殊频率的不稳定波快速增长.从时域演化来看,比起其他模态,主导模态的发展对上游激励的依赖更大.无论时域还是空域演化,都存在模态竞争现象.      

射线追踪法在球面收敛调节片喷管RCS计算中的应用

结合射线追踪法的原理,利用自主开发的电磁散射特性计算程序,对具有不同尾缘修型的球面收敛调节片喷管进行了数值模拟计算,分别得到了不同喷管内部腔体散射场和喷管出口边缘绕射场的雷达散射截面积(RCS),并且通过计算获得了不同入射方位角上喷管腔体内壁面上的感应电流,通过对感应电流的分析,从本质上解释了RCS的变化规律.研究结果表明:对喷管出口尾缘所采用的修型措施在降低喷管出口边缘绕射场的RCS和改善喷管电磁隐身性能方面效果显著;相对于普通的遮挡算法,射线追踪法将计算周期缩短了21%以上,明显地提高了计算效率;利用感应电流的分析方法能够清晰直观地从本质上解释RCS的变化规律,并且具有较高的可靠性.      

关于露天矿生产车辆安排的数学模型

通过适当的假设,始终以最短路径作为出发点,充分利用所给数据特点,运用线性规划、矩阵、统计、最优化等数学理论来进行模型的建立和求解。在求解过程中,采取分阶段进行,先确定铲位,再定路线,最后安排车辆。把铲位分为两类,把品位要求的搭配比例转化为路程比例,结成一个新拟合铲位,再取最短路径,快捷地选取铲位。     

遗传算法综合阵列的幅度和相位方向图

分析了阵列方向图分别为对称、实的或实的且对称时所对应的单元激励关系,简要介绍了遗传算法,并将其用于阵列方向图综合.遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法,它直接以目标函数作为搜索信息.通过合理地设计目标函数,遗传算法不仅可以综合幅度方向图,还可以综合相位,适合于需要进行幅度和相位补偿的情况,以及多目标的情况.最后,结合平顶波束方向图与抛物面天线初级馈源的正割平方方向图进行综合,证明了遗传算法的有效性和灵活性,说明使用遗传算法时尽量利用方向图的实的或对称特性,可以减少待优化变量的数目,加快收敛.并提出将传统遗传算法与传统方向图综合方法相结合,可以进一步减少得到最优解所需要的进化代数.     

捷联惯导位置更新中的二子样涡卷补偿优化算法研究

研究了高动态环境下捷联惯导位置更新中的涡卷补偿算法。首先,给出了以地理坐标系为导航坐标系的位置更新算法;然后,基于曲线拟合的思想方法,推导了位置更新的二子样和三子样涡卷补偿算法,并且在划船运动(一种引起涡卷效应的典型高动态环境)下对二子样涡卷补偿算法进行优化,提出了位置更新的二子样涡卷补偿优化算法。仿真结果表明,二子样涡卷补偿优化算法的精度要比二子样涡卷补偿算法高,而其计算量与二子样涡卷补偿算法相当。     

基于伴飞模式的补给星轨道设计与优化

针对采用伴飞模式的星座燃料补给问题,本文对其补给星的轨道进行了设计与优化。在给出补给星的轨道设计之后,利用遗传算法对补给星轨道机动所消耗的燃料质量以及每次转移给工作星的燃料质量进行了优化求解,使得补给星燃料利用率达到最高。仿真结果同时给出了燃料利用率与工作星轨道高度以及星座中卫星数目之间的关系,该结论对采用伴飞模式的星座燃料补给研究提供了较好的理论参考。     

一种改进的星载分布式SAR相位保持成像算法

针对Chirp Scaling算法在推导中对相位采用近似处理而导致相位保持精度不能满足分布式星载InSAR系统对高程测量精度要求的问题,在对线性调频信号脉压处理中相位变化规律进行分析的基础上,结合星载分布式SAR数据处理对信号相关性的要求,推导了适用于星载分布式SAR数据处理的相位补偿公式,进而提出一种能够实现高精度相位保持的改进Chirp Scaling成像算法。算法精确补偿了包括复常数相位项、移零频所引入的线性相位项、距离向残留三次相位项及距离压缩后非均匀采样所引入的相位误差,并且能够实现分布式InSAR复图像对的粗配准。最后,给出了一种理论相位的计算方法,并通过计算机仿真验证了算法的有效性。     

一种新的辐射源优化识别方法

针对证据理论无法获得传感器报告、无法处理具有冲突的传感器报告、计算复杂度高、干扰环境下融合结果不可靠等缺点,提出了一种新的辐射源优化识别方法。该方法首先利用灰色关联算法来获得传感器的报告,并且提出利用信息熵解决灰色关联分析中特征权重的选择问题。然后根据传感器证据报告的特点,引入传感器可信度因子,通过构造和分解代价函数将辐射源识别问题转化为求解一个凸二次优化问题。最后,给出了一种利用对数罚函数方法求解该问题的改进方法和步骤。理论分析和仿真结果表明,与证据理论相比,新方法具有更低的计算复杂度、更好的识别能力、更广的适用性和更强的鲁棒性。
     

基于自相关及相位差法的高精度频率估计算法

为提高高斯白噪声背景中正弦信号的频率估计精度,对基于自相关运算的频率估计算法的相关长度m进行了推导,得到了m的优化值与信噪比的关系式.当信噪比较高时,m的最优值为N/3(N为信号采样点数);信噪比较低时,m的最优值为N/2.通过对自相关法及分段FFT(Fast Fourier Transforms)相位差法特性的分析,提出了一种性能更优的频率估计综合算法. Monte Carlo仿真实验表明:新算法吸收了两种算法的优点,克服了其不足,在更大的信噪比范围内具有较高的频率估计精度,且计算量也较小.      

基于遗传算法的双余度无刷直流电机优化设计

针对航空电作动系统用双余度无刷直流电机的方案寻优问题,提出了一种基于遗传算法的优化设计方法.通过分析航空作动系统的特点和性能要求得出电机优化设计的目标函数和约束条件.建立电机的电磁和热路模型,得到目标函数和约束条件的解析方程.其中,在电磁模型的建立过程中,采用解析方法得到气隙磁密和反电势系数表达式;在热路模型的建立过程中,采用Bertotti分立铁耗法计算铁心损耗,并利用热路法求解电机各部分的温升.通过遗传算法对电机重量全局寻优.计算结果表明:在满足性能要求的前提下,优化设计方案合理,电机重量减小了13.3%,验证了该优化设计和建模方法的有效性.