利用二次型实时剔除雷达数据中野值的方法

实时剔除雷达测量数据中的野值对于提高目标轨迹精度具有重要意义。文中分析了一种利用残差和误差相关矩阵构造二次型作为判定野值的方法,并给出了这种方法的实现思路和仿真结果,指明了该方法可推广应用的领域。     

随机声载荷时域信号门限自回归模型研究

利用航空发动机燃烧室噪声测试数据[1],采用门限自回归分析方法建立随机声载荷门限自回归模型SETAR(2;2;30,30),得到令人满意结果,并将拟合和预测均方误差与文献[1]非门限的自回归滑动平均模型ARMA(17,16)的结果进行了比较.     

压力恢复系统扩压器激波串现象的数值模拟

通过求解由S-A一方程湍流模式封闭的三维雷诺平均Navier-Stokes方程,采用有限体积方法对激光器压力恢复系统变截面扩压器常温状态下的三维流场进行了数值模拟.数值计算和实验符合良好,较好模拟了扩压器中由激波/边界层干扰诱导的复杂流场的流场特性并再现了流场中的"激波串"和"伪激波"现象.本文对激波串的形成机理进行了分析,发现了几种变截面扩压器特有的激波串结构,并研究了扩压器扩张角对扩压效率的影响.     

数控纤维缠绕机芯模处理软件的研究

给出了离散点输入芯模的数学处理过程,从而对任意给定的芯模轮廓曲线有了统一的处理方法,统了一芯模输入,为非测地线缠绕软件的输入芯模“微元化”提供了理论依据,并为后面的缠绕计算奠定了基础。     

高超声速锥导乘波体非设计点性能研究

对设计马赫数6的锥导乘波体在马赫数4～7、迎角-6°～+6°的三维流场进行了数值模拟.研究表明:粘性对阻力系数的影响较大;非设计马赫数时,锥导乘波体的升阻比没有明显减小;升力系数与迎角呈线性关系,随着迎角增大而增大;升阻比在+2°迎角下达到最大.     

基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。     

N5B飞机机身钢构架焊接架数字化设计与制造技术

详细阐述了在N5B飞机机身钢构架焊接架的设计与制造中运用数字化技术的先进性。     

基于Nash-Pareto策略的两种改进算法及其应用

针对多目标、多设计变量的优化问题,提出了两种优化的新算法:一种是将多目标问题转化为单目标时,对目标权重的确定提出了新的途径;另一种是直接对多目标问题进行优化,并对Pareto遗传优化技术作了改进,以得到均匀分布的Pareto最优解集.两种新算法都是建立在Nash的系统分解与Pareto遗传算法的基础上,因此称这类算法为Nash-Pareto策略.借助于这类算法,文中以跨声速压气机双圆弧类叶型的气动优化为例,给出了气动优化的全过程.数值优化的实验表明所给出的改进算法是可行的、有效的.     

面向未知区域深度测量的序列图像稠密点特征生成算法

对未知着降区平坦度测量是无人机在复杂地形下安全着陆的关键问题。首先,根据小孔成像原理推导出基于单目序列图像的未知区域深度计算方程;其次,针对稀疏匹配存在深度信息重构误差大而稠密匹配在平滑区域误匹配率高的问题,提出一种基于Delaunay三角剖分的稠密点特征生成算法;然后,分别对序列图像中的2帧图像提取亚像素级Harris角点和尺度不变特征变换(SIFT)特征点,并分别进行特征点匹配;再以2种特征点间的欧氏距离作为约束条件将2种特征点进行融合,生成准稠密特征点;最后,将准稠密特征点进行Delaunay三角剖分,并根据每个剖分三角形上3个顶点像素偏差的方差值制定稠密特征点的生成策略,并结合所提出的深度计算方程计算整个未知区域各点的深度信息。通过Vega Prime(VP)搭建仿真演示验证系统,实验结果表明在机载相机距地面400m处计算高度分别为90m和55m的物体深度信息时,其深度测量相对误差不超过0.89%,具有较高的精度。     

民用飞机静气动弹性载荷计算方法研究

以某大型客机为例,根据气动外形利用有限元软件PANTRAN建立高阶气动面元,利用ZONAIR静气动弹性方法,分析了其弹性载荷,包含气动力系数、过载、迎角,并与刚性载荷进行了对比。此方法合理可靠,可用于民用飞机的弹性载荷设计分析。