一种DS/FH混合扩频信号的并行捕获方法

为了解决低信噪比条件下高跳速DS/FH（直接扩频/跳频扩频）混合扩频信号的快速捕获问题,提出了一种FFT-IFFT（快速傅里叶变换-快速傅里叶逆变换）与非相干累加相结合的并行捕获算法。通过多支路同时运算的方式构建非相干累加矩阵,使非相干累加运算可以并行实施。分析表明,采用并行非相干累加后,既提高了捕获判决的准确性,又保证了捕获搜索的快速性。     

低雷诺数下螺旋桨翼型非定常气动性能的比较

为得到适用于平流层螺旋桨桨叶叶素的翼型,采用数值方法,通过改变气流速度和攻角,比较研究了低雷诺数下8种典型翼型的非定常气动性能.结果显示,大攻角工况下翼型容易发生流动分离现象,翼型吸力面的分离越严重,气动力的振荡幅度越大.通过比较不同攻角和不同速度下翼型的升阻比大小和气动稳定性得出,SD 8000 - PT翼型具有较高的升阻比和较稳定的气动力,适合作为螺旋桨的翼型.     

端壁采用孔式抽吸对扩压叶栅气动性能的影响

为明晰孔式附面层抽吸技术对压气机叶栅气动性能的作用效果,实验研究了在端壁不同位置设置抽吸孔时对大折转角扩压叶栅壁面流谱、出口二次流及损失的影响。研究结果表明,端壁抽吸改变了原型叶栅内部流场结构,角区分离起始点前进行附面层吸除可有效延缓通道涡的形成,降低叶栅损失;分离起始点之后角区分离已经充分发展的位置不宜布置抽吸孔;相比较抽吸槽,采用抽吸孔可以通过更少的抽吸量达到相同程度地对叶栅流动性能的改善。      

一种控制气流分离的无源微脉冲射流技术研究

基于压气机在大负荷下发生气流分离的流动特征提出了一种无源引气微脉冲射流控制的概念,并对其核心的脉冲射流器进行了特性实验分析,结果表明脉冲射流器能产生明显的脉冲射流且射流频率无级可调.结合无源脉冲射流控制方式建立了一套仿叶栅通道实验模型,得到了无流动控制时通道内稳态及动态压力特性,在设计状态下通道内分离涡主频为266 Hz.对该分离流场进行了脉冲射流控制通道内气流分离的实验研究,实验测量了频率从60 Hz到600Hz的微脉冲射流对分离流的控制效果.实验结果表明:从通道总压损失减小的效果来看,当脉冲射流频率接近分离涡主频时控制效果最为明显.此时通道内占主导地位的分离涡的周期性特性得到了明显的改善,其他频率的旋涡对流场的影响程度在脉冲射流的作用下被削弱,流场结构较无控、定常射流控制及其他脉冲射流频率状态更为有序.     

涡扇发动机进气畸变容限控制研究

对某型涡扇发动机风扇,建立进气畸变下的准一维气动稳定性分析模型。利用该模型的计算结果,训练一个基于BP神经网络的畸变估算模型,并嵌入到0维发动机实时仿真程序,以实现进气畸变容限控制。结果表明:在无畸变或小畸变情况下,通过收缩喷口来提高风扇工作点挖掘发动机潜力的作用有限;放开喷口临界面积能有效容忍高畸变指数进气;主燃油与主控制器强烈耦合,使得其难以稳定控制风扇裕度。     

基于RBF和PSO的双喉道气动矢量喷管优化设计

本文探索了一种能多变量综合优化的方法,即对喷管进行参数化设计后,用均匀试验设计(UED)将试验样本均匀散布在设计区间内,求出各性能参数后,利用径向基神经网络(RBF)对试验样本进行拟合,再用粒子群算法(PSO)对训练好的神经网络进行寻优,找出了更好的双喉道气动矢量喷管设计参数组合.数值模拟结果显示,优化后的双喉道气动矢量喷管的矢量角有了明显提高.试验表明这种优化方法具有很好的优化能力,可以用来对喷管几何外形进行参数优化.     

腐蚀/疲劳交替作用下飞机金属材料疲劳寿命计算方法

 使用环境下飞机金属结构剩余寿命评定是确定飞机结构疲劳寿命与日历寿命关系的关键。为此,本文模拟飞机结构经历的"地面腐蚀+空中疲劳"过程,提出了腐蚀/疲劳交替作用下飞机金属材料的疲劳寿命计算方法。首先,通过分析2A12-T4铝合金试样预腐蚀/疲劳试验结果,发现其在模拟腐蚀/疲劳交替作用时计算得到的疲劳寿命偏于保守。随后,根据2A12-T4铝合金试样真实的交替试验结果,采用回归算法,建立了基于均匀分布耦合损伤形式的腐蚀/疲劳交替寿命计算模型;并分别采用BP、Elman神经网络对上述模型的计算结果进行验证。结果表明,本文提出的均匀分布耦合损伤模型计算结果与真实试验结果吻合较好;通过进一步的计算与试验对比发现,该模型也可以用于加载循环与腐蚀周期组合发生变化时的疲劳寿命预测,具有较好的适用性。     

基于人工神经网络的TCAS板卡深度故障诊断系统

提出了一种基于人工神经网络的故障定位算法,用于TCAS板卡深度故障诊断系统。     

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.      

一种基于联想记忆系统实现图像压缩的新方法

针对传统神经网络用于图像压缩时存在的训练时间长、泛化能力弱等问题,提出一种基于联想记忆型神经网络的图像压缩新方法.利用牛顿前向插值多项式构建联想记忆系统,对图像数据进行建模.首先将图像数据分为多个数据块,然后利用数据块对联想记忆系统进行训练,训练结束后得到该数据块的特征数据,特征数据的数量小于原始数据块,且数值大多在零附近.最后对所有数据块的特征数据重新排序,进行熵编码,从而实现图像数据的压缩.实验结果表明该方法是可行的和有效的,相比传统神经网络,联想记忆系统无需预先训练,不依赖训练集数据和初始值,可以实时编码.