轨道交会、悬停及绕飞控制的解析解方法

面向航天器交会对接、编队伴飞以及在轨操控等空间应用的需求,分别对近圆、椭圆轨道上航天器间的相对运动进行了分析与建模,在常值推力作用假设下进行了相对运动的解析求解。采用模型预测的方法获得航天器相对位置和相对速度的预期偏差。通过广义逆变换构造关于预期偏差的最小范数、最小二乘全状态反馈控制器。提出了一种普遍适用于近圆、椭圆轨道,可以实现轨道交会、相对悬停保持和循迹绕飞,对相对位置和相对速度进行同步控制的高精度、高稳定度相对制导律。仿真结果校验了方法的可行性和有效性。     

基于机器学习的管材数控弯曲质量预测

在管材数控（NC）弯曲过程中,可能出现起皱、过度减薄的质量缺陷,同时会不可避免地发生回弹,都将严重影响成形质量。为了对数控弯曲成形质量进行预测,提出了使用有限元模拟与机器学习相结合的方法,并建立了快速的成形质量预测方法。首先,建立了有效的管材数控弯曲的参数化有限元模型,在工艺参数取值范围中随机选择进行大量的模拟实验作为样本,完成学习数据的挖掘。随后,基于径向基函数（RBF）神经网络建立壁厚减薄与回弹程度的预测模型并使用支持向量机（SVM）建立管材起皱的预测模型。最后,使用模型对新的实例进行预测,并利用模拟与数控弯曲实验对预测模型进行验证。 该方法可以对大直径薄壁管材数控弯曲质量进行有效的预测,提高弯曲管件零件设计效率。      

横流不稳定性转捩预测模型

由于Langtry和Menter提出的γ-Re_θt边界层转捩模型只能预测流向的边界层转捩现象,因此继续改进该转捩模型使其具有横流不稳定性转捩的预测能力显得非常必要。通过对经典Falkner-Skan-Cooke (FSC)三维边界层相似解的理论分析和数值求解,结合Thwaites压力梯度因子与当地后掠角构建的函数关系来求解复杂构型的当地Hartree压力梯度因子β_H以及形状因子H₁₂,采用由试验数据标定的C1准则关系式获得横流转捩位移厚度雷诺数,从而建立能够对复杂构型进行横流不稳定性转捩预测的转捩判据。应用所建模型对30°前缘后掠角的ONERA-M6机翼和变前缘后掠角的DLR-F5机翼以及标准6:1椭球标模进行了横流不稳定转捩数值模拟,计算结果显示转捩位置均与试验数据吻合较好,证明了该模型的合理性和实用性。     

变厚度涡轮盘上能量与应力分布的关联分析

提出一种分段解析法,推导给定变厚度涡轮盘内外缘加热能量下涡轮盘的温度分布与应力分布,从而建立起以能量转移系数表示的涡轮盘能量分布与温度分布及应力分布之间的直接关联.该关联应用于某型航空发动机低压涡轮盘,并通过与数值模拟对比,结果显示:温度与应力的理论分析结果与数值模拟结果吻合较好,最大相对偏差分别为2%与13%;等边界热流量条件下,随着能量转移系数的增大,涡轮盘内缘温度增大,外缘温度减小,涡轮盘等效应力水平降低,最大等效应力减小.分段解析法获得的能量分布与应力分布关联的准确性与可行性得到了验证.      

径向直叶片燃油汽心泵汽心形态数值模拟

为获得燃油汽心泵内气态区域的形成过程及形态的变化规律,基于renormalization group(RNG) k-ε双方程湍流模型与Schnerr-Sauer空化相变模型,对径向直叶片燃油汽心泵进行了整体三维建模与气液两相定常数值模拟,分析转速、进口节流活门开度、出口压力等因素对燃油汽心泵内气态区域的影响.结果表明:一定转速范围内气态区域随转速增加而扩大;转速不变时出口压力增加会使气态区域范围减小;气态区域扩张至极限位置即叶轮直径外,燃油汽心泵进入不稳定工况.RNG k-ε双方程湍流模型和与Schnerr-Sauer空化相变模型适用于燃油汽心泵汽心形态的数值模拟.      

基于局部径向二值模式的三维人脸识别

针对人脸识别中局部特征的提取,提出了局部径向二值模式(LRBP,Local Radial Binary Pattern),并将其用于三维人脸识别.首先,对经过预处理的人脸深度图像进行区域划分;然后用局部径向二值模式提取子区域的特征序列,并将其链接在一起构成三维人脸的特征向量;最后,利用Fisherface方法对三维人脸特征向量进行训练和识别.在中国科学院自动化研究所三维人脸数据库中选取样本,利用LRBP对其进行识别,结果表明该方法在基本不损失识别率的前提下,可以有效提高识别的效率.      

风扇激波相关噪声预测方法及试验验证

为了在风扇气动设计阶段快速评估噪声,给出了1种具有工程适用性的风扇激波相关噪声分析方法,该方法利用相对 坐标系下静压的周向分布与绝对坐标系下固定观测点感受到的静压脉动的等价关系,以3维黏性流体力学定常仿真为基础,在保 证足够网格分辨率的条件下得到详细流场信息,采用波分解方法将压力脉动分解为向上游和下游传播的2部分,从而避免数值边 界反射的影响,进而完成对风扇激波相关噪声的评估。采用该方法研究了不同转速、不同负荷状态下风扇噪声的演化特点和传播 规律,将计算结果与试验结果进行了对比分析。结果表明：当只有低阶径向模态被激发时,风扇前声压级的最小误差仅为2 dB,验 证了该方法的工程适用性,表明该方法能有效进行激波相关噪声的量化评估。     

广义回归神经网络在MC-CDMA多用户检测中的应用

在简要介绍了反传(BP)神经网络,径向基神经网络(RBFN),广义回归神经网络(GRNN)的基础上,可知GRNN与传统的基于反传(BP)算法的神经网络相比,有收敛速度快,鲁棒性强等优点,本文将广义回归神经网络(GRNN)技术援引到MC-CDMA多用户检测中,进行了误码率和收敛性的仿真计算,表明了GRNN在多用户检测应用中的优越性和有效性。     

航天器的起旋和消旋运动

本文利用轴对称刚体在自身力矩作用下,绕定点运动的一阶正规型运动微分方程代替欧拉方程,讨论航天器的起旋和消旋运动。给出两个卡尔丹角为小量时运动方程的解析积分,由此直接导出航天器相对质心的动量矩矢量及自旋轴在起旋和消旋运动中的变化规律。并以伽里略航天器作为具体对象进行了数值计算。     

基于循环平稳性的级联空时GPS抗干扰技术

在干扰较强时首先利用简单约束的STAP把干扰削减到噪声电平附近 ,然后利用部分解扩辅助的循环平稳性分析提取指定卫星的伪DOA ,最后一级利用DOA进行波束形成。这种两级级联的抗干扰处理方法 ,能够发挥每一级各自的优势。试验表明这种级联处理对于7元圆阵 5个Tap的STAP ,SINR可以提高约 4～ 6dB。