基于POD-RBFN降阶模型的串列叶栅流场预测

通过传统实验或CFD 手段获取流场信息的方法往往需要耗费大量资源或时间,这在需要快速获取大量流场信息时产生的成本是无法接受的,发展比传统CFD 更快速的流场预测方法具有重要意义。采用本征正交分解（POD）方法对样本流场进行模态分解,提取流场的主导模态;而后采用径向基函数神经网络（RBFN）响应POD 基函数的系数,实现流场降阶预测模型的构建,并在模型中采用基于函数响应偏差的自适应抽样方法;通过某串列叶栅非定常流场数据对预测模型进行验证。结果表明：本文构建的POD-RBFN 混合模型可以快速准确地预测出串列叶栅的流场参数分布;与静态采样相比,本文采用的自适应采样方法在采样效率上表现出明显优势,同样重构精度所需的样本数降低了25% 左右。     

基于全局估计的联邦卡尔曼滤波信息同步方法

组合导航系统一般采用联邦卡尔曼滤波作为基本的状态估计方法。由于各导航子系统的观测周期一般不相同 ,因而存在导航系统的观测时刻与滤波器的滤波时刻不一致的问题。本文提出了一种应用全局估计量与不同步观测量共同进行时间更新 ,以获取同步观测信息的方法 ,并应用仿真运算证明了该方法的有效性     

激光陀螺的高频读出与自适应滤波方法的研究

针对三轴激光陀螺捷联惯导系统(LINS)中三个激光陀螺受各自抖动频率限制,读出频带不足且读出信号不同步,导致动态应用精度降低,研究并开发了一种新的环形激光陀螺(RLG)高频读出电路及信号处理方法。方案采用抖动角传感器获取RLG抖动输出结合原始输出信号构成闭环LMS自适应滤波器,通过DSP信号处理,同时用整周期采样的累积输出作补偿。给出了实现的原理框图和滤波算法。经测试,该方法提高了RLG的读出频带,解决了读出信号不同步的问题,并有效减小了RLG的输出信号噪声,提高了LINS的解算精度,为系统在高动态条件下,实现相关数据分析与误差补偿提供了前提和基础。     

捷联惯导加速度计尺寸效应误差建模及其标定

高动态条件下,加速度计（简称加计）的尺寸效应将成为捷联惯导系统精确导航的重要误差源。这个误差源于加计组合中三个加计振动中心（有效的加速度测量点）的不重合。从几何角度对加计尺寸效应误差进行了建模。设计了三类基于精密三轴速率转台的加计尺寸标定方案,即匀角速度旋转、匀角加速度旋转和正弦角加速度旋转方案。以旋转过程中捷联惯导系统的速度输出作为量测,利用Kalman滤波器可以实现对加计尺寸系数的有效估计。利用分段定常系统可观性分析方法研究表明,三类旋转标定机动均能使系统状态完全可观测。仿真结果证明了三类标定方案的有效性,而以匀角速度旋转方案估计过程最平稳,以正弦角加速度旋转方案估计精度最高。     

大规模场景的百分比近邻软阴影绘制算法

针对传统软阴影绘制算法在面对大规模三维场景时绘制效率较低的问题,文章基于四叉树加速结构的阴影图构建,研究了邻域节点的搜索方法和遍历顺序的选择方法,提出了一种基于四叉树的百分比近邻软阴影算法。实验结果表明,与传统算法相比,该方法能够有效提高大规模三维场景的软阴影绘制效率,且性能稳定,可以渲染出高质量的软阴影效果。     

垂直起降重复使用运载器返回制导与控制

针对垂直起降可重复使用运载器返回全程非线性、高动态、强扰动、多约束条件下的精确着陆问题,开展适应各飞行段任务特性和需求的返回全程制导控制方法研究。首先分析返回全剖面各飞行段的特点及对制导控制的需求,建立了动力学模型;然后基于经典制导控制方法给出可行的返回全程制导控制方案,并针对其不足分别设计修航段基于剩余时间估计和几何关系目标点自适应更新的双层迭代制导、返回末段多约束自适应制导和返回全程自抗扰控制器,构建了自适应强抗扰新型返回全程制导控制方案;最后进行了数学仿真,通过对比分析经典制导控制方案和新型制导控制方案在小偏差/扰动和大偏差/扰动两种条件下的飞行状态,验证了新型制导控制方案下更高的着陆精度、更强的适应性和抗扰性。     

基于变分贝叶斯的星载雷达非线性滤波

星载雷达由于其探测范围广、距离远、全天候等优点,在预警防御系统中占有十分重要的地位。然而,由于观测平台的高速运动以及摄动干扰、传感器观测非线性等问题,使得星载雷达目标高精度跟踪带来严峻挑战。针对星载雷达非线性状态估计问题,采用一种基于变分贝叶斯的非线性滤波方法,该方法通过将非线性状态估计问题转化为优化问题,通过迭代优化获得了闭环解析解。此外,针对坐标变换中俯仰角量测缺失问题,提出了一种基于先验目标高度的俯仰角估计方法。通过数值仿真,验证了所提方法较传统非线性滤波方法,如扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波、转换量测卡尔曼滤波,具有更好的估计精度。     

基于失效概率的涡轮后机匣全局灵敏度分析

涡轮后机匣是航空发动机安全的关键部件,但是其具有工况复杂、不确定性因素多的缺点。为了探究输入随机变量的不确定性对涡轮后机匣结构失效概率的影响,建立参数化有限元模型进行确定性分析。考虑材料性能、几何参数及外部载荷的不确定性,对涡轮后机匣两种典型失效模式：强度失效以及刚度失效建立极限状态函数;通过构造自适应Kriging 代理模型并结合重要抽样方法评估涡轮后机匣结构失效概率,利用基于失效概率的全局灵敏度方法对涡轮后机匣结构可靠度的不确定性来源进行分析,对各输入随机变量重要性进行排序,构建一种涡轮后机匣全局灵敏度分析框架。结果表明：涡轮后机匣在两种失效模式以及系统失效模式下,发动机推力以及线性膨胀系数对结构失效概率影响最为显著,应对其重点考虑;内外机匣长度以及材料弹性模量对涡轮后机匣结构失效概率影响较小,可对其适当忽略。     

跟瞄激光雷达扫描图像的实时滤波算法

为实现跟瞄激光雷达的高精度实时跟瞄,对雷达三维信息实时滤波算法进行了研究。对方位信息,用卡尔曼滤波算法滤波,在保证实时性的同时获得了较好的滤波效果;对距离信息,用去边缘点3×3小窗口中值滤波算法,实现了对距离信息的准实时性滤波。研究表明:该信息处理滤波算法既有优良的滤波性能,又能保证实时性,可提高测角和测距精度,改善整机的实时跟踪性能。     

随机系统的后验椭球条件滤波方法

针对在随机系统中存在着不确知的控制输入,且系统的状态以及随机干扰的分布和参数未知情况下,基于后验椭球逼近的原理,提出了随机系统的后验椭球条件滤波方法,以保证所求解的椭球序列是包含着系统状态估值域的最小椭球序列.该方法是当先验统计信息不足时,尤其当系统状态及随机干扰的分布形式未知时,是解决随机系统状态估计的有效途径之一.