三维自适应非结构网格的Euler方程解

 将 Ausm+ 迎风格式应用于三维非结构网格中求解 Euler方程。对单元变量进行重构以获得空间高阶精度,对时间域采用多步龙格库塔法推进,并采用了当地时间步长和隐式残差光顺技术来加速收敛。采用多点择优推进阵面法生成复杂曲面的三角形网格,利用推进阵面法生成四面体网格。采用网格自适应技术对网格进行局部加密,以减少总体网格数目,从而提高计算效率。最后给出了绕 ONERA M6机翼的跨音速流动及绕麻雀 导弹的超音速流动算例,结果表明了本方法的有效性。     

雷达和红外成像双传感器信息融合目标识别研究

提出了一种利用目标的雷达和红外成像２种独立的传感器信息的互补性来构造特征向量的信息融合方法——联合向量空间法,并用对应的自适应信息融合系统进行目标识别。仿真证实比用单传感器的效果明显优越,从而说明了本文方法的有效性。     

用变截面试样测量损伤变量 D(E)

 给出了一种用变截面试样测量Ｄ（Ｅ）的方法,推导出用该方法测材料弹性模量Ｅ及Ｄ（Ｅ）的理论公式,分析了有关因素对测量结果的影响,并用ＬＹ１２－ＣＺ铝合金试样对本文所提出的方法进行了试验验证。结果表明该方法是可行的,且具有实用性,和便于同一损伤过程的多角度对比研究的优点。     

基于自适应神经网络的非线性飞行控制

结合反馈线性化和神经网络提出了一种新的飞行控制系统设计方法,通过反馈线性化将非线性耦合系统等效转换为线性解耦系统,利用具有在线学习能力的神经网络补偿反馈线性化的误差,建立了基于自适应神经网络的控制结构,并利用李亚普诺夫函数导出了网络权值的自适应调整规则。在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能而且具有良好的鲁棒性。     

基于CMAC神经网络的BTT导弹模型跟踪控制

提出一种ＢＴＴ导弹模型跟踪控制系统的参考模型设计新方法。在此基础上,设计了一种非线性模型跟踪控制律,并将ＣＭＡＣ神经网络用于ＢＴＴ导弹系统的鲁棒自适应模型跟踪控制,使具有不确定性的实际系统获得要求的跟踪性能。该方法适合于控制导弹作全空域飞行。仿真结果进一步验证了该方法的正确与有效。     

幂指函数在非线性规划中的应用

给出一种自适应近似函数－幂指函数f^-(x)在非线性规划中的收敛算法。它采用minx∈Enf^-(x)的最优解序列｛x^-｝去逼近原问题minx∈Enf^-(x)的最优解x^*.与传统优化算法相比：该算法最优解｛x^-｝可以通过f^-x(x)=0直接解析得出；该算法不要求序列｛f(x)^k｝具有单调减特性，却能够保证算法的收敛性，该算法的计算量对变量的维数不敏感，从而具有广泛的应用前景，从方法论上，它是采用“特殊非线性”来研究“一般非线性”的一种新方法。     

基于遗传算法和神经网络的调参控制律设计

飞控系统的设计一般采用调参控制器，针对目前广泛使用的调参控制律增益设计，提出了采用遗传算法计算，然后应用神经网络逼近调参曲线的方法，该方法可以克服传统方法中试凑和插值带来的缺点，对工程应用有一定的参考价值。     

PVM平台下通量守恒的嵌入自适应网格解激波和底部流

运用嵌入式自适应网格技术来提高结构网格求解复杂流场的分辨率。该方法根据流场的形成,将密集网格嵌入到物理量剧烈变化的区域,使求解精度得以提高的同时,避免较大的计算开销,从而达到求解效率和求解精度之间的平衡。 Ｐ Ｖ Ｍ 平台使得被嵌入的网格可以在网络中不同的机器上完成,大幅度降低了墙上时间。原始网格与被嵌入网格之间数值通量守恒的实现增强了该方法在捕捉间断时的有效性和可靠性。     

膏体推进剂脉冲火箭发动机新方案的理论和实验研究

提出了一种新的膏体推进剂脉冲火箭发动机设计方案及其再点火装置的设计与实现,建立了膏体推进剂在再点火装置中二维流动模型和传热模型,得到了发动机可靠点火时再点火装置温度、长度、通道直径和挤压压强间应满足的关系,以及发动机熄火应满足的条件,还进行了原理性热试车,成功实现了多脉冲工作。     

结构/直角切割网格下时域有限体积法在计算电磁中的应用研究

 采用有限体积法直接求解时域麦克斯韦方程组，研究了二维圆柱、翼型和三维球体、立方体、双球体等典型完全导电目标的电磁散射问题。空间离散使用近似黎曼解构建网格通量，并针对二维结构网格、三维自适应直角切割网格分别给出重构方法，时间方向采用二步龙格库塔法。计算与理论、实验或文献结果符合良好。