飞机颤振模态参数的频域子空间辨识

 研究了基于非参数噪声模型的频域子空间系统辨识法,并采用频域子空间辨识算法实现了基于多通道数据的颤振模态参数辨识,改变了传统的单通道颤振试验数据分析模式,试验结果表明子空间算法能有效提取多通道数据中包含的主要危险模态信息,且计算量小,适用于模态参数的在线分析。     

空中环境谱编制中的假设检验方法

 在依据空测环境数据通过模糊聚类分析确定空中环境谱区域划分中,提出了对分类的各类数据总体分布齐次性检验加以判别和归类的方法。通过对典型应用实例中3种检验方法（t分布假设检验、秩和检验、斯米尔诺夫检验）检验结果的分析,确定使用秩和检验与斯米尔诺夫检验相结合的方法进行空中环境谱模糊聚类分析的假设检验,使空中环境谱的区域划分更为科学合理。     

再入飞行器多层隔热结构优化分析

  针对可重复使用飞行器再入过程中热防护系统的复杂传热问题,采用有限元方法对可重复使用飞行器多层隔热结构(MLI)进行参数化求解,预测内部结构瞬态温度响应,对具4层反射屏的多层隔热结构进行优化设计,分析影响隔热性能的多个因素（如反射屏的分布,屏间纤维厚度和最上层反射屏与热边界距离）对隔热性能的影响规律,为多层隔热结构的优化设计提供相关参考。     

低信噪比图像目标检测技术研究——Ⅰ.数据流程与背景感知

提出了一种将背景区域感知与目标特征分析相结合的自动提取图像目标的层次化数据处理流程;探讨了线性预测估计和非线性均值滤波两种常用背景估计技术和自适应空间滤波的形态学背景感知方法。实验测评表明,形态滤波算法对背景的自适应感知能力强,能真实贴切地反映图像背景的起伏变化规律。     

高空长航时无人机结构重量估算方法研究

在对高空长航时无人机总体参数统计数据分析的基础上,利用线性回归分析的方法并结合工程实践经验推导出高空长航时无人机结构重量估算公式;以美国的高空长航时无人机"全球鹰"(global hawk)为例进行估算,结果验证了结构重量评估公式的合理性和可用性;在此评估公式的基础上运用数学方法推导出反映高空长航时无人机总体参数变化与结构重量变化规律的数学公式,并对总体参数的敏感性进行了分析.在飞机总体设计过程中,充分考虑总体设计参数对飞机各部分结构重量的影响规律,就能够使高空长航时无人机结构重量的估算结果更加准确合理.     

操纵面对跨声速机翼气动弹性特性的影响

 运用基于非定常CFD的气动力辨识技术,得到跨声速非定常气动力降阶模型。耦合结构动力学方程,建立了基于状态空间的跨声速气动弹性分析模型。分析了典型三自由度二元机翼的颤振边界,分析结果与CFD/CSD直接耦合方法吻合。然后研究了操纵面结构参数（固有频率和重心位置）对跨声速气动弹性特性的影响。研究发现,一些传统的结构设计准则和颤振排除技术未必适用于跨声速状态;操纵面偏转模态常常成为诱发跨声速颤振的主要模态;经典的质量平衡技术可能会降低跨声速气动弹性系统的稳定性。     

鸟体材料参数的一种反演方法

 在给定鸟体本构模型的前提下,通过优化方法自动实现了鸟体材料参数的反演,改变了以往采用的麻烦、费时和主观的手动试凑方法。数值模拟采用接触碰撞耦合算法,优化目标是使试验值与计算结果相对误差的平方和最小。鸟撞铝板算例选用鸟体为塑性动力学本构模型,通过其中两个参数的反演证实了这种方法的正确性和可靠性。鸟体材料参数的反演进一步完善了鸟撞有限元数值模拟的耦合解法,为飞机结构的抗鸟撞研究提供了一定的技术支持。     

作战飞机出动能力评估模型

飞机的出动能力直接影响飞机的作战效能,为了提高其出动能力,文中对作战飞机出动能力的影响因子进行了简介,阐述了训练和作战情况下飞机出动能力的评估指标,并应用马尔科夫链对出动架次的效能指标进行了建模,给出具体算例进行了分析研究,模型简单准确,便于进行深入研究。     

光纤惯导车辆姿态识别系统及其误差分析

光纤惯导具有分辨率高、动态范围大、灵敏度高、寿命长、自主性强、成本低等特点,将其应用到驾驶行为和车辆姿态识别系统中,通过对中低精度光纤惯导的车辆姿态识别系统存在的误差进行分析,提出车载惯导自适应快速对准模式、全参数自标定误差标校方法,以解决中低精度光纤惯导误差随时间不断累积的问题,实现车辆姿态识别自主性,为车辆姿态识别以及驾驶行为识别提供强有力支撑。分析和实验结果表明该车辆姿态识别系统可指导行车安全。     

扩展卡尔曼滤波对时变参数追踪性能的影响研究

扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman filter,EKF）理论由线性卡尔曼滤波理论发展而来。在结构的物理参数未知的情况下,扩展卡尔曼滤波理论将结构的物理参数与其状态向量组成增广状态向量,对增广状态向量进行识别,从而得到修正的结构参数。本文引入扩展卡尔曼滤波理论,对结构参数进行识别。为了验证该方法的有效性,引入1个时变参数三自由度系统作为仿真算例,分别探讨扩展卡尔曼滤波中的各项滤波参数（模型噪声的协方差矩阵Q,测量噪声的协方差矩阵R）对结构的时变参数追踪性能的影响。结果表明,合适的滤波参数能使得算法更迅速,准确地识别出结构中的时变参数变化趋势。还通过一个悬臂梁仿真算例,证明了即使在部分测点没有测量的情况下,EKF算法也能识别出结构参数。