基于广义既约梯度法的航空发动机性能寻优控制

提出了一种基于航空发动机约束物理意义的寻优方法，并将其应用于性能寻优控制之中。该方法根据航空发动机约束的物理特性完全已知的特点，利用起作用集法和既约梯度法将发动机非线性约束寻优问题转化为低维的无约束寻优问题，提高了计算速度。应用该方法对全包线内的工作点，对最大推力、最低油耗、最低涡轮进口温度和加力最大推力等模式进行了寻优，给出了寻优结果。     

非平稳信号特征提取在航空发动机故障诊断中的应用

在航空发动机早期故障诊断中,特征提取是早期诊断的重要过程之一.文中以航空发动机转子故障为研究对象,给出了基于经验模式分解、小波分析为核心的故障特征提取方法,并作了针对性的比较研究.在matlab7.0环境下开发了一个故障特征提取软件系统.研究结果表明:基于经验模式分解的时频分析方法可以很有效地提取到非平稳故障特征信号,是一种适合于非线性信号处理的方法.     

多维数据表的动素分解,合成和向前推测

多维数据瑗态规律的研究焦点，集中在如何克服其数据规模庞大的困难，并同时保护数据系统一性质。对此，本文提出了多维数据分解与合成理论，在对动素间的协调性，动素合成方式以及动素分解完备性进行论述和理论证明的基础上，给出了多维动态数据表向前推测的工作步骤。该方法将手推测数据系统主要特征的变化规律，来实现对多维数据表的整体预测，这将使多维数气压 表推测过程更为简捷，直观和有效。     

九自由度运动模拟器相对位置精度分析与指标分解

摘要： 九自由度运动模拟器是标定航天器交会对接GNC子系统中交会对接光学成像敏感器（CRDS）的关键设备,具有较高的相对位置精度要求.以此为出发点,对影响系统综合指标的误差组成进行系统性分析.梳理各误差分量的关系及相互作用原理,建立误差模型,通过对系统综合指标进行合理的分解与分配,最终使九自由度运动模拟器系统精度达到设计要求.     

扩大并联机床工作空间方法的研究

针对机床坐标系和工件坐标系的关系,采用一致坐标系转台转角分解和非一致坐标系转台转角分解方法,从而达到扩大并联机床工作空间的目的。     

基于群体进化策略的电磁态势预测

针对战场电磁态势预测问题,基于群体智能优化算法的可靠性与全局性等特点,提出了一种利用融合Cholesky因子更新的CMAES算法优化的RBF神经网络方法,利用在CMAES算法中添加Cholesky的秩-μ更新来提高算法的速度和准确度,提高网络学习的效率与预测精度。仿真实验验证了该方法可以有效提高电磁态势的运算速度与精度。     

迎角对翼型边界层影响的实验研究

为深入了解迎角对翼型边界层的影响,开展了SD7003翼型的TR–PIV实验研究。对比了迎角为4°、6°、8°工况下翼型吸力面的平均速度、雷诺切应力等统计量的分布,并对实验数据进行了本征正交分解（POD）模态分析,详细分析了不同工况下各阶模态中的流动结构及其频谱特征。研究发现,随着迎角增大,分离泡位置向翼型前缘移动,分离泡厚度增大;分离泡内部和再附点附近存在较强的剪切运动;再附点附近有交替出现的正、反方向涡结构,而后涡结构随边界层发展不断变化;POD分解的各阶模态的能量大小与其所包含结构的尺度和模态频率有关;随着迎角增大,流场中流动结构尺度增大,流场能量的频域分布由高频向低频移动。     

基于SAR子孔径图像的浅海水下地形探测

沿海地区水下地形的精确测量是人类开展海洋活动的关键,合成孔径雷达（SAR）为浅海地形的探测提供了一种新的手段,其中TerraSAR-X 的聚束模式以较长的积分时间得到高分辨率的 SAR 数据,从而能较为精确地反演浅海的海底地形。传统 SAR 图像水下地形探测基于波周期不变的假设,这不仅需要已知初始水深求解波周期,还给探测结果带来一定误差。本文提出一种基于子孔径图像的水下地形探测方法,将一景SAR图像分解成多景时间间隔固定的子孔径图像,利用子孔径图像间的时间间隔,求解不断变化的波周期,从而获得更加精确的水下地形。使用在海南蜈支洲岛的 TerraSAR-X 数据验证了此方法的可行性,将此方法反演得到的结果与GEBCO数据进行比较,发现两者吻合较好（MAE为2.8 m,MRE为23.91%）,证明了此方法在浅海反演水深的巨大潜力。     

圆柱扰流非定常流动流场动力学模态分解

为了解圆柱扰流中的大尺度有序运动特征,采用非定常数值仿真方法对圆柱扰流进行了研究,通过短时傅里叶变换方法对流场内典型监测点进行了时频分析,并引入DM D方法对非定常流场进行分析,获取了各阶流场模态的频率及分布特征.结果表明:DM D方法提取的模态频率与圆柱后方典型监测点时频分析得到的频率吻合较好,1阶模态表现为圆柱后方...     

基于MED和LMD的自动倾斜器轴承广义Shannon熵谱分析

针对轴承信号微弱故障特征易被强背景噪声淹没的问题,提出采用最小熵反褶积,通过逆滤波器最优化设计,对目标信号进行降噪处理,其峭度值提高了约3.8倍,增强了信号的微弱故障特征;针对非平稳非线性信号频率成分复杂难以解调的问题,提出采用局部均值分解(LMD)和峭度-相关系数筛选准则,其可对非平稳非线性信号进行自适应分解和最优重构,提高了信号的信噪比;针对信号耦合调制及边频突出的问题,通过引入广义Shannon熵进行包络谱带内降噪处理,信号一阶故障特征调制频率与故障特征频率的幅度比降低了24%~43%。通过实验室信号及某型直升机自动倾斜器轴承故障诊断地面试验的分析结果验证了该方法的合理性和可行性。