Efficient prediction of ground noise from helicopters and parametric studies based on acoustic mapping

Based on the acoustic mapping, a prediction model for the ground noise radiated from an in-flight helicopter is established. For the enhancement of calculation efficiency, a high-efficiency second-level acoustic radiation model capable of taking the influence of atmosphere absorption on noise into account is first developed by the combination of the point-source idea and the rotor noise radiation characteristics. The comparison between the present model and the direct computation method of noise is done and the high efficiency of the model is validated. Rotor free-wake analysis method and Ffowcs Williams-Hawkings (FW-H) equation are applied to the aerodynamics and noise prediction in the present model. Secondly, a database of noise spheres with the characteristic parameters of advance ratio and tip-path-plane angle is established by the helicopter trim model together with a parametric modeling approach. Furthermore, based on acoustic mapping, a method of rapid simulation for the ground noise radiated from an in-flight helicopter is developed. The noise footprint for AH-1 rotor is then calculated and the influence of some parameters including advance ratio and flight path angle on ground noise is deeply analyzed using the developed model. The results suggest that with the increase of advance ratio and flight path angle, the peak noise levels on the ground first increase and then decrease, in the meantime, the maximum Sound Exposure Level (SEL) noise on the ground shifts toward the advancing side of rotor. Besides, through the analysis of the effects of longitudinal forces on miss-distance and rotor Blade-Vortex Interaction (BVI) noise in descent flight, some meaningful results for reducing the BVI noise on the ground are obtained.     

自适应滤波在动态推力测量中的应用

动态推力测量过程中的干扰信号频谱经常与有用信号重叠,经典的模拟滤波或数字滤     

雷达敌我识别系统干扰方法分析

敌我识别系统在现代战争中具有极为重要的作用。简述了雷达敌我识别的工作原理,讨论了对雷达敌我识别的干扰方法,着重对噪声压制和应答机占据两种方法的干扰效果进行了分析。     

未知测量噪声分布下的多目标跟踪算法

 粒子概率假设密度滤波(SMC-PHDF)在进行粒子更新时需要知道测量噪声的概率分布以计算似然函数,这使得SMC-PHDF依赖于测量噪声的概率模型。针对这一点不足,提出一种未知测量噪声分布下的多目标跟踪算法——基于风险评估的概率假设密度滤波(RE-PHDF)。该算法在SMC-PHDF进行概率假设密度(PHD)粒子更新时采用风险函数计算每个PHD粒子的风险值,并通过一个风险评估函数评估每个PHD粒子,然后用评估后的结果更新粒子的权值。由于粒子更新时避免了在多维测量空间中计算似然函数,算法不仅不依赖于测量噪声的概率分布,还可以节省大量计算时间。仿真结果表明：和SMC-PHDF相比,RE-PHDF在未知的复杂测量噪声环境下具有更高的鲁棒性和稳定性;同时,在两种算法跟踪精度接近的情况下,所提算法节省了50%的运行时间。     

一种基于有限元/边界元耦合方法的管道进口声传播及声辐射模型

本文发展了一种基于有限元和边界元耦合方法的管道进口声传播及声辐射计算模型。该模型将整个声场分为内部有限域和外部无界域,分别用有限元和边界元方法求解控制方程,在二者之间的界面上使用具有物理意义的声阻抗参数进行匹配,并通过一种快速迭代方法实现全声场求解。这种迭代方法可以保证有限元刚度矩阵等带宽以及对称的特性不被破坏,有助于提高计算效率。该模型先得到了Levine and Schwinger标准解的检验,进而在无流动情况下对于简化的航发短舱进口管道模型进行了噪声辐射现象的数值模拟,最后基于计算结果分析了声衬对远场声辐射的影响。     

满足机载工作环境要求的高性能低噪声放大器的设计

本文根据机载工作环境对低噪声放大器的要求,应用ADS软件仿真和优化,设计了一种高性能的平衡结构低噪声放大器。     

受宽带噪声激励的二元机翼随机振动系统的矩Lyapunov指数

通过计算受宽带噪声参激的二元机翼随机振动系统的矩Lyapunov指数,研究了系统的矩稳定和概率1稳定。首先在经典二元机翼颤振方程中加入随机激励,通过随机平均法、Girsanov定理和Feynmann-Kac公式得到关于矩Lyapunov指数的特征值问题。其次采用Fourier余弦级数对特征函数进行正交展开,得到系统矩Lyapunov指数的近似解析式。最后,通过Monte Carlo仿真验证了矩Lyapunov指数近似解析式的可信性,并讨论了系统参数、来流平均速度以及随机噪声谱密度对机翼稳定性的影响。     

高速列车车辆连接部位气动噪声数值模拟及降噪研究

采用大涡模拟与声类比相结合的方法,对高速列车车辆连接部位不同尺寸参数时的气动噪声进行了数值模拟,并提出降噪改进方案。研究得到了高速列车以300km/h速度运行时车辆连接部位的气动噪声分布,结果表明:车辆连接部位气动噪声在很宽的频带内存在,是宽频噪声;各监测点气动噪声频谱在低频时幅值较大,随着频率的增大先增大后减小,1/3倍频程A声压级主要集中在315～1000Hz频率范围内;车辆连接部位不同尺寸参数中,气动噪声声压级幅值随着凹槽长度L和高度H的增大而有所增加;采用全风挡方案较无风挡时,有效避免气流在凹槽内剧烈扰动,气动噪声显著改善,声压级平均降幅约为9.4%,总声压级平均降幅4.27dBA;研究结果为低噪高速列车的初期研制设计提供科学依据。     

基于卡尔曼滤波的航空发动机单神经元自适应控制

针对航空发动机多任务、多变量、高精度和一体化控制的需求,提出了一种基于卡尔曼滤波的单神经元自适应控制方法。该方法在单神经元自适应控制算法的基础上,增加了对控制量和发动机反馈量的滤波,提高了响应速度,精度较高。仿真结果证明,该方法对过程噪声和测量噪声具有很强的克服能力,所需计算量较小,能满足发动机控制对实时性的要求。     

基于四元数理论的彩色图像脉冲噪声开关滤波

根据四元数单位变换理论定义了一种新的描述彩色图像像素点间差异的距离,该距离可以同时描述两个彩色像素点在强度和色度上的差异.利用该距离和图像边缘的结构性与方向性,构造了一种基于四元数的开关型彩色图像脉冲噪声滤波器.该滤波器对像素点进行4个方向上的噪声检测并仅对检测为噪声的像素点进行滤波.实验表明:该滤波器能够在去除彩色图像中的相关和非相关噪声的同时保护图像细节,同时具有比传统方法更快的执行速度.