并行工程中下游阶段启动时间的实时确定

在并行工程的实施过程中，上下游阶段交叠形式的不合理安排将会给产品的开发带来不可预见的风险。如何决定各并行阶段的启动时间一直是困扰实施并行工程企业的问题。对于这方面的研究工作目前大多只限于概念模型分析的层面，而没有具体的数学模型。中应用Shannon信息熵量化了上下游阶段的交互信息和系统的有序度，建立了基于多层次模糊综合评判和BP神经网络的动态模型来实时确定下游阶段的启动时间。最后给出了基于PDM的实施框架和该模型的应用实例。     

腔内混合态原子系统中辐射场的N次方压缩

应用熵最大原理，研究了腔内二能级混合态系统场振幅的高阶压缩效应，结果表明，在腔场的弱激发下，只有初始布居几率为纯态或紧靠纯度的状态下才可出现压缩，而偏离纯态较大的混合态则不存在压缩。     

叶型厚度参数与压气机转子叶片颤振关联性研究

采用计算流体力学与结构动力学相结合的方法,数值模拟了大负荷弯掠扭组合叶片非定常粘性流场;通过对叶片表面非定常气动力及其所做非定常气动功的计算分析,采用能量法对叶片颤振与否进行预估判断。在气动设计满足设计要求的基础上,小范围调整大负荷弯掠扭组合叶片的最大厚度分布和最大厚度相对位置分布,并分别进行颤振预估计算。结果表明,最大厚度分布和最大厚度相对位置分布对颤振影响明显。在最大厚度相对位置分布相同的情况下,均匀减薄叶片,会使一阶动频减小,积累功率增大,颤振发生的可能性增大。研究结果对叶轮机颤振机理研究具有一定的参考意义。     

基于MEMD和ELM的飞机机翼健康状态预测技术

复合材料在现代飞机结构中的应用越来越广泛,为了有效地对飞机机翼健康状态进行预测,提出了基于多元经验模态分解(MEMD)和极限学习机(ELM)的飞机机翼健康状态预测方法。以某型飞机复合材料机翼盒段为具体研究对象,对其进行冲击与疲劳加载试验,利用光纤传感器及其采集系统募集飞机复合材料机翼盒段的原始应变信息,对其健康状态予以表征。对所采集的原始应变信息进行MEMD分解,提取分解后各频带信号的能量熵作为表征飞机复合材料机翼盒段健康状态的特征信息,采用动态主元分析法(DPCA)将所提取的能量熵特征信息进行融合,采用融合后所得到的能量熵构建ELM预测模型,对某型飞机复合材料机翼盒段健康状态进行预测。试验研究表明,本文方法可以有效实现飞机机翼的健康状态预测,具有很好的应用前景。     

非高斯杂波背景中距离扩展目标的盲积累检测器

在采用球不变随机向量(SIRV)建模的非高斯杂波背景下,研究了导向矢量失配或未知时距离扩展目标的检测问题。先假设导向矢量已知,采用广义似然比检验(GLRT)得到每个距离单元的归一化匹配滤波器(NMF)统计量,再将多个距离单元的统计量进行非相干积累得到扩展目标的NMF积累检测器(NMFI),然后通过最大化检测统计量的方法,结合特征值分解技术,对导向矢量进行估计,提出了距离扩展目标的盲NMFI(B-NMFI)。仿真分析表明:当导向矢量失配时,NMFI的检测性能优于GLRT;当导向矢量未知时,B-NMFI能有效地检测目标,并且对不同方位的目标具有很好的鲁棒性。     

Markov随机跳变系统的传感器系统误差估计

 针对Markov随机跳变系统的系统误差估计问题,提出一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)和最大似然估计相结合的在线系统误差估计方法。利用最大似然估计给出系统误差等效后验概率分布函数,采用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函数中进行抽样;利用系统误差估计和状态估计互为因果的关系,采用期望极大化(EM)方法迭代估计出最优的系统误差;分别对时变和时不变系统误差场景进行仿真分析,结果表明,在考虑系统误差统计特性的同时,所提方法对解决目标运动模型难以建立情况下的系统误差估计问题具有可行性和有效性。     

对Jahangir组合式矩估计器的改进

在M.Jahangir以常数为权的组合式矩估计器的基础上,给出一种以函数为权的组合式矩估计器,称为L-J估计器.其中,最优加权函数是根据U估计器与形状参数的单调关系,通过数论网格最优化算法搜索解出.大量仿真实验证实,在对K分布形状参数v大范围的参数估计中,L-J估计器在估计精度上,不但较Jahangir等提出的常数加权组合矩估计器的精度有显著提高,而且可与MLE(Maximum Likelihood Estimator)相当.特别是由于MLE作为渐进无偏估计量,需要充分大的样本长度才能达到最优,这就使得L-J估计器的估计精度可在样本长度较小时优于MLE.此外,L-J估计器无需迭代运算,因而在计算效率上,显著优于现有的ML估计器.     

基于优化理论的GPS定位解算算法

针对传统定位解算方法存在的问题,基于优化理论的思想提出了一种新的定位解算方法——基于优化理论的最大后验估计算法.介绍了该方法的基本原理,详细给出了算法的推导过程,该方法用优化理论的思路求解系统状态量的最大后验概率估计值.它是从系统状态量、观测量的联合概率密度函数出发,将估计问题转化成优化问题,用优化问题的解法对系统的状态进行估计.在此基础上,用仿真实验验证了该方法进行定位解算的有效性.实验结果表明该方法完全解决了定位解算中的非线性问题,并拥有较高的定位精度.     

飞行性能评估主导参数选择方法

影响高超声速滑翔飞行器飞行性能的参数有很多,若在飞行性能评估中全部予以考虑会使问题复杂到难以解决,选择主导参数是解决该问题的有效途径。在建立高超声速滑翔飞行器动力学模型的基础上,提出利用灵敏度分析选择主导参数的方法。针对一般灵敏度方法在确定主导参数过程中出现的问题,引入了综合灵敏度的概念。最后,以最大射程评估中的主导参数选择为例,通过数值仿真验证了方法的有效性。     

闭环气动参数辨识的两步方法

对于闭环控制飞行器动力学系统,如果输入输出数据中含有误差和噪声,将其直接用于辨识气动参数是有偏差的。针对这个问题,利用闭环控制飞行仿真数据,采用两步方法辨识飞行器的气动参数,并与直接开环辨识的结果及参数真值进行对比,表明两步方法辨识结果较直接开环辨识方法具有更高的精度,是一种有效的闭环气动参数辨识方法。