基于自适应Kriging代理模型的交叉熵重要抽样法

对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题,本文提出了一种交叉熵重要抽样（CE-IS）方法结合自适应Kriging （AK）代理模型的求解方法（CE-IS-AK）。所提方法基于交叉熵原理,用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数,并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新,从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外,本文还改进了CE-IS方法的收敛准则,避免了方法的冗余迭代,扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型,因此,本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法,本文方法中引入了重要抽样的思想,因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下,大幅缩减小失效概率计算时样本池规模,并且由于利用了混合高斯模型,因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。     

基于GPS多星三频数据融合的GNSS-IR土壤湿度反演方法

土壤湿度的监测是全球卫星导航系统干涉测量法（GNSS-IR）的关键应用之一。传统的GNSS-IR土壤湿度反演方法一般只针对单颗卫星的单一频段,未充分利用不同轨道、不同频率卫星信号的差异性与互补性。针对此问题,提出了一种将GPS多星的L1、L2和L5频段数据加权融合进行联合反演的方法,该方法利用基于最小方差的自适应融合算法得到加权因子,并通过现场实验进行了方法验证。结果表明:在测试集上所提出的反演方法相比于传统的Larson方法,相关系数提高了24.69%,均方根误差下降了22.28%,与均值融合法相比,相关系数提高了26.77%,均方根误差下降了23.26%,证明了所提方法能有效提高反演精度。      

并行组合扩频通信系统变换域干扰抑制技术研究

为提高并行组合扩频通信系统抵抗窄带干扰的能力,研究自适应多门限和DT-FCME两种变换域算法抑制并行组合扩频通信系统中窄带干扰的问题。经仿真验证,两种算法能够对系统中高斯白噪声环境下的多种窄带干扰起到较好的抑制效果。最后对比分析了两种算法抑制不同类型窄带干扰时的优缺点。     

航空制造领域移动机器人加工系统研究综述

移动机器人加工系统在航空大部件装配领域应用广泛。由于移动机器人加工系统脱离定点作业模式进行移动加工,在实际加工过程中,其大部件待加工部分的高精度定位以及切削加工过程的加工稳定性问题必须要得到研究和解决。通过对国内外先进移动机器人加工系统的研究综述,重点研究移动状态下大部件高精度定位技术以及加工过程中的振动抑制问题,以实现移动机器人的稳定切削加工,并对有待解决的问题及未来的研究方向进行了讨论和展望。     

航空发动机限寿件疲劳可靠度计算新方法

针对目前的航空发动机限寿件（ELLP）疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点,提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样（AUMCROAIS）疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样（MCAIS）快速逼近真实设计验算点（MPP）附近,随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样,并依次构造主动学习函数,对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取,从而实现最优抽样半径的更新,通过不断的更新确定出最优抽样半径,加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度,解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题,最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法,并与传统的蒙特卡罗仿真（MCS）方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法（MCROAIS）和一阶可靠性方法（FORM）进行了对比,验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

SAS与PANS模型在圆柱绕流中的应用比较

分别运用SST(Shear Stress Transport)、SST-SAS(Scale-Adaptive Simulation)、两种变fk(模化湍动能的比例)函数的SST-PANS(Partially Averaged Navier-Stokes)湍流模型对Re=3900的圆柱绕流进行了数值研究,重点从湍流结构捕捉、气动力计算、涡黏性控制等方面,比较了SAS与PANS两类RANS/LES混合模型的计算能力,并通过不同网格计算分析了模型的网格敏感性。数值结果表明:SAS及两种变fk方法的PANS模型均具有求解小尺度涡运动的能力,并能较好地反映出绕流尾迹的三维非定常特性,同时PANS模型能捕捉到更多的非定常结构;SAS模型中自适应尺度Lvk立足于当地流动,对网格依赖较小,计算的湍动粘度分布更合理,能够更好地计算剪切层及回流区;两种PANS模型网格独立性较差,出现了雷诺应力不足的现象;类DES可变fk函数构造相对简单,所得fk分布更准确,使用tanh函数计算的尾迹区fk值偏低,对流场调控能力稍差。     

一种新的最速下降算法在自适应噪声对消中的应用

自适应噪声对消在很多领域有着重要应用。为了进行自适应噪声对消,提出了一种新的最速下降算法。该算法主要原理是对多元二次函数进行降维处理,使其变成一元二次函数,再应用抛物线的性质分别循环迭代地求解每一个维度上的极值。在自适应噪声对消应用中,所提算法与传统的自适应算法进行对比,具有收敛速度快,滤波效果好,滤波效果可调节,抗恶劣信噪比以及急剧变化信噪比,不需选择迭代步长,适合计算机和可编程硬件实现等优点。      

陆基导弹动基座初始对准评估方法研究

根据目前的工程现状和通用的武器系统使用要求,采用了各试验单位都可以实现的方法,针对对陆基导弹系统性能有较大影响的,或者对后续导弹飞行控制有关键影响的关键性指标,提出了从性能指标、综合导航精度以及关键性指标3个方面对陆基动基座初始对准进行评估的方法。