液体火箭发动机中频耦合振荡初步研究

为了研究常规液体火箭发动机研制中出现的中频流量型耦合振荡问题,对发动机耦合系统中各环节建立了满足声学分析的线性化频域模型.通过比较供应系统和燃烧室的幅频响应,并分析耦合系统的自由振荡复频率,以判断发动机的耦合稳定性.计算结果符合发动机试车规律,能够有效地反映该类型不稳定的特征.进一步讨论了燃烧时滞、喷注压降、管路长度和安装节流圈对系统耦合不稳定的影响规律,并揭示了该类型不稳定的机理.     

固体火箭发动机壳体强度热力耦合分析

为了研究导弹发动机壳体在高空飞行时的温度、应力、应变状态,从而对壳体的结构强度进行校核,研究了导弹壳体气动加热的计算方法,建立了某发动机壳体的三维有限元模型,合理简化气动边界条件,计算壳体温度随导弹飞行时间的变化.对比风洞试验结果,有限元计算结果与试验结果一致性较好.分析了ABAQUS软件热-力耦合实现方法,对该模型施加不同时刻的外力载荷,实现壳体的热-力耦合数值分析.进行热-力耦合联合加载试验,对比计算结果与试验结果,计算结果与试验结果吻合较好.壳体的应力、应变都远小于材料的极限值,壳体结构安全.该有限元计算方法可以用来进行壳体的热-力耦合强度分析.     

基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策研究

为降低航空公司维修成本,增强送修等级决策科学性,保障飞行安全,提出基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策算法.首先利用改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数进行寻优,并提出将交叉验证(Cross Validation,CV)的平均分类精度作为PSO的适应度值.对某型发动机送修等级的真实数据进行了决策对比研究,研究数据表明:与传统的Grid和GA算法相比,PSO的参数寻优效果要更优;在小样本分类时,PSO-SVM的分类精度要远高于常用的神经网络分类模型径向基函数(Radial Basis Function,RBF)模型和学习向量量化(Learning Vector Quantization)模型.     

基于NSCT与PCNN的图像融合

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)变换的平移不变性、多尺度性和多方向等特点,结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的全局连接性和神经元的脉冲同步性,提出基于NSCT变换区域特征与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法。首先对待融合图像进行多尺度、多方向的分解,低频系数采用区域能量融合规则,高频系数作为脉冲耦合神经网络的输入,最后对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果在主观和客观评价上均优于其他对比方法。     

基于二次指数平滑的发动机气路参数偏差值平滑

利用二次指数平滑法进行气路参数偏差值的异常点识别与平滑,首先建立了基于二次指数平滑的异常点识别方法,然后建立发动机参数偏差值平滑的评价指标,最后根据该指标通过粒子群算法对平滑系数和显著性水平进行优化.通过实例应用验证该方法对于发动机气路参数具有很好的平滑效果,满足工程使用的要求.     

复合材料闭剖面加筋薄壁梁刚度系数计算分析

复合材料的可设计性为通过弹性剪裁来获得想要的变形模式带来了优势,其结构的耦合特性如拉扭耦合和弯扭耦合可以利用复合材料的各向异性来实现。以薄壁壳结构力学理论为基础,采用多种理论方法研究分析正交各向异性壳体本构关系,给出适合复合材料层压板矩形闭剖面薄壁梁截面的刚度系数解析表达;采用逐阶近似方法,完整设计复杂闭剖面的刚度系数数值算法;针对两种典型的复合材料铺层的矩形闭剖面梁截面布局构型,进行刚度特性的计算分析与讨论,获得铺层角度对复合材料薄壁梁弯曲、扭转及弯扭耦合刚度特性的定量结果。对分析设计闭剖面薄壁结构刚度条件具有应用价值。     

带时间窗的飞机排班问题优化

为提高飞机排班质量,在以航空公司成本最小化为目标的基础上,兼顾顾客的满意度（航班准时性）和飞机使用数目最小化目标,建立优化的多目标带有时间窗的飞机排班问题模型。结合算例,对三个目标函数都进行处理后,运用粒子群优化算法进行求解,最终得出模型解的运算结果和时间都在理想范围之内,表明新模型有效可行。该模型的建立有助于有效地解决带有时间窗的飞机排班问题,提高排班工作效率。     

面向对地成像观测任务的高空飞艇应急调度

针对应急条件下高空飞艇(HAA)对地成像观测任务调度问题进行研究,分析了问题中的主要约束条件,建立了以任务收益(TB)和巡航距离为优化目标的约束满足问题(CSP)模型。考虑飞艇侦察载荷具有侧摆观测能力,在构建视场范围约束模型和分辨率约束模型的基础上,对成像观测任务进行合成。提出了元任务与合成任务的概念,给出了任务合成的步骤与方法。将HAA应急调度问题转换为车辆路径问题(VRP),并进一步分解为任务排序主问题和路径选择子问题,分别应用改进粒子群(IPSO)算法和关键节点搜索(KNS)算法求解。详细介绍了算法中的编码、解码和移动等操作,以及采用的混沌初始化和禁忌搜索(TS)策略。通过仿真实验,对文中所提方法的有效性进行了验证。     

基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。     

空间绳系机器人逼近目标协调控制方法

 为了节省空间绳系机器人的末端执行装置在逼近目标卫星过程中推力器所使用的燃料,本文提出一种利用推力器、反作用轮及空间系绳的协调控制方法。首先利用二次型最优控制器(LQR)算法计算出末端执行装置逼近目标所需的理想轨道控制力,然后利用模拟退火算法将所需轨道控制力优化分配到推力器及空间系绳,同时利用时间延迟算法通过反作用轮补偿空间系绳产生的姿态干扰力矩。仿真结果表明,利用该协调控制方法能显著节省末端执行装置上推力器的燃料消耗,有效抑制空间系绳协调控制力产生的姿态干扰,使末端执行装置保持相对稳定的姿态。