基于CNN机翼气动系数预测

随着机器学习的快速发展和其突出的非线性映射能力,越来越多的学者将机器学习方法应用到流体力学领域。为克服传统数学拟合不能很好的解决系统非线性问题,以及现有文献中所提及的一些基于神经网络的气动参数预测方法,需要进行参数化处理而带来的不便,同时为实现多变量多输出气动参数快速预测的目的,基于卷积神经网络考虑机翼变迎角和浮沉建立了一种多变量多输出的机翼气动参数预测模型,实现了机翼气动参数的快速预测。结果表明：所建模型具有较高且稳定的预测精度,并且计算效率较计算流体力学(CFD)提高了40倍。     

利用CFD技术计算飞行器动导数

利用非定常流场数值计算方法模拟飞行器强迫俯仰振荡仅能得到俯仰力矩系数对迎角变化率和俯仰角速度的动导数之和,而动稳定性分析需要单独的动导数数值.为解决这个问题,利用滑移网格模拟强迫振荡运动,得到俯仰力矩系数对迎角变化率和俯仰角速度的动导数之和.利用旋转参考坐标系模拟定常拉升,得到俯仰力矩系数对俯仰角速度的动导数.利用旋转参考坐标系模拟匀速滚转,得到滚转力矩系数对滚转角速度的动导数.对有翼导弹和水上飞机进行了纵向和横向动导数的计算.计算结果与试验数据、文献数据以及其他方法得到的结果具有较好的一致性,表明提出的方法可用于复杂外形飞行器动导数计算.     

多操纵面飞翼构型飞机舵面故障在线诊断方法

舵面故障会影响飞机的操纵性,为实现飞机的控制重构需在线诊断出舵面的故障信息.针对多操纵面飞翼构型飞机,提出了一种在线诊断其舵面故障的方法.飞翼构型飞机舵面故障在线诊断需辨识的操纵导数个数较多,直接使用最小二乘法难以精确辨识得到各操纵导数.基于限定记忆最小二乘法,采用分组辨识法对飞机的操纵导数进行辨识,减少了每次辨识操纵...     

高超声速飞行器自抗扰分数阶PID控制器设计(英文)

自抗扰控制器利用跟踪微分器可解决超调量及快速性之间的矛盾,分数阶PID控制器在提高控制品质的同时扩大了被控系统参数的稳定域。结合自抗扰技术及分数阶PID控制器设计了自抗扰分数阶PID控制器,并应用于高超声速飞行器再入姿态控制。仿真结果表明,自抗扰分数阶PID控制器对于高超声速飞行器非线性模型及强外干扰的影响下具有很好的控制效果,并且有较大的稳定域,即针对被控系统参数变化具有更强的鲁棒性。     

基于气动参数之间关系的桥梁断面气动导纳识别

气动导纳的准确估计对大跨桥梁抖振分析具有重要意义.目前在识别方法、试验技术等方面均有诸多进展,但尚未建立识别全部气动导纳函数的方法.针对这一问题,基于气动导数与气动导纳之间的关系,结合根据紊流风场中的抖振响应同时识别桥梁结构气动导数和气动导纳这一思路,首先采用随机子空间法识别得到紊流风场中桥梁结构的气动导数,然后利用气动导数与气动导纳之间的近似关系获取与竖向脉动风分量对应的气动导纳函数,最后根据抖振力谱和脉动风速谱来确定与水平向脉动风分量对应的气动导纳函数.实例研究表明,本文方法对流线型断面气动导纳的识别是可行的.     

分数傅立叶变换用于抑制SAR杂波背景检测慢速动目标

慢速运动目标在时、空、频域上都落入主杂波区。利用单通道SAR图像中静止背景的信息抑制静止杂波,可改善检测动目标的性能。分数傅立叶变换是线性变换,不存在交叉项,采用分数傅立叶变换搜索匹配动目标信号,使其能量汇聚。对称计算旋转角正负对称的分数傅立叶变换,在两个对称的分数傅立叶域中得到两个复信号,这两个复信号中静止背景的模处处相同,而包含动目标的区域,模的幅度有很大差别,计算对称的分数傅立叶域信号对应位置模的差,取绝对值,可对消静止背景,敏锐地检测动目标。实测数据表明本算法有效。     

桥梁断面的气动导数和颤振临界风速的数值计算

选取有代表性的大海带东桥、南京二桥流线型闭口箱梁断面和荆沙桥钝头开口板梁断面,用动网格法考虑流体和结构的耦合作用,用有限单元法求解原始变量二维不可压粘性流体的Ｎ－Ｓ方程,计算其气动导数,并用半逆解法确定颤振临界风速。计算结果和实验值相当吻合。     

基于多站数据融合的参数精估计方法

针对侦察设备处于星载SAR副瓣照射范围,从而导致截获信号湮没于强噪声背景这个问题,本文提出一种基于多站接收机之间的数据融合方法。在信号形式未知的情况下,通过此方法可以检测出淹没在噪声中的微弱信号,进行信号的分类和时频域参数的精估计。首先,将参考接收机与其他接收机之间进行互相关处理,得到峰值信息,根据峰值信息的位置得到信号与参考信号之间的延迟位置,进行延迟校准;其次,各个接收机分别进行粗步长的分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FrFT）,记录峰值信息为精估计做准备,根据峰值角度和分数阶傅里叶反变换恢复出原始信号;最后,判定是否存在信号,若信号存在实现多站原始信号功率比的加性融合,根据多站峰值信息限定旋转角度范围,采用精步长的分数阶傅里叶变换估计出调频率和中心频率;利用联合互相关谱实现信号能量的累积,采用自适应门线和边界波谷连续取小方法,找到信号存续状态中的左右边界,估计出带宽和中心频率,计算脉宽,实现时频域信号的精估计。仿真实验表明：该方法可以在低信噪比的高斯白噪声和有色噪声背景下,对线性调频信号（Chirp）的时频参数进行有效的精估计。     

可用于短舱结构的机织复合材料几何参数对力学性能的影响分析

基于建立的复合材料渐进失效模型(PD model),通过引入机织复合材料纤维束波动形态特征,对PD模型进行了修正。通过与实验结果及其它模型结果的对比验证了修正后模型的有效性。同时,采用PD模型系统,全面地分析了平纹机织复合材料的几何参数包括波动角、编织角、总体纤维体积分数对其力学性能的影响,获得了机织复合材料力学性能随几何参数变化的趋势。其中指出Graphite/Epoxy机织复合材料由于其纤维与基体模量差异性较大而造成其力学性能相较于E-glass/Epoxy机织复合材料受波动角的影响较大;编织角对机织复合材料面内力学性能的影响更为显著,面内力学性能随编织角的变化以一种波动形式出现;机织复合材料的总体纤维体积比越大,纤维束的力学性能就越强,机织复合材料的力学性能也就越强,且这一增长趋势接近于指数增长。     

基于分数阶理论的铁路基础设施形变监测数据分析与挖掘

北斗高精度定位系统因噪声等因素会产生一定范围内的随机误差,这导致传统模型难以直接对监测数据进行精准分析,因此提出基于分数阶理论的北斗监测数据分析方法,从数据整体趋势角度挖掘铁路基础设施形变演化规律。首先,给出分数阶分析方法的理论框架,并对基础理论进行详细介绍;其次,提出利用α稳定分布对原始数据进行概率密度拟合,实现数据的非高斯特性估计;再次,通过长程相关特性和多重分形特性挖掘隐藏在监测数据中的深层次趋势特征,从数据分数阶特性维度分析未来变化趋势;最后,所提分析方法应用于国内某重载铁路的基础设施形变监测,实验结果表明所提出的分析方法能够在噪声干扰下实现北斗监测数据的精准分析,能够对各组监测数据的演化规则和铁路基础设施形变程度进行精准判别。