高空环境下喷嘴参数对航空活塞发动机燃烧与性能的影响

以一台四缸四冲程压燃式航空煤油活塞发动机为研究机型,运用工程系统高级建模和仿真平台软件(AMESim)仿真软件建立了发动机的整机模型,并使用台架实验的采集数据对该仿真模型进行了验证。在高空环境中,仿真分析了飞行器起飞工况、最大巡航工况下发动机喷油器的不同喷孔数、孔径对发动机燃烧过程、性能和NOx排放特性的影响。计算结果表明:稳态工况下,随着喷孔数的增加,最高燃烧压力和温度增加,瞬时放热率增长速度快且峰值上升;同时,缸内预混燃烧得到强化,燃烧始点提前,滞燃期和燃烧持续期缩短,燃烧重心前移,循环热效率增高,但同时会提高NOx的生成量;在飞行器瞬态变海拔的起飞工况下,多喷孔数、小孔径的喷油嘴有利于航空活塞发动机在高空环境下恢复发动机功率,提升飞行器的动力性和续航性能。      

高精度高动态星模拟器研究

给出了高精度高动态星模拟器系统组成和总体结构, 提出一种基于亚像素显示技术提高动态星模拟器星点位置显示精度从而减小星点几何中心与能量中心位置偏差的新方法. 针对动态星模拟器高动态性要求, 提出一种快速精确检索全天球导航星的新方法, 将已知SAO (Smithsonian Astrophysical Observatory) 星表进行分区, 计算当前姿态四元数并分析航天器视轴所在区域, 对于距离视轴较远区域停止搜索和匹配, 很大程度上缩小了导航星搜索范围, 进而缩短了全天球恒星遍历所需时间. 软件测试结果表明, 此快速检索法可使全天球导航星的选取速度提高近10倍.      

一种融合MRF分割与数学形态学的道路提取算法

针对高分辨率合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像中道路目标难以有效提取的问题,提出一种融合马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）分割与数学形态学处理的高分辨率SAR图像道路提取算法。该算法首先利用直方图均衡化和增强Lee滤波对SAR图像进行预处理,实现道路的边缘增强,抑制相干斑噪声;进而利用基于条件迭代模式（Iterated Conditional Mode, ICM）的MRF对SAR图像中的道路目标进行初分割;再用数学形态学填充空洞,平滑道路边缘;最后,基于道路的几何特征,使用偏心率、矩阵度、复杂度等因子去除虚警,从而提取出道路目标。利用该文算法对两块实际高分辨率SAR图像进行道路目标提取,均可以取得90%以上的正确道路提取率,表明本文算法具有较高的道路提取精度。     

具有方向特性的X角点的亚像素检测定位

X角点被广泛应用于相机标定与可见光视觉跟踪系统,不仅具有位置信息,还可以具有方向信息.针对X角点的精确位置检测和方向检测,提出了一种利用X角点对称性的检测与定位算法——对称性计算算子(SC,Symmetry Calculation),简称SC算子.该算法主要由两部分组成.先利用对称性计算值确定X角点像素位置,然后基于二次曲线拟合及直线相交求亚像素位置.通过角点定位实验,仿真分析高斯噪声和畸变对定位精度及鲁棒性的影响,并与Harris算法及Micron Tracker系统进行比较.实验表明,本文方法能有效检测X角点,排除其他类型的角点和干扰点,具有较高的定位精度和鲁棒性.      

基于NUIO的无人机作动器故障检测

针对受未知气流干扰与随机噪声影响的无人机纵向系统进行作动器故障检测研究.在建立固定翼式无人机非线性系统纵向模型的基础上,设计了基于容积卡尔曼滤波(CKF)的非线性未知输入观测器(NUIO).通过构造未知输入观测器结构来解耦未知气流干扰对残差的影响,同时,CKF被算法用于求解观测器增益矩阵,实现了在未知气流干扰解耦情况下残差对随机噪声的鲁棒性.最后,利用残差χ2检验方法判断故障是否发生.仿真结果表明:此方法能有效解耦未知干扰对残差的影响,并快速、准确地检测出了无人机作动器故障.      

汉语双模情感语音数据库标注及一致性检测

对缺少含有丰富情感标注信息的情感语音数据库问题,建立了一个包含语音和电声门图仪(EGG)信息的汉语双模情感语音数据库,并对其进行了标注和一致性检测.首先,根据情感语音数据库的特色制定了详细的标注规则和方法,由5名标注者按照制定的标注规则对情感语音数据库进行标注.其次,为了确保情感语音数据库的标注质量和测试标注规则的完整性,标注者在正式标注之前先进行了测试性标注,测试语音包含280条语音(7种情感×2名说话人×20条语音).最后,根据语音标注规则设计了相应的一致性检测算法.结果表明,在5ms的时间误差范围内,5名标注者对相同语音标注的一致性平均可以达到60%以上,当误差范围增大至8ms和10ms时,一致性平均可提高5%和8%.实验说明5名标注者对语音的理解较一致,制定的标注规则比较完整,情感语音数据库的质量也较高.      

基于边缘信息的灰度目标跟踪算法

提出了一种基于边缘信息的跟踪算法,其可以实现对剧烈变化的灰度目标的精确跟踪.首先,利用基于双同心圆窗口算子的非线性边缘检测算法得到高质量的边缘信息;其次,为了解决单一边缘特征空间不能充分表征目标的难题,提出了一种通过组合边缘图像构建特征空间的方法,以便为目标建模提供充分信息;再次,在构建的特征空间中使用核估计方法对目标进行建模;在目标定位阶段,利用Kalman滤波器对目标进行预估后,再由Mean Shift算法在预估位置邻近区域实现目标定位;最后,提出了一种基于形态学的动态模型更新策略,使得算法不仅可以获得精确的目标区域,还可以实现对目标尺寸和形状变化的自适应.实验结果表明,本算法不仅可以有效跟踪剧烈变化的灰度目标,而且跟踪窗口可以实现对目标尺寸和形状的自适应.      

垂直起降运载火箭返回轨迹不确定性优化

针对垂直起降运载火箭一子级在返回着陆的过程中存在的参数不确定性,提出了一种基于非侵入式多项式混沌展开的序列优化和可靠度评估的返回轨迹不确定性优化方法。首先,建立了返回多飞行段轨迹在确定性条件下的优化模型。然后,为同时兼顾轨迹的鲁棒性和可靠性,建立了由鲁棒最优目标函数、基于可靠度的路径约束和鲁棒等式约束组成的不确定性返回轨迹优化模型。最后,基于非侵入式多项式混沌展开方法对鲁棒目标函数和等式约束进行量化处理,将原随机鲁棒优化问题转化为高维状态空间中的等价确定性优化问题;为提高路径约束的可靠度评估效率,基于非侵入式多项式混沌展开方法对最可能点法进行改进,进一步发展了序列优化和可靠度评估策略。数值仿真结果表明,所提出的不确定性优化方法具有较好的鲁棒性,可以满足工程可靠性指标要求,同时还具有较高的精度和计算效率。     

基于跟踪微分器的高超声速飞行器Backstepping控制

针对存在模型参数不确定和外部干扰的高超声速飞行器（HFV）跟踪控制问题,提出一种基于Backstepping方法的抗饱和非线性控制器。将飞行器纵向动力学模型分为速度子系统和航迹倾角子系统,然后针对每个子系统单独设计控制器。设计跟踪微分器获得信号的一阶导数,用以估计系统中的不确定干扰项和避免"微分项膨胀"问题。控制器设计过程考虑了控制量发生饱和的情况。基于Lyapunov理论证明了闭环系统信号的稳定性。与传统高超声速飞行器Backstepping方法相比,所设计的控制器采用待跟踪状态与理想控制指令之间的实际误差作为反馈量,放宽了对系统干扰项的限制,提高了控制器对控制增益变化的适应性,进而提高了闭环系统的跟踪控制性能。对比仿真结果验证了所设计方法的有效性。