一种滤波SST方法在翼型深失速模拟中的应用

 为了提高原始剪切应力输运(SST)湍流模型对于分离流动的求解精度,将大涡模拟(LES)中的滤波因子和SST方程相结合构造出一种滤波SST方法,利用湍流尺度对流场求解区域进行划分,近壁面附近的稳态流动由湍流模型控制,远壁面采用LES方法进行模拟。与传统混合RANS/LES方法相比,该方法的特点是:滤波因子的选取不再依赖于网格尺度,可以有效地降低网格诱导分离现象发生的概率。采用该方法对NACA0021翼型深失速特性进行了仿真研究,对比了非定常雷诺平均Navier-Stokes(URANS)方法和SST-DES方法,从仿真结果可以看出滤波SST方法有效地激活了分离区域的脉动,充分展现了分离的三维特性;同时算例求解结果证明该方法的精度高于URANS方法,与试验结果吻合较好,显示其具有一定的工程应用价值。     

对流层和电离层延迟残差对GPS飞行器定位精度影响

GPS(全球定位系统)飞行器定位中,飞行器起飞后,基准站与移动站的距离和高程差逐渐增大,对流层、电离层延迟残差对定位精度的影响也将越来越大。利用在短基线条件下,用Kalman滤波和LAMBDA(最小二乘模糊度降相关平差法)算法固定整周模糊度,并在随后保持固定。在此基础上研究对流层、电离层延迟残差参数估计对定位精度的影响。算例结果表明,短基线条件时,电离层延迟残差估计将使定位精度变差,高程定位误差小于10cm;中长基线时,电离层延迟残差估计将改善载波相位残差,从而改善定位精度,取得与消电离层组合定位一致的定位精度。而在视场内缺少低仰角卫星时,对流层延迟残差参数估计将使定位精度变差。     

福禄克万元工业级热像仪全新问世

正福禄克红外热像事业部于今年7月份发布了全新万元工业级热像仪产品:Ti95/Ti90。作为红外热像仪的知名制造企业,福禄克公司首次定义基本型红外热像仪,同时拥有:高低温自动捕捉、自定义中心框及中心点温度指示功能,大大提高检测效率。除此之外,其万元档次的产品优惠价格,更弥补了用户因预算问题而无力购买的缺憾。据了解,该产品具有高低温自动捕捉功能,可以实时捕捉画面中的最高温和最低温点,快速发现问题,并准确定位故障     

间隙约束二元翼段系统分岔与多解共存现象分析

研究了分段刚度描述的间隙约束二元翼段气动弹性系统,取俯仰角最大幅值处为类Poincaré截面,数值计算得到了系统随飞行速度变化的分岔图,发现飞行速度在Ma=0.71~0.75属于跨临界颤振区,而在Ma=0.75~0.95发生极限环震荡.同时通过构造极限环震荡的四维Poincaré映射分析了极限环震荡的稳定性,结合稳定性和运动流形理论,得到极限环震荡的吸引域一般位于极限环内部并用数值方法进行了验证.且跨临界颤振速度区域中存在多种分岔形式以及多解共存现象,例如由双周期运动直接通向混沌、多周期运动与双周期运动共存现象,振动幅值也存在跳跃现象.     

散乱点云自适应滤波算法

提出一种散乱点云自适应滤波算法,该算法采用改进的R*-树组织散乱点云的拓扑近邻关系,基于该结构快速准确获取局部型面参考数据,自适应调节二维高斯分布的数字特征计算滤波权值,计算局部型面参考数据对原始型面数据的影响因子,以此作为权值计算各点滤波后的坐标,采用加权平均方法实现散乱点云的自适应滤波.实验证明该算法可有效提高点云的滤波效率,在保留原始型面特征的基础上,减小点云的随机误差,提高光顺性.     

多传感器加权观测融合自适应UKF滤波器

对于带有相同观测方程和未知噪声统计的非线性多传感器系统,提出了一种基于Sage-Husa估计的自适应UKF滤波算法.该算法利用导出的平稳随机序列的相关函数估计系统观测噪声方差统计R(j),并证明了其收敛性.进而利用Sage-Husa估计算法得到自适应UKF滤波算法.该方法避免了传统Sage和Husa的自适应滤波算法不能处理Q和R均未知的系统的局限性.为了将多传感器信息加以充分利用,提高滤波精度,本文利用加权最小二乘法(WLS),实现了多传感器加权观测融合自适应UKF滤波器.一个带3传感器非线性系统的仿真例子说明了该算法的有效性.     

多渐消因子Kalman滤波器在SINS初始对准中的应用(英文)

针对系统模型和统计信息不能精确已知的条件下Kalman滤波无法给出最优解这一问题,单一渐消因子Kalman滤波算法对于简单的系统是有效的,但是对于复杂的多变量系统,仅仅利用单个的渐消因子是不够的。本文提出了一种多渐消因子滤波算法,通过利用开窗法计算新息序列协方差的无偏估计获得渐消因子矩阵。利用渐消因子矩阵调节一步预测均方误差矩阵k|k1P,对不同的滤波通道提供不同的渐消速率。将该方法应用于SINS的初始对准中,仿真和试验结果表明:当真实系统噪声统计特性同设定参数不一致时,对准精度明显高于其他滤波算法。其对不确定性噪声具有较低的敏感度,对系统参数具有较好的滤波效果。因而,在实际应用中具有重要的参考价值。     

振荡函数的移动最小二乘逼近方法

移动最小二乘法在求解偏微分方程数值解中得到广泛使用,但是用等距节点逼近振荡函数时逼近精度不高,针对这一问题,用适应函数变化的非均匀节点离散求解区域,与之相适应,移动最小二乘法中权函数的支撑域半径也随节点密度变化,这里用基于领域搜索算法确定支撑域半径。数值算例表明,在移动最小二乘法中,用适应节点变化的节点集及基于领域的搜索算法确定支撑域半径能够有效减小逼近误差。     

基于FPGA的SAR图像Lee滤波器算法实现

在以SAR图像为基础的导弹末制导系统中,对图像匹配的速度要求很高,如果用软件实现去除图像相干斑的Lee滤波算法,处理时间相对较长,失去了其实际应用的价值.为解决这一问题,可以利用FPGA来实现Lee滤波算法,针对算法中运算消耗时间较多的开方运算、指数运算,建立高效的算法模型,本文实现了开方运算仅需要2个迭代周期、指数运...     

高动态下的星体目标质心提取方法

高动态情况下,星点像斑在星敏感器探测器上会呈现出拖尾现象,星点质心无法被准确提取。针对上述难点,本文提出了一种高动态条件下基于差异哈希算法的星点质心提取方法。该方法分为三步：第一,建立动态星斑的数学模型;第二,利用差异哈希算法和汉明距离实现星跟踪窗口内星体目标粗定位;第三,在粗定位区域使用阈值分割与连通域法提取星点质心。实验结果表明,该方法能够适应各种长度的曝光时间,并实现星敏感器在3（°）/s条件下的稳定跟踪。在曝光时间50ms,角速度3（°）/s的条件下,星对角距误差为13”,平均提取率为96%,相比于传统方法,分别提高了29.6%和22.9%。