基于改进的卷积神经网络的步态识别

为了提高惯性传感器采集到的序列数据中步态识别的准确率,建立了一个激励层改进的卷积神经网络(CNN)模型。针对三轴加速度传感器对运动太过敏感导致步态周期划分不准确的问题,采用加速度传感器与弯曲度传感器组合获取人体运动信息。将CNN模型中激励层的线性整流函数(ReLU)改进为带泄露线性整流函数(Leaky ReLU),以解决遇到卷积输出数据小于0时神经元被抑制的问题,进而达到提高步态识别准确率的目的。实验结果表明激励层优化的CNN模型在行走、上下楼和上下坡五种步态模式下识别率达到了95.79%,与未采用弯曲度传感器的改进CNN模型和未进行激励层改进的CNN模型相比,步态识别率有所提高。     

基于曲线坐标系浸没边界方法的折流燃烧室模拟

航空发动机折流燃烧室几何结构复杂,其高保真数值模拟需要高效的网格与边界条件处理方法。采用曲线坐标系隐式浸没边界方法结合大涡模拟-概率密度函数输运方程湍流燃烧模型开发自研软件,并实现WP11中折流燃烧室的高保真模拟。流动模拟中准确解析了该燃烧室中的三股主要气流,且三股气流分别约占进口流量的75%,12.5%和12.5%。两相燃烧模拟中针对拉格朗日框架下的液滴运动和欧拉框架下的湍流燃烧采用不同网格标记,模拟得到的出口径向温度分布规律与实验一致,平均相对误差为17.95%,表明基于本方法开发的自研软件能准确模拟折流燃烧室中的两相湍流燃烧现象。     

遗传算法在机翼气动优化设计中的应用

把最优化方法与机翼的气动力求解相结合,进行跨音速机翼的气动优化设计。采用最优化方法为遗传算法,机翼的气动力由三维欧拉方程的数值解来提供。与基准机翼相比较,优化设计的机翼其气动性能有较大幅度的提高,表明遗传算法在机翼优化设计中的可行性和有效性     

三维不可压边界层抛物化稳定性方程的椭圆特性研究

针对三维平行不可压边界层流动的抛物化稳定性方程,研究其剩余的椭圆特性,提出了消除该特性的具体方法,并对抛物化稳定性方程解与全椭圆问题解的一致性进行了证明。     

人机环境系统中CFD的研究

 采用ＣＦＤ技术对人机环境系统中的一个典型问题——飞机空调座舱的舒适性进行了数值模拟,建立了相应的数值模拟方法,扩展了原有算法。数值模拟的成功,充分展示了ＣＦＤ技术在人机环境系统中的作用与可能带来的效益。     

含能材料低温松驰WLF方程的两种求值法

通过玻璃化转变温度和表同活化能以及由ＶＦＴ方程导得ＷＬＦ方程粘弹系数的两种新方法,用该方法分别计算１０个体系的粘弹系数,结果表明,用ＤＳＣ技术可以获得ＷＬＦ方程,３种计算方法获得的粘弹系数符合较好。     

用有限元法分析接触问题的一种新的力学模型及计算方法

阐明了用有限元法计算物体接触问题的一种新的力学模型:主动接触体网格中一个节点与被动接触体单元中任意点相接触的模型,放弃了过去常用的节点对模型,为网格划分带来了便利。在这种模型下,给出了粘式、摩擦滑移、开式等接触边界条件。按照修正势能原理导出了对称的接触控制方程,可求解接触体具有非线性的静态/动态的接触问题。本文给出了在一次求解迭代后判断各节点新的接触状态的方法,可进一步决定是否和如何修改接触控制方程。      

宇宙线福布什下降的数值模拟

本文从银河宇宙线的太阳调制方程出发,认为激波对宇宙线的影响是由一扰动区产生的。在此扰动区中太阳风速度增加,扩散系数下降。由此进行了数值模拟,模拟结果表明:扩散系数的下降在产生福布什下降时要比太阳风速度的增加更为有效;福布什下降在近日球层内向外传播时,其幅度随径向距离的增大而衰减;两个无相互作用的激波同时存在时所产生的福布什下降为每个激波单独存在时的福布什下降的简单线性迭加。      

偏置动量系统中的挠性天线指向控制研究

从工程实践角度,探讨了在目前广泛采用的偏置动量轮三轴姿态稳定卫星上,进行大尺寸（３～５ｍ）和高指向精度（０．０５°）的挠性天性指向控制问题。在建立具有挠性天线的星体动力学模型,以及在借鉴和改进有关抑制挠性天线振动研究的基础上,设计了三轴稳定卫星平台上的挠性天线指向控制系统的方案。最后,根据数值仿真结果,给出了影响挠性天线指向精度的主要因素。     

用TH神经网络方法外推数据的超分辨雷达成象

研究用Ｔａｎｋ－Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络（ＴＨＮＮ）求解ＡＲ模型参数作数据外推的超分辨雷达成象,并用微波暗室实测数据对ＴＨＮＮ方法和Ｂｕｒｇ方法作了验证,结果表明,两种方法均能在较低的信噪比条件下实现超分辨成象,且随着ＶＬＳＩ技术的发展,神经网络方法将是一种很有希望的超分辨成象方法。