基于FCM聚类的示温漆图像分割算法

根据示温漆(TIP)图像特征及相关实验结果,提出了一种基于模糊C均值(FCM)聚类的示温漆图像分割算法。该算法以FCM聚类算法为核心,应用双边滤波器平滑图像,提高图像分割质量。通过颜色空间转换,提高图像聚类的迭代效率。实验表明:该算法增强了示温漆温度判读需要的特征信息,可以提取人眼无法识别的等温线,同时消除了等温线崎岖等现象,测温误差为±10℃。算法应用效果良好,满足工程要求,已用于示温漆自动判读软件开发。      

嵌入式大气数据传感系统研究进展

大气数据的精确测量对飞行器的导航与控制至关重要。相较于传统的探针式大气数据测量系统,嵌入式大气数据传感系统更适用于隐身性能要求、大迎角飞行要求的飞行器或高超声速飞行器。回顾了嵌入式大气数据传感系统的发展历程,介绍了该系统完整的组成部分及其工作原理,并指出该系统在应用时的四项关键技术(测压孔布局、气动模型及求解算法、校正算法、故障检测及管理技术),结合国外多种飞行器上该系统不同的应用方案,分别对比分析四项关键技术不同应用方式的优缺点;指出了该系统的四项关键技术均会影响系统精度及可靠性,实际应用中需综合考虑选择其应用方式;最后展望了该系统在未来航空航天领域的应用。     

化学非平衡流动解耦算法的回顾与新进展

超声速化学非平衡流动的数值模拟一直是计算流体力学领域的难点,主要体现在如下几个方面：物理过程非常复杂,存在着激波、燃烧波等各种复杂波系的相互作用;超声速化学非平衡流动属于典型的时空多尺度物理问题,其控制方程存在严重的刚性,给数值求解带来了很大困难。对国内外的解耦算法研究现状简单综述后,主要介绍1993年刘君提出的解耦算法的理论基础,流动方程采用冻结流模型,源项方程模拟流体微团在当地绝热、定容的热力学系统内发生的化学反应过程。通过引入两个中间变量,即等效内能和等效比热比,将与温度无关的生成焓从流动方程组能量项中分离出去,源项方程组中包含等效内能,使用不同算子对流动方程和源项方程解耦求解。与传统解耦算法相比,源项方程的求解过程中包含状态参数和组元同时变化。结合刘君解耦算法机理和有限体积法空间平均特性,介绍近期在提高算法计算效率方面的研究进展,包括流动方程优化算法和耦合过程优化。采用优化算法对经典的激波诱导燃烧算例进行数值模拟,与不同文献结果进行对比,验证了优化算法的时空精度。通过总结经验发现化学非平衡反应仅发生在流场局部区域,提出质量生成率判据,结合相应模拟结果验证了方法的可行性,可以进一步提高化学反应算子的计算效率。     

超临界压力下碳氢燃料裂解与流动传热模拟的快速算法

为了快速预测发动机冷却通道内碳氢燃料在考虑热裂解时的流动传热特性,基于正癸烷热裂解反应机理,建立了一套模拟正癸烷裂解吸热和超临界压力传热现象的快速算法。采用三维物性库查表算法计算裂解反应混合物的热物性,同时对组分输运方程进行简化,简化后只需求解1个组分输运方程。通过与现有的实验和数值结果进行比较,检验了快速算法的计算效率和可靠性。结果表明,快速算法与求解全组分输运方程的算法精度相当,但计算效率提升了约20倍。最后采用该算法对三维矩形截面冷却通道内的超临界压力正癸烷裂解与传热过程进行数值模拟,进一步考察了本文快速算法的计算精度及其工程应用价值。     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

一种基于改进WLBF频谱的异构双基地前视SAR成像算法

异构平台组成的双基地前视合成孔径雷达（SAR）配置灵活,可实现多种构型下的前视成像,具有潜在的应用价值。然而特殊的几何构型使得其回波信号具有新的特性,给频谱模型的推导及成像算法的设计带来不便。针对这一问题,提出了一种基于改进WLBF （Weighted Loffeld's Bistatic Formula）频谱的双基地前视SAR成像算法。首先,引入时域去走动和切比雪夫降阶法,减小了传统频谱模型中相位历程的加权分割误差和二阶展开误差,在此基础上推导了回波信号的改进WLBF频谱表达式。然后,使用切比雪夫多项式将改进WLBF频谱展开并设计了双基地前视SAR成像算法。最后,对频谱模型和成像算法进行了仿真分析。结果表明所提改进WLBF频谱模型与传统频谱模型相比具有较高的精确度,设计的成像算法可满足异构双基地大前视系统的成像要求。     

电机-变距螺旋桨动力系统功率优化控制

电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统（以下简称变距电动力系统）可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略：在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。     

变循环发动机模态转换建模及控制规律设计方法研究

为了实现变循环发动机快速可靠的模态转换,本文发展了变循环发动机模态转换过渡态模型及控制规律设计方法。在变循环发动机动态数值仿真程序的基础上,针对模态选择阀与涵道引射器这两个模态转换过程中的关键变几何部件,建立了高精度的气流突扩局部损失模型。首次提出了可考虑模态选择阀堵塞对发动机性能影响的模态选择阀堵塞模型,消除了由于模型不精确造成的模态转换参数波动。在建立的变循环发动机数学模型的基础上,提出了基于直接推力控制技术的模态转换控制规律设计方法,考虑了变循环发动机的8个可调参数,采用差分进化算法对模态转换过程进行了优化。结果表明,本文提出的模态转换控制规律设计方法可以实现变循环发动机快速平稳的模态转换,双外涵转单外涵的参数变化规律与单外涵转双外涵的参数变化规律基本类似,推力在0.6秒就稳定在目标推力值,其余参数大多在1.4秒之后才趋于稳定。本文提出的变循环发动机模态转换控制规律设计方法还可应用于常规航空发动机的加/减速过渡态控制规律设计中。     

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明:得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。     

先复制后移位桥函数的性质

进一步研究了先复制后移位桥函数的性质,例如递推关系式、数学表达式、乘积特性及正交条件。同时,还给出了几组完备的正交函数系。