机体弹性对起落架载荷影响分析

基于ADAMS软件建立了不同起落架布局的含弹性机体的全机多体动力学模型,进行了全机着陆仿真分析,研究了不同起落架布局的飞机机体弹性对起落架地面载荷的影响:对大多数机翼起落架布局的飞机,机体弹性减缓了起落架载荷;而对于机身起落架布局的飞机,考虑机体弹性后,起落架载荷有可能增大,也有可能减小.不同的飞机构型、不同的缓冲器参...     

VSV调节机构的仿真提速和精度补偿措施

可调静叶调节机构对提高燃气涡轮发动机喘振裕度具有重要作用。基于多体动力学理论和自开发参数化建模平台,构建了考虑温度效应、尺寸误差、运动副间隙、非线性摩擦接触等复杂因素的五级联调刚柔耦合动力学模型。解析推导了轴-衬套法向非线性接触力表达式,并验证了采用不同法向接触力模型对仿真结果的影响不足2.198%;通过简化建模单元、向求解器提供力元对状态变量的偏导数,在确保刚柔耦合动力学模型计算精度的前提下,使得计算效率最大可提升24.56%;基于有限差分法,求解了可调静叶调节机构的阻滞力、角度调节精度对部分参数的局部灵敏度,据此提出了改善机构性能的补偿措施,并通过动力学仿真验证了补偿措施的有效性。     

多无人机协同任务分配混合粒子群算法

针对多无人机协同任务分配问题(MTAP),设计了一种综合考虑飞行航程、任务收益以及任务完成时间窗口的混合粒子群任务分配算法。首先,将粒子位置编码为一组任务分配向量,针对同时打击场景可能存在的死锁问题,设计了一种基于多打击任务有向图的死锁检测和修复算法,解码出对应一组可行的任务分配解或方案,实现粒子群算法解的离散化。另外,对于传统粒子群算法(PSO)容易陷入局部收敛的缺点,提出一种基于变邻域搜索算法的跳出局部收敛策略,并建立局部搜索启动概率准则,实现跳出局部收敛和计算开销的平衡。最后,将跳出局部收敛的策略嵌入到粒子群算法中,得到协同任务分配的混合粒子群算法(HPSO)。另外,针对新目标发现导致的初始计划失效问题,设计了一种基于匹配策略的局部任务重分配方法。仿真实验证明,所提出的混合粒子群算法能够有效解决异构多无人机同时打击场景中的任务分配问题。     

椭圆内聚激波面间断化过程的激波动力学分析

针对椭圆内锥几何约束下激波的非均匀汇聚问题,利用高超声速等价原理,将三维定常椭圆内锥激波转化为二维非定常椭圆内收缩运动激波。根据激波动力学原理,发展出一种既能得到非定常激波面演变过程及参数分布,又能沿着激波面追踪扰动传播过程的“波面-扰动追踪法”。该方法不仅具有快速预测激波非均匀汇聚及其演变过程的特点,而且有助于揭示激波面从连续弯曲演变出间断的内在机理。研究表明：初始沿周向强度均匀,而几何形状偏离轴对称的椭圆内聚激波受到自身产生的非均匀“Shock-Compression”扰动,在向中心汇聚的过程中,激波强度非均匀性出现且不断加剧。由于长轴附近的激波面曲率大,激波强度增长得更快。而激波强度的非均匀性会导致扰动的聚集,使得原本连续光滑的激波面出现间断,进而将初始长、短轴附近的激波面分割为强、弱两对激波段。增大长短轴比,椭圆激波的非均匀性演化更快,激波面更早地出现间断。利用“波面-扰动追踪法”对椭圆激波汇聚过程进行分析,为解决三维定常内锥激波的非均匀汇聚问题提供了新的途径。     

一种基于多调制技术的自适应多速率数字通信系统

数字通信系统的信道状况多变。采用自适应多速率技术,根据信道状况选择合适的信息传输速率进行数据传输,可以提高信道利用率和减少误码率。文章利用多元调制中符号速率与比特速率的倍数关系,通过对多元调制方式的切换,实现了自适应多速率的数据传输。不同的调制方式对信道状况有不同的要求,所以文中分析了几种实用的信噪比估计方法,同时为实现调制方式的可靠切换设计了工作流程,并最终在硬件平台上实现了多调制切换和自适应多速率数据传输。     

基于TOPSIS融合法的航路网关键节点识别及抗毁性研究

基于我国航路网数据对航路网关键节点识别及抗毁性进行了研究。首先,通过TOPSIS方法将局部信息(度)、全局信息(改航可达性)和业务量信息(流量强度)3项指标进行融合,形成多属性指标综合表征节点重要性。然后,开展了实例仿真,对网络进行连续打击以验证识别结果,其中延续使用改航可达性这一新算法来表征全局信息。研究结果表明：基于多属性决策的关键节点主要集中在京沪、京广、京昆、沪广、广贵线上;多属性指标相比于单一指标,在少数节点失效时更能高效地摧毁网络。研究结果可为空管流量管理和航空公司运力调配提供决策支持。     

基于多标签协同学习的跨域行人重识别

跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明：在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。     

多星运行管理对地面系统的挑战

重点阐述了多星、尤其是星座长期运行管理模式给地面测控系统带来的挑战,并且从地面系统各组成单元入手,分析面临的问题以及解决问题的方法。最后,总结了提高多星运行管理能力的对策与建议。     

基于ADAMS的弹射座椅弹射出舱姿态研究

座椅弹射出舱阶段作为整个弹射救生过程的初始阶段,其出舱姿态参数的准确获得对弹射座椅研制非常重要,是座椅进行姿态控制、提高救生性能的关键和前提条件.本文以某型弹射座椅为研究对象,计算了弹射座椅在高速弹射时出舱过程的气动载荷,并针对高速状态弹射建立了考虑弹射筒变形和气动载荷的弹射座椅出舱过程刚柔耦合仿真模型.通过动力学仿真...