无网格法耦合RNG k-ε湍流模型在亚、跨声速翼型黏性绕流中的数值模拟

基于移动最小二乘无网格方法,耦合RNG(Re-Normalisation Group)k-ε湍流模型求解雷诺平均Navier-Stokes方程。采用AUSM(Advection Upstream Splitting Method)+-up迎风格式求解数值通量,应用在高度各向异性点云结构中取得良好结果的点云重构技术结合移动最小二乘法拟合空间导数,并用三阶SSP(Strong Stability Preserving)型Runge-Kutta显式时间推进格式求解离散后的控制方程。在此基础之上,实现了对NACA0012、RAE2822翼型亚、跨声速黏性绕流的数值模拟,给出了翼型表面压力系数分布曲线、不同位置处的平均速度剖面、马赫数等值线等计算结果,并与实验值及相关文献数值模拟结果进行比较,结果吻合较好。表明所发展的结合点云重构技术的无网格方法耦合RNGk-ε湍流模型能够成功模拟翼型亚、跨声速黏性绕流,验证了所提算法的有效性,并拓展了无网格方法求解湍流流动的途径。     

曲线保凸光顺拟合中的支持向量回归模型

几何逆向工程中的光顺曲线重构问题本质上属于回归问题,支持向量回归机是求解回归问题的新的十分有效的方法.研究用支持向量回归机处理光顺曲线的重构问题,鉴于后者有着对于光顺性的特殊要求,通过修正惩罚因子对支持向量机加以改造,即根据测量数据点的分布情况,利用各测量点圆率及保凸条件的特性确定对应的惩罚因子,从而实现了自由曲线的保凸光顺重构.数据实验也表明该方法的有效性.     

微小刀具同轴全息对刀方法研究

针对现有对刀方法存在的各种不足,提出了一种微小刀具的同轴全息对刀方法.在对全息成像原理和全息图像关键问题进行研究与分析的基础上,搭建了一套微细铣刀的全息对刀检测装置,并利用标准刀具在五轴加工中心进行了微细铣刀的对刀测量试验.试验结果表明:该对刀装置能够高效地进行微细铣刀的对刀检测,系统相对检测精度达5.1μm.在相同检...     

基于流的遥感图像超分辨率重建

为了提高遥感图像超分辨率重建的质量,提出了一种基于流的遥感图像重建算法。首先,在Glow模型的基础上引入改进后的RRDB架构用于低分辨率图像特征提取,通过构建更多层和连接以提升训练的稳定性。然后,以一种纯数据驱动的流模型来训练分布的参数,通过最大化负的对数似然的方法进行优化,得到该算法的损失函数。实验证明该模型在网络训练过程中能够快速达到稳定收敛的状态,且具有很强的泛化能力。用重建出的图像质量对比SRCNN、SRGAN、ESRGAN,经过测试后发现,提出的算法远远优于SRCNN算法,与其他算法相比也有明显优势。重建出的图像不仅在指标上有所提升,例如与SRCNN相比,PSRN和SSIM分别提升了15%和40%,且人眼观察时有更高的清晰度,高频细节更为丰富。     

微处理器中含噪热传感器位置分布优化方法

高性能处理器普遍集成热传感器,采用动态热管理技术对芯片实施连续热监控。然而,由于实际芯片中的模拟或者数字热传感器不可避免伴随噪声,使动态热管理的可靠性受到很大影响。因此,为了提高热监控的精确性,本文运用主成分分析（PCA）技术对原始热图像样本矩阵进行降维近似处理,并结合矩阵扰动分析提出基于模拟退火算法的热传感器位置分布优化方法。实验结果表明：该方法比现有的贪婪算法在热重构误差、信噪比（SNR）和误警率等性能方面有了一定提高,能够有效运用在动态热管理中实现精确的热监控。     

基于空域稀疏性的宽带DOA估计

利用宽带阵列接收信号的空域稀疏性,将宽带信号的波达方向(DOA)估计转化为一个稀疏信号重构的问题,提出了一种新的宽带信号DOA估计算法。该算法将宽带信号分解为多个子带信号,联合利用多个子带信号的空域稀疏性进行重构。它是对用于稀疏重构的标准的稀疏贝叶斯学习算法的推广,可适用于多冗余字典的信号模型。另外,通过对多快拍的阵列接收信号进行奇异值分解(SVD),提取信号子空间作为算法的输入数据,可以在有效减少运算复杂度的同时,提高对噪声的稳健性。与传统的宽带阵列DOA估计方法相比,该算法能够用于低信噪比、快拍有限和信源相关性较高的场合,同时算法的性能对信源个数的估计值不太敏感。仿真实验表明,该算法相对现有的基于子空间类的方法,具有更好的DOA估计性能。     

基于稀疏重构的L型阵列的二维波达方向估计

在L型阵列下,基于稀疏重构提出一种可实现自动角度配对的二维波达方向估计方法。首先,根据两均匀线阵接收数据的互相关矩阵构建二维稀疏线性模型;然后,通过数学变换将该二维模型转换为联合稀疏重构模型之内,通过联合稀疏重构算法分别单独获得信源方位角和俯仰角的粗略估计,并将此信息融入二维稀疏线性模型,大大减少了模型中原子个数,达到降低计算复杂度的目的;其次,从理论上分析了新方法可分辨的信源个数和计算复杂度;最后,通过一系列计算机仿真将新方法与其它子空间类二维波达方位估计方法进行比较,表明了新方法在估计精度上的优越性。     

跟踪微分器在制导信号提取中的应用

利用弹体姿态解耦算法,对捷联成像导引头的目标视线角速率进行提取。针对捷联成像导引头大的瞬时视场带来的大的测量噪声,采用TD跟踪微分器进行视线角速率重构和滤波。经数学仿真验证,滤波后所得到的视线角速率信息可直接应用于比例导引控制,有效提高了制导精度。     

盲稀疏度信号重构的改进正交匹配追踪算法

在信号盲稀疏度条件下,现有重构算法的固定阈值选择限制了重构精度和重构速度提高,鉴于此,提出一种改进的正交匹配追踪算法。通过非线性下降的阈值快速选择原子,自动调节候选集原子个数,以便每一次迭代时更加精确地估计真正的支撑集,并利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终实现了盲稀疏度信号的精确重构。仿真结果表明,在相同的测试条件下,本文算法的重构精度和速度分别提高了8.5%和9.2%。