两种空气/煤油燃气发生器富油燃烧组织方案对比

根据空气/煤油富油燃烧的特点,提出了两种空气/煤油燃气发生器富油燃烧组织方案,设计了采用钝体稳定火焰和旋流空气、二次喷注空气稳定火焰的两种燃气发生器.为了对比两种方案的点火和燃烧特性,对两种燃气发生器进行了一系列热试,结果表明余氧系数是燃气发生器最重要的工况参数.随着余氧系数的增加,燃气发生器的状态逐渐从启动失败变为中途熄火,最终呈正常启动状态.采用钝体稳定火焰的燃气发生器稳定工作的余氧系数边界为0.518,采用旋流空气和二次喷注空气稳定火焰可将该边界延伸到0.237,极大地扩大了燃气发生器的工作范围.与钝体稳定火焰的燃气发生器相比,旋流空气和二次喷注空气稳定火焰的燃气发生器的富油燃烧的燃烧效率提高了20%.两种方案结构复杂性相当,旋流空气和二次喷注空气稳定火焰的燃气发生器不需要冷却火焰稳定器,可提高燃气发生器的工作时间.      

抑波槽宽度对水陆两栖飞机喷溅性能影响对比试验研究

抑波槽宽度合理性直接影响抑制喷溅的效果。通过两个抑波槽宽度的单船身模型拖曳水池对比试验,比较同一状态两者喷溅包络线,分析抑波槽宽度变化对飞机喷溅性能影响,表明减小抑波槽宽度使螺旋桨处喷溅高度增加19%以上,使襟翼处喷溅高度降低54%。     

一种改进的航空发动机结构概率风险评估方法

针对航空发动机适航条款FAR33.75中关于发动机限寿件(ELLP)结构失效概率要求,提出了一种基于Kriging和蒙特卡罗半径外重要抽样(MCROIS)混合的结构概率风险评估方法。该方法针对ELLP高维、小失效概率事件以及极限状态函数为隐式、高度非线性的特点,利用Kriging元模型模拟隐式极限状态函数,然后通过主动学习迭代算法,计算最优点(MPP,最接近设计验算点的样本点),更新实验设计(DOE)并提高Kriging元模型的模拟精度。在此基础上,利用Kriging元模型确定最优抽样半径,构造半径外重要抽样密度函数,在最优抽样半径确定区域进行抽样,通过构造主动学习函数,使样本点更多落在抽样半径确定的球区域附近,加速失效概率计算的收敛,并构建了ELLP风险概率模型,解决了高维、小失效概率事件以及隐式、非线性极限状态函数的发动机结构概率风险评估难题,以某型发动机低压压气机轮盘为应用示例,与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法进行了对比,验证了该方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

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。     

基于SE模块改进Xception的动物种类识别

Xception是Inception网络的一种极端化表现,在与Inception v3参数相近的情况下,它能够达到更高的准确度。由于神经网络提取的特征不一定都是有用特征,因此以Xception为基础,将SE(Squeeze and Excitation）模块加入该网络,调整特征通道的权重,使得网络的精确度得到提高。通过实验,融合SE模块的Xception网络训练精确度分别在Oxford-IIIT Pet数据集和CUB_200_2011数据集上提升了1%~1.7%和0.8%~1%,证明了SE模块能够进一步提升Xception的精确度。将改进后的Xception应用到动物种类识别中,根据精确度曲线对实验策略调整改进,最终在测试集上获得95.63%的识别率。     

基于自适应代理模型的结构动力可靠度分析方法

结构动力可靠度分析对于衡量结构的安全状态和工作性能具有重要的指导意义。采用一种同时考虑 动态激励载荷和材料力学性能参数随机性的动力可靠度计算高效方法,通过建立不确定性材料力学性能参数 与条件动力可靠度之间的 Kriging代理模型,推导动力可靠度的解析表达式;提出一个新的学习函数来构建自 适应的 Kriging代理过程,通过复合材料飞行器蒙皮骨架结构在随机振动载荷和随机材料力学性能参数共同作 用下的动力可靠度分析对所提方法的准确性与高效性进行验证。结果表明:所提方法不仅能够避免使用代理 模型对动力可靠度求解时由于使用数值积分所引入的误差,同时能够使用尽可能少的计算成本获得准确的动 力可靠度结果。     

基于局部几何特征的稠密点云配准方法

针对现有的稠密点云配准方法依赖初始位置设定、计算成本高、配准成功率不高等问题，提出了一种基于点云局部几何特征的稠密点云配准方法。采用深度卷积网络模型提取点云的局部几何特征，从而减少了三维点云数据的噪声、低分辨率和不完备性等带来的影响。在此基础上，使用K维树搜索完成局部几何特征描述子的关联工作。最后，通过随机采样一致算法对点云的相对位姿进行鲁棒的估计。通过对开源数据集上5个典型场景中的数据测试表明，该方法的配准成功率达到92.5%，配准精度达到0.0434m，配准时间相对最邻点迭代配准算法缩短了74.7%，实验结果验证了该方法的有效性、实时性和鲁棒性。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

航空发动机空气系统和热分析的耦合计算与试验验证

针对航空发动机空气系统设计和热分析计算分开进行且不考虑发动机部件对空气系统换热影响的特点,结合热分析计算实际,通过计算空气与热端部件之间的热量交换,建立了空气系统和热分析的耦合计算方法,并通过试验予以了验证。计算结果和试验结果的对比表明,耦合与非耦合计算的腔室压力基本相同,但耦合计算的腔室温度更接近试验结果,耦合计算相比于非耦合计算与试验的温度误差减小9.7K,耦合计算方法有利于减小空气系统温度计算误差。     

基于改进SSD的舰船目标精细化检测方法

以SSD为代表的主流深度学习方法在目标检测领域取得了显著的成绩,但由于该类方法只能以矩形框给出目标的概略位置,检测结果具有很大的背景冗余区域,特别是港口密集停泊的舰船在图像中会出现区域重叠,导致误检和漏检。针对以上问题,提出了一种具有旋转不变性的舰船目标精细化检测方法,该方法综合利用可变形卷积、可变形池化、旋转的边框回归和旋转的非极大值抑制等模块的优点,借鉴MobileNet架构对网络加速,通过学习密集区域目标的几何形变,有效预测目标的旋转角度,最终以旋转的矩形框给出目标的位置。实验结果表明,该算法可实现多类舰船目标类型区分和目标朝向判定的功能,有效地解决了实际应用中的目标精确定位定向难题,提高了自动目标识别的精确性,并满足工程应用的实时性要求。