不同环境因素对引压管腔动态特性影响

为了探索引压管腔在动态压力校准和使用中不同环境因素对动态特性的影响,推导了管腔传压模型和谐振频率关系式,确立了影响管腔动态特性的参数,包括静态压力、温度、气体介质等。采用引压管腔专用实验装置进行了不同环境参数状态的实验验证,结果表明:静态压力仅会影响管腔在谐振频率附近的输出,随着静态压力的增大而非线性增大,对动态特性并无明显改变;温度会改变管腔的谐振频率和动态特性,随着温度的升高,谐振频率增大但输出幅值随之减小;气体介质的不同会彻底改变管腔动态特性,主要取决于介质的声速。该研究为引压管腔在使用环境下数据的评价和数据修正上提供了一定参考依据。     

外挂物投放问题的二维非结构动态网格技术研究

以动态网格守恒型方程为控制方程,在二维非结构网格基础上发展了弹簧式光顺法和局部网格重构法两种动态网格变形技术。结合运动轨迹计算方程,将动态网格法应用于飞机外挂物投放问题中,成功模拟了导弹自由投放的整个过程,获得了详细的包括弹体运动速度、运动轨迹和受力情况等在内的丰富的流场信息。成功的应用不仅验证了动态网格法的可行性;而且也表明,动态网格法的进一步完善与发展将成为解决外挂物投放问题的有力工具。     

基于多标签协同学习的跨域行人重识别

跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明：在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。     

基于对偶四元数的捷联惯导算法在发射点惯性系下的应用研究

针对导弹类载体在做复杂的高动态机动时,采用传统的捷联惯导算法容易产生圆锥误差与划船误差,从而导致解算精度降低的问题,在发射点惯性系下设计了基于对偶四元数的捷联惯导算法.在建立发射点惯性系下的捷联惯导解算模型的基础上,详细推导了基于对偶四元数的捷联惯导解算算法,通过对比分析其中的速度更新过程与传统算法的差异,说明该算法可...     

基于捷联惯导系统的车载导弹动态快速对准技术

导弹的惯导系统初始对准时间和精度直接影响武器装备的机动性和打击精度,如何缩短弹体惯导系统的对准时长以减少车载陆基导弹发射准备时间是各国装备研发人员的重要研究方向.以基于捷联惯导系统的车载陆基导弹行进间快速对准技术为研究对象,对车载主系统和弹载子系统的动态快速传递对准原理进行了分析,建立了详细的误差模型,并进行了多种载车...     

纵列式直升机悬停飞行品质研究

以适合于飞行品质评价的纵列式直升机非线性飞行动力学模型为基础,根据有人驾驶垂直/短距起落飞机军用品质规范(MIL-F-83300)以及军用旋翼飞行器驾驶品质要求(ADS-33E-PRF),对纵列式直升机悬停开环状态下的飞行品质进行了计算分析.按照两种规范的要求,对纵列式直升机的动态响应特性与带宽、操纵特性与姿态敏捷性、轴间耦合以及横向突风扰动影响进行了分析,最后给出了一些有意义的结论.      

固体推进剂动态储能模量主曲线计算应力松弛模量

基于一维线性粘弹性理论中动态储能模量与应力松弛模量的关系,导出了一种利用动态储能模量主曲线计算固体推进剂修正应力松弛模量的方法。通过两类固体推进剂修正应力松弛模量与实测应力松弛模量主曲线对比发现:虽然计算值大大高于实测值,但二者的比例系数随时间单调递减。根据这种关系,利用固体推进剂动态储能模量主曲线可以计算一定时间内的应力松弛模量。最后,对该方法在发动机药柱应力松弛模量监测中的应用进行了初步探讨。     

基于动态因子的粒子群算法在航路规划中的应用

粒子群优化PSO(Particle Swarm Optimization)因其实现容易、精度高、调整参数少、收敛速度快等优点而在解决优化问题中得到了广泛的应用。分析了惯性权值及加速度因子对粒子群算法优化性能的影响,进而提出改进粒子群算法的方法:线性或非线性动态调整惯性因子,从而有效地提高算法的搜索能力;进行了仿真实验,仿真结果表明改进后的算法在全局搜优的速率与精度方面均有明显提高。     

空间机器人捕获漂浮目标的抓取控制

提出了动态抓取域用于空间机器人捕获漂浮目标的抓取控制。空间机器人捕获漂浮目标时,由于机械臂与基体的动力学耦合、抓取时的碰撞激振等非线性特性使得抓取控制变得复杂而重要。首先建立了空间机器人及漂浮目标的动力学模型,而后引入了末端装置抓取目标时的碰撞模型,并提出了"动态抓取域"用于机械臂抓取目标时的控制,同时应用关节主动阻尼控制,以减小抓取碰撞激振对空间机器人冲击的影响。结果表明:在相同抓取时间下,加速抓取明显优于匀速抓取,碰撞力振幅减小至匀速抓取时的20%,对空间机器人的激振冲击明显消除,仅在抓取结束前有小幅激振。这对空间机器人的抓取控制有着重要的理论价值及工程实际意义。     

可行SLP法在发动机在线优化中的应用

研究了航空发动机在线优化算法问题。基于序列可行方向法,提出了一种用于解决一般非线性优化问题改进的序列线性规划(SLP)在线优化算法——可行下降序列线性规划(FSLP)方法。其显著特点是通过适当的步长修正算法,在保证目标函数下降的同时,确保解的可行性。根据对偶理论证明了其核心算法的收敛性,对步长修正原理进行了数学分析,并详细介绍了算法实现途径。基于上述优化算法,以某型双转子涡扇发动机最大推力模式为仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机在线优化问题时,相比传统的序列优化方法,在提高优化算法解的可行性方面效果更好。