加权梯度限制器在节点DG格式中的应用

在使用节点间断Galerkin (DG)方法求解存在激波的流动问题时,为抑制Gibbs效应导致的非物理振荡,对一种加权梯度限制器进行研究,在二维非结构网格上对定常欧拉方程求解.限制器以原始变量作为限制对象,对其梯度进行限制,以加权形式进行重构.对翼型的跨音速流场、超燃冲压发动机内流场和前台阶模型流场进行模拟,结果表明限制器能很好抑制间断解附近的非物理振荡,有效避免计算中断,体现了DG格式精度高、对间断捕捉敏感的特点.     

基于信息素差异分布策略的路径规划蚁群改进算法

针对传统蚁群算法用于移动机器人路径规划时存在初期盲目性搜索、收敛速度慢以及容易陷入局部最优的问题,提出一种蚁群改进算法。首先根据各节点相对于起始点和目标点连线之间的距离,对初始信息素不平均分配,使其呈正态分布,降低算法搜索初期的盲目性,加快最优解的搜索;其次改进挥发因子,采用双挥发因子原则,控制信息素的挥发,既降低局部最优的可能,又能加快收敛速度;对冗余路径作进一步优化处理,使得路径更优。仿真结果表明,本文蚁群改进算法相对比传统蚁群算法以及其他蚁群改进算法收敛速度更快,收敛性更稳定。     

斜裂纹航空液压直管振动特性分析

为了研究含裂纹航空液压直管的振动响应特性,防止液压管路系统出现灾难性失效,针对液压直管可能出现的斜裂纹故障,考虑剪切力以及剪切系数的影响,推导出斜裂纹液压直管的局部柔度系数表达式,从而建立斜裂纹液压直管流固耦合有限元模型.利用Newmark-β积分法求解了液压直管的振动响应,将数值计算结果与试验测试结果对比分析,验证了...     

基于人员和环境因素定量化的检测可靠性

飞机检查间隔的制定需要检测可靠性提供支持,然而检测可靠性的评估受到检测过程中诸多因素的影响。其中,人员、环境这2类因素具有多维指标且水平难以量化的特点,对其开展定量建模难度较大。针对该问题,在利用HF因子对2类因素影响进行量化评估的基础上,建立了考虑人员和环境影响的检测可靠性模型。首先,对HF因子开展特征分析并结合A400M检测数据提出其数学模型,同时采用考虑工作经验和作业光照而开展的检测试验数据进行验证。其次,通过模糊综合评价进行2类因素水平的综合量化;在此基础上,建立该综合量化结果与HF因子模型之间的映射关系。最后,以平板裂纹目视检测数据为例进行了应用分析,验证了模型的适用性和有效性。所提出的检测可靠性模型有潜力在保证结果准确性的前提下降低试验成本。     

基于速度滤波的杂波抑制步进频率波形设计研究

杂波是影响高分辨雷达宽带一维距离像成像性能的重要因素。强杂波可能会造成目标点遮盖和虚假目标点,影响雷达的检测性能。针对步进频率成像杂波抑制问题开展波形研究,提出了一种抑制杂波的步进频率(CS-SF)新波形。CS-SF发射波形为组内同频、组间步进的脉冲串,利用目标与杂波的速度差异,通过组内加权抑制杂波,组间离散傅里叶逆变换(IDFT)提高距离分辨率。详细分析了该波形抑制杂波的原理和信杂比改善理论值,给出了CS-SF波形信号处理流程,建立了单目标杂波模型和扩展目标杂波模型。通过仿真验证了CS-SF抑制杂波的有效性,信杂比改善实际值符合理论值。     

压电陶瓷柱体中裂纹前缘场分析

为了揭示含裂纹的压电陶瓷介质在机械载荷作用下裂纹前缘的力学和电学的奇异行为,以一承受扭矩的压电陶瓷柱体为例,求得了其中所含的圆币形裂纹前缘的应力场和电场移场。     

8m×6m风洞升力干扰因子数值计算

叙述了８ｍ×６ｍ风洞洞壁升力效应的模拟方法,计算了８ｍ×６ｍ风洞的升力干扰因子,并和８ｍ×６ｍ风洞现采用的干扰因子曲线以及低速风洞试验提供的资料值进行了比较。结果表明,本计算得到的干扰因子和资料值的一致性较好,说明所采用的模拟方法是可行的,此外,计算还给出了机翼偏离风洞中心和机身存在对升力干扰因子的影响。     

非合作机动目标天基测角定轨研究

在对空间非合作目标天基测角卡尔曼滤波定轨中,目标机动会导致常规卡尔曼滤波器发散.提出一种无迹卡尔曼滤波(UKF)结合带次优渐消因子的无迹卡尔曼滤波(SFUKF)的滤波定轨方法,目标无机动时使用UKF,在目标机动时使用SFUKF,给出了目标机动的判断准则.仿真结果表明,此滤波方法在目标无机动时有较高的状态估计精度,在目标...     

基于因子图的冗余惯组斜置轴在线标定方法研究

针对在线条件下冗余惯组系统器件误差标定过程中存在依赖正交轴惯组信息以及误差项耦合问题,提出了一种基于因子图的方法。建立不依赖于斜置轴惯组正交的惯组系标定模型,以速度、位置信息作为测量数据,建立基于因子图方法的标定模型;设定滑动窗口与反馈,以提高标度因数误差与安装误差的估计精度。仿真结果表明：在线情况下,该方法可以对冗余惯组斜置轴标度因数误差及安装误差提供高精度的标定,标定误差维持在12%左右。     

基于滤波和优化的惯性/里程计组合导航精度对比分析

在广泛使用的惯性/里程计组合导航应用中,一贯的方法是使用Kalman滤波器进行组合导航状态估计,展现出了强大的工程适用性。然而其对于历史状态没有修正,导致整体导航精度受限。而基于优化的方法可以平滑整体组合导航的轨迹,有望提升惯性/里程计组合导航的精度和鲁棒性。将优化方法与滤波方法在惯性/里程计组合导航应用中进行对比,分析在不同条件下优化算法和滤波算法的优劣。试验表明,基于优化的算法在含有稀疏位置观测的条件下能够比滤波算法定位精度更高。但是,无位置观测的条件下,滤波算法更加稳定和精确。可以得到：基于滤波的算法更加简单稳定,更适用于工程实践;基于优化的算法模型更加复杂,在观测约束更多的条件下能够得到更好状态估计结果。