风扇/压气机周向模态识别中传感器角度偏差的影响

基于任意角度压缩感知(CS)方法分析了传感器安装角度偏差对风扇/压气机周向模态识别重构的影响,设计了一套自适应角度优化程序修正重构误差。利用数值试验探究了传感器角度偏差和数量对周向模态重构结果的影响,研究表明:当角度偏差等级为2.5%时,平均重构误差达到10%以上,若保证重构误差基本不变,将传感器数量从7个增加至25个,仅可以将角度偏差等级放宽至4%。而采用小生境微种群遗传算法进行自适应角度优化,在20 dB信噪比下,通过自适应角度优化可将角度偏差等级从2.5%放宽至10%,降低了传感器安装的精度要求。成功优化了一款冷却风扇在前三阶叶片通过频率下的主要周向声模态重构幅值。自适应角度优化算法有效提升了基于压缩感知的风扇/压气机周向模态重构可靠性。     

发动机唇口电热防冰系统性能仿真

采用三维耦合传热方法对发动机唇口电热防冰系统进行了多状态下的性能仿真,获得了唇口表面平衡温度及动态温升响应时间,以此评估防冰系统性能,并通过与冰风洞试验结果对比,对仿真过程进行了修正。研究表明:唇口表面加热区平衡温度均高于273.15 K,温升响应时间小于60 s,满足防冰需要,较为严酷的防冰状态点主要为飞行速度较大、环境温度较低的状态点;修正唇口材料导热系数后,仿真与试验结果吻合良好。研究结果能有效指导工程研制,对提高防除冰仿真分析结果的准确性提供了很好的借鉴。     

航空燃油齿轮泵滑动轴承非线性瞬态性能数值分析

为研究航空燃油齿轮泵滑动轴承在复杂交变载荷扰动下的瞬态润滑行为,建立了燃油齿轮泵滑动轴承的瞬态计算模型。该模型考虑了滑动轴承油膜空化边界的质量守恒和其所处非线性动态承载环境的影响。在此基础上使用批处理技术实现了燃油齿轮泵和滑动轴承的联合仿真计算,在滑动轴承的瞬态润滑计算过程中计入了燃油泵瞬态内流场和其动态载荷的耦合作用。以此进行了恒定载荷和动态载荷工况下的轴心轨迹稳定性分析以及轴承瞬态润滑性能分析研究。研究结果表明：滑动轴承计算模型的计算结果与实验数据较为吻合,误差保持1.2%以内;燃油齿轮泵的动态载荷对轴心轨迹的影响体现在轨迹启动段偏移的增大以及静平衡位置的消失;通过不同关键参数的对比研究发现：合理的增大宽径比或减小间隙比可以获得更为理想的轴心轨迹静平衡位置,但对于轴承转子运动的稳定性,间隙比由0.2%增至0.6%时,未稳定阶段轴心位置的变化趋势由双峰变为单峰,速度稳定段曲线的波动幅值先增大后趋于不变;当宽径比由0.6增至1.2时,全周期内速度响应曲线的偏移降低,轴心运行的稳定性提高;在轴承瞬态润滑特性中对于轴承载荷变化泄露流量具有的敏感性较强而最小油膜厚度的敏感性较差。     

最小数据丢失量的地月中继卫星任务调度研究

月球背面的探测器必须依靠地月中继卫星进行数据传输与通信。地月中继任务包括实时性任务和延迟容忍类任务,如数传任务。当探测器等待传输的数据量超出用户存储容量时,延迟容忍类任务会由于探测器本地存储资源不足和地月中继卫星天线资源受限而无法完成,导致任务数据丢失,所以需要设计一种合理的地月中继任务调度策略,提高地月中继卫星的资源利用率,减少数据的丢失。对地月中继卫星任务调度进行了研究,在分析地月中继卫星数传任务的特点及用户的存储限制的基础上,以最小化数据丢失量为优化目标,建立了地月中继卫星任务调度模型,并设计了一种基于离散烟花算法（DFWA）的地月中继卫星任务调度算法。仿真数据分析表明,基于离散烟花算法的地月中继卫星任务调度算法在求解结果上优于遗传算法,是一种合理、有效的调度方法。     

eLoran系统ASF网格应用算法研究

ASF网格是提高增强型罗兰（Enhanced Long Range Navigation,eLoran）系统精度的重要方法。根据所在网格四个顶点的附加二次时延（Added Secondary Factor,ASF）值通过网格应用算法得到待测试点的ASF值,一定程度上比公式计算的ASF值更准确。在计算过程中,用户四个顶点ASF值的测量误差会传递给用户,同时内插算法本身也会引入误差,此时内插算法的选择尤为重要。本文通过仿真、分析比较几种常用的内插算法,得出结论：反距离插值算法引入的误差最大,双线应插值算法引入的误差最小,而且误差呈现一定层次感,网格从内到外误差逐渐减小。     

W波段UAV MISAR实时成像运动补偿方法

建立了实时成像正侧视合成孔径雷达(SAR)运动误差模型,采用了一种基于惯导和相位梯度自聚焦(PGA)运动误差估计的中心波束平面运动补偿算法。该算法对回波包络和相位进行分开补偿,利用惯导数据把带有运动误差的回波包络拉直,再利用相位梯度自聚焦算法对回波进行相位误差估计并补偿。针对实时成像的时间少、运算量大、运算资源受限等特点,该算法取消了距离徙动校正的步骤,将运动误差矢量在斜距平面投影并完成包络校正和相位误差估计。该方法运算量小,同时能满足分辨率要求。仿真结果表明:该方法能够得到质量较高的SAR图像。     

一种中心型间断有限元MMALE方法

针对多介质可压缩流体动力学问题,提出了一种单元中心型二维MMALE(Multi-Material Arbitrary Lagrangian-Eulerian)方法.在拉氏步,流体力学方程组采用中心型间断有限元方法求解.对于混合网格,采用Tipton压力松弛模型更新物理量,用等参坐标法更新物质中心点坐标.界面重构采用一种...     

Hypersonic reentry trajectory planning by using hybrid fractional-order particle swarm optimization and gravitational search algorithm

This paper proposes a novel hybrid algorithm called Fractional-order Particle Swarm optimization Gravitational Search Algorithm (FPSOGSA) and applies it to the trajectory planning of the hypersonic lifting reentry flight vehicles. The proposed method is used to calculate the control profiles to achieve the two objectives, namely a smoother trajectory and enforcement of the path constraints with terminal accuracy. The smoothness of the trajectory is achieved by scheduling the bank angle with the aid of a modified scheme known as a Quasi-Equilibrium Glide (QEG) scheme. The aerodynamic load factor and the dynamic pressure path constraints are enforced by further planning of the bank angle with the help of a constraint enforcement scheme. The maximum heating rate path constraint is enforced through the angle of attack parameterization. The Common Aero Vehicle (CAV) flight vehicle is used for the simulation purpose to test and compare the proposed method with that of the standard Particle Swarm Optimization (PSO) method and the standard Gravitational Search Algorithm (GSA). The simulation results confirm the efficiency of the proposed FPSOGSA method over the standard PSO and the GSA methods by showing its better convergence and computation efficiency.     

基于北斗三号短报文的共视数据压缩传输方法

共视时间比对通过交换两地共视数据完成远距离高精度的时间比对。针对无地面通信网地区,本文提出了一种基于北斗短报文的共视数据压缩传输方法,该方法通过将共视数据进行压缩,利用北斗的短报文功能对压缩后的共视数据进行实时传输,在无地面通信网的地区进行了共视时间比对试验。试验结果表明,本文设计的共视数据压缩方法具有较好的压缩效果,可以通过北斗短报文实现无地面通信网的情况下的实时共视时间比对。     

基于SVM算法的虚假航迹识别

针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。