座舱透明件光学性能分析与外形优化

针对某型座舱透明件,提出一种合理的数学建模方式,并以此为基础,对透明件的角偏差计算进行推导。设定合理的评价标准,利用角偏差及其增量对某型座舱透明件的光学性能进行分析评价。通过对光学性能数据进行处理分析,设计目标函数,不断优化透明件的脊线外形,以提高光学性能。结果表明：修整透明件的脊线外形,能够有效提高座舱透明件的光学性能;适当放大设计域,则优化效果愈加明显。     

视觉条件对驾驶员跟踪着舰引导指令影响研究

针对光学助降系统易受到不良天气（如低能见度）影响的缺点,研究了不同视觉条件对驾驶员跟踪着舰引导指令的影响。在光学着舰引导系统模型建立的基础上,针对不同视觉条件,对驾驶员跟踪菲涅尔透镜“肉球”的情况进行了仿真对比。结果表明,当视觉品质下降时,为防止跟踪效果变差,驾驶员应当减小操纵增益。     

非定常风沙流中风速脉动对沙粒相瞬时浓度影响的实验研究

在大气边界层风洞内采用高速CMOS相机记录了时均风速线性上升的来流条件下运动沙粒的图像。根据二进制图像标记像素的连通性,从数字图像中提取相机拍摄区域内沙粒的数量N,由此计算得到风沙流的瞬时含沙量C。获取图像的同时,使用恒温式热线风速仪MiniCTA配合55R49热膜探头测量观测域上方主流位置和跃移层顶部附近的风速变化。实验结果表明,风沙流中的瞬时含沙量总是非稳定的,其变化频率至少在100Hz以上。风沙之间的相互作用存在一定的滞后效应,大气湍流脉动对含沙量的作用与沙粒粒径相关,粒径越小,风速脉动作用越大。当粒径≤160μm时,风速的微小变化即可引起含沙量的明显波动,二者高度相关。当粒径较大的时候,如300～500μm,只有较长时间较大幅度的风速脉动才能使含沙量有较大幅度的变化,研究时均风速变化对含沙量的影响更具有意义。     

基于WCFSE-FSVM的转子振动故障诊断方法

为了提高含有噪声和野值的转子振动故障样本诊断精度,提出了基于WCFSE-FSVM的故障诊断方法。充分融合小波相关特征尺度熵(WCFSE)特征提取方法和FSVM故障诊断方法的优点,建立WCFSE-FSVM故障诊断模型。基于转子实验台模拟4种典型故障,获得原始故障数据;并利用WCFSE方法提取这些故障数据的WCFSE值,选取故障信号高频段中的尺度1和尺度2上的小波相关特征尺度熵W1和W2构造出振动信号的故障向量作为故障样本,建立FSVM诊断模型。实例分析显示:WCFSE-FSVM方法的转子故障诊断精度最高,即故障类别诊断精度为94.49%,故障严重程度的诊断精度为95.58%,二者都优于其它故障诊断方法。验证了WCFSE-FSVM方法的可行性和有效性。      

相关系数平稳序列的估计与识别

本文提出了通过观测序列确定不可直接测得的相关系数平稳序列模型参数的方法,详细讨论了相关系数AR(p),MA(q)和ARMA(p,q)序列状态方程的参数估计,为非平稳序列的滤波、预测和平滑提供了依据。文中还给出了观测系统参数的识别方法,与传统方法相比,本文方法考虑了测量噪声的均值和方差随时间变化情况,具有更高的识别精度。      

机载雷达罩电性能计算分析技术

概括介绍了几何光学法和物理光学雷达罩电性能计算分析技术的基本原理、方法、使用条件及 特点,并推出一种适应复杂形状机头雷达罩电性能计算分析的新型物理光学法/矩量法混合分析技术。     

模态参数识别的特征系统实现算法:研究与比较

以 GARTEUR飞机模型的飞行颤振和地面共振试验为例,对模态参数识别的特征系统实现算法的4种变形特征系统实现算法(ERA)、快速ERA(FERA)、相关ERA(ERA/ DC)和快速相关ERA(FERA/ DC),进行了深入的理论分析和仿真研究。结果表明:与ERA相比,ERA/ DC的阻尼识别精度在10%和30%噪声下可以提高6～60倍;FERA的识别速度可以比ERA提高4～1 0倍,且精度较高;而FERA/ DC的识别速度可以比ERA/ DC提高 3～5倍,并且精度不会降低。     

利用互相关差分模型在环境激励下提取模态参数

对于一些大型结构,难以采用人工激励进行模态识别,只能利用环境激励信息,单独从响应数据提取模态参数。针对这一实际情况,首先从经典差分模型入手,推导出了环境激励下的多参考点互相关差分模型,然后分别采用增广矩阵法和多项式特征值法求解模态参数。最后采用一飞机模型对多参考点互相关差分模型法进行了试验验证,并且将2种求解方法得到的结果进行了比较。结果表明,多参考点互相关差分模型能够有效地进行环境激励下的模态识别,并且多项式特征值法比增广矩阵法所得结果更好。     

缩尺模拟板相关性研究

介绍了模拟板由小模型到大模型的研制过程，着重讨论了模拟板小模型与大模型在流场总压恢复系数、周向不均匀度、低压区范围等方面的相关性问题。研究结果表明由小模型到大模型的研制方案是正确可行的。     

相关系数平稳过程时频分析方法

相关系数平稳过程是从非平稳过程中分离出的一类工程上常见且便于研究的随机过程,其均值和方差都可随时间变化,传统的平稳随机过程是它的一个特例。本文提出了相关系数AR(p),MA(q)和ARMA(p,q)序列的概念,建立了相关系数平稳过程的时频分析方法。该方法首先在时域进行全程分析,得到相关系数平稳过程的均值函数、方差函数和相关系数函数,然后可以对其进行傅里叶变换、短时傅里叶变换或小波变换,给出相关系数平稳过程的谱密度,同时提出了随机项谱密度和趋势项谱密度的概念。文中还讨论了线性系统对相关系数平稳过程输入的响应。