圆柱形霍尔推力器轮辐效应试验研究

为了研究圆柱形阳极层霍尔推力器运行过程中的轮辐效应〖BF〗（〖BFQ〗rotatingspoke〖BF〗）〖BFQ〗旋转频率在相关工作参数影响下的变化规律,找出抑制轮辐效应的方法,采用了将环形阳极分成独立两段的设计方案,通过观测两个独立阳极段之间的信号随放电电压、工质输送速率等参数的变化来定性定量开展试验研究。试验观测结果表明,该推力器在运行过程中,随着放电电压和气压的增加,轮辐效应旋转频率相应地获得提高;在近阳极区域的轮辐效应是普遍存在的,即使是在高电压的条件下;轮辐效应旋转频率主要在10~45kHz;轴向电流振荡在独立阳极段总电流中约占50%。减小工质流量,降低放电电压有利于抑制轮辐效应。     

基于区域灰度统计信号处理的图像融合方法

针对多源图像融合问题,提出了一种在多分辨率框架下基于区域内灰度特征统计信号的融合算法.利用图像灰度特征的区域生长法对源图像进行区域分割,并以裂缝边缘作为特征区域的闭合边界,对源图像与分割结果的区域映射图作多分辨率变换.在图像低频部分,以联合区域映射图为指导,在区域内建立信号与噪声的高斯混合分布模型,利用期望极大化(EM,Expectation Maximization)算法迭代估计噪声模型分布参数,获得低频融合结果;在图像高频部分,根据系数在区域映射图上的位置差异分别采用窗口系数加权平均法和系数绝对值选大法进行融合,将低频和高频融合结果反变换得到最终融合图像.融合结果表明:该方法是可行和高效的,且比其他图像融合方法具有更好的性能.     

直升机滑油散热器动态性能分析

滑油散热器的动态特性是直升机滑油冷却系统设计的基础,使用模块化集总参数法建立了直升机滑油散热器的动态仿真模型,采用Laplace变换建立动态传递函数,结合动态仿真模拟曲线的比较以及传递函数的分析,对热侧和冷侧入口温度阶跃变化时的热侧出口温度动态响应性能进行分析,得到了影响动态性能的重要影响参数——芯体蓄热时间常数τw以及热侧温度随流动时间τ变化的时间常数hτ,从而可通过改变这两个重要影响参数来有效改变散热器以及系统的动态延迟时间.通过散热器动态实验测量,验证了模型的正确性.研究成果可有效改进散热器以及系统的动态性能,以及指导散热器与系统的优化耦合设计.     

基于SVR及阴影信息的SAR目标方位角估计

目标成像方位估计是合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）自动目标识别中一个重要的预处理过程。提出一种基于支持向量回归机（support vector machine for regression,SVR）并结合SAR目标阴影信息的方位角估计方法。首先通过长直边拟合法与脊波变换法对目标图像进行方位的粗估计．再由SVR完成精确估计。利用“运动与静止目标的获取与识别”（moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR）项目组提供的实测数据所做实验表明,此方法可以有效估计SAR目标方位角,精度高、泛化能力强．特别是在水平成像方位附近利用了目标的阴影信息,明显提高了相应区间的方位角估计精度。     

基于混合体制雷达网的弹道目标微特征及外形参数提取

针对弹道中段目标微特征难以识别与分辨的问题,提出了一种基于低分辨雷达和高分辨雷达相结合的混合体制雷达网的有翼弹道目标微特征及外形参数提取方法。依据非线性信号参量可分离模型,利用非线性最小二乘估计方法解算出有翼弹道目标群各散射中心的幅相参数,结合不同雷达提取的微特征的关联性,利用散射中心关联处理实现了各类散射中心的分离。在此基础上,利用弹道目标的微特征,结合弹道目标各散射中心的相对位置关系,重构出各目标的三维微特征及各散射中心的三维位置矢量,进而估计出目标的进动特征和结构参数。仿真结果表明:当信噪比(SNR)为5 dB时,该方法的重构精度保持在92%左右。     

基于相平面法的结冰飞机纵向非线性稳定域分析

结冰是威胁飞机飞行安全的重要因素之一,研究结冰后飞机稳定性及稳定域范围对飞机操纵安全和飞行安全极其重要。由于结冰后大飞机失速迎角提前,仅仅研究小迎角线性阶段的飞行稳定性显然不能满足要求。首先根据飞机迎角和升力曲线非线性关系建立了结冰条件下大迎角阶段飞机纵向非线性系统模型,然后通过相平面法刻画了迎角和俯仰角速度构成的不同飞行状态下飞机的纵向运动的稳定域,并探讨了迎角和俯仰角速度对纵向稳定性的影响规律,最后针对稳定域内外的不同初始状态,进行了零输入响应时域仿真,验证了相平面法确定的稳定域的有效性和准确性。研究结果可为飞机结冰后的稳定边界确定和边界保护提供一定的参考。     

基于DNET的空中红外目标抗干扰识别算法

复杂空战背景下针对人工干扰的博弈是红外空空导弹精确探测制导技术发展面临的瓶颈和核心技术。针对人工干扰对空中红外目标产生的遮蔽、黏连、相似等干扰现象,以及目标机动和相对运动造成的形状、尺度、辐射特性剧烈变化等实际问题,提出一种基于信息特征提取的深度卷积神经网络DNET空中红外图像目标抗干扰识别算法。首先,DNET网络对大尺度特征图像采用密集连接模块,在前部通道保存每一层的网络输出,在网络末端引入特征注意力机制,获得每个特征通道的信息特征识别权重。然后,加入多尺度密集连接模块,并与多尺度特征融合检测结合,提高对大尺度变化情况下的目标特征提取能力。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰的实时检测条件下,红外目标由点目标变化为成像目标,直至充满视场的整个过程中,本文抗干扰识别算法的识别精确度、召回率及识别速度分别达到99.36%、96.95%、132 fps,具备识别精确度和召回率高、识别速度快等优点,并具有良好的鲁棒性。     

智能赋能流体力学展望

人工智能（AI）是21世纪的前沿科技,流体力学如何在智能化时代焕发青春是值得本领域研究者思考的话题。从智能赋能流体力学角度,就其研究内涵、研究内容、近期研究及难点进行了总结,并对智能流体力学未来的发展进行了展望。研究指出,流体力学计算或试验中所产生的数据是天生的大数据,如何通过深度神经网络、随机森林、强化学习等机器学习方法来利用这些数据,缓解甚至替代理论和方法层面对人脑的依赖,挖掘新的知识,成为一种新的研究范式;相关研究将涵盖流动控制方程的机器学习、湍流模型的机器学习、物理量纲分析与标度的智能化以及数值模拟方法的智能化;借助人工智能技术,发展流动信息特征提取与多源数据融合的智能化是流体力学发展的迫切需求;研究内容应至少涵盖海量数据挖掘方法以及多源气动数据的智能融合;发展数据驱动的流体力学多学科、多物理场耦合建模与控制是工程应用的迫切需求,相关工作涉及多场耦合建模、气动外形智能优化设计以及流动智能自适应控制等方面。     

Characteristics of field line resonance type geomagnetic pulsations and variations of plasmaspheric plasma density distribution

The period of field line resonance (FLR) type geomagnetic pulsations depends on the length of the field line and on the plasma density in the inner magnetosphere (plasmasphere), where field lines are closed. Here as FLR period, the period belonging to the maximum occurrence frequency of the occurrence frequency spectrum (equivalent resonance curve) of pulsations has been considered. The resonance system may be replaced by an equivalent resonant circuit. The plasma density would correspond to the ohmic load. The plasma in the plasmasphere originates from the ionosphere, thus FLR period, occurrence frequency are also affected by the maximum electron density in the ionosphere. The FLR period has shown an enhancement with increasing F region electron density, while the occurrence frequency indicated diminishing trend (possible damping effect). Thus, the increased plasma density may be the cause of the decreased occurrence of FLR type pulsations in the winter months of solar activity maximum years (winter anomaly).     

基于神经网络规则提取的航空发动机磨损故障诊断知识获取

针对神经网络智能诊断与专家系统中知识难于理解和诊断解释能力差等问题,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络规则提取方法,介绍了方法流程及关键算法.并用UCI(加利福尼亚大学埃尔文分校)机器学习数据对方法进行了分析和验证.最后,将方法应用于实际航空发动机磨损故障诊断中,采集了某型航空发动机实测油样光谱数据237个样本,利用神经网络规则提取方法提取了发动机磨损故障诊断知识规则,并对其进行了解释,结果表明了方法的正确有效性.