气冷涡轮导叶流热耦合计算及机理

针对气冷涡轮叶片的多场耦合特性,利用流热耦合（CHT）方法,对采用不同气冷结构的高压涡轮导叶进行数值模拟。在内冷涡轮导叶算例中,对比实验数据选取精度较高的流热耦合计算方案,分析该内冷涡轮导叶的多场特性及耦合机理。在此基础上,以带有气膜冷却孔及内冷通道的气冷涡轮导叶为研究对象,重点围绕冷却射流与主流的相互作用,讨论近壁边界层中流热耦合关系及气冷效率影响因素等相关问题。结果表明:采用流热耦合计算方法及合适的湍流转捩模型有利于提高数值精度;气冷涡轮导叶的流场温度场密切耦合,流动换热特性互相影响;冷气射速低时,增加冷气流量可提高气膜冷却效率,冷气量达到一定值时,冷气流量增加将导致气膜冷却孔后上游冷却效果变差,下游冷却效果变好;冷气射速较高时,将与主流相互作用产生复杂流动结构（如肾形涡、马蹄涡等）,对温度分布存在一定影响。      

面向BDSBAS电文认证的OTAR播发策略设计

星基增强系统（SBAS）是向用户提供完好性信息的广域增强系统,涉及生命安全领域。为了提高SBAS系统的抗欺骗能力,基于椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）提出面向北斗星基增强系统（BDSBAS）的电文认证设计方案。根据国内商用密码标准椭圆曲线（SM2）算法进行相应参数设计和电文排布方案,并描述了空中密钥更新（OTAR）的电文播发策略。为了进一步对试验方案进行验证,采用蒙特卡罗OTAR仿真器,基于3种播发调度算法进行仿真试验,通过调整权重对不同情况下OTAR电文接收时间进行分析。仿真结果为具体情况下OTAR电文方案播发调度的选择提供了重要参考依据。      

一种基于模糊控制的平稳滑翔再入制导律

针对升力式高超声速飞行器(LHV)再入滑翔过程中的周期性振荡现象,提出了一种基于模糊推理与控制的反馈调节方法以抑制振荡实现平稳滑翔。纵向制导在落点误差预测及指令校正的基础上,在倾侧角外环控制回路增加以高度变化率及空速作为输入的模糊控制器对倾侧角指令进行调节,横侧向制导通过航向角误差走廊约束及倾侧角反转逻辑实现大横程条件下的侧向控制。所提方法不依赖于准平衡滑翔条件(QEGC),同时避免了参数化反馈控制律中的反馈项参数设计问题,具有较强的自适应能力。LHV制导实例仿真表明,所提方法可有效抑制振荡现象,满足终端约束及再入走廊约束,方法的鲁棒性也通过Monte Carlo仿真得到了验证。      

基于LADRC的无人机高精度定高控制

针对复杂气流扰动对无人机（UAV）航迹高度控制的影响,对存在复杂气流扰动下的定高控制策略、控制结构和控制器参数优化展开研究,实现高精度高度控制。基于线性自抗扰控制（LADRC）确定总体控制架构,设计扩张状态观测器（ESO）观测估计纵向高度通道和速度通道中存在的总扰动,在控制中引入扰动补偿,减小扰动对系统输出造成的影响。对UAV在飞行过程中存在的大气紊流扰动或离散突风等风干扰分析其功率谱密度,构造考虑风扰动对高度影响、时域响应特性和稳定裕度的综合目标函数,通过粒子群优化算法得到具有高精度、高抗干扰性能的控制器参数,优化中考虑风干扰的功率谱密度分布,减小了控制器参数设计的保守性。通过与常规比例-积分-微分（PID）控制器控制效果进行对比,说明基于线性自抗扰控制器的纵向高度控制的优异性能。      

基于matlab的飞行器并行MDO方法的研究与实现

在Parmatlab的基础上开发出适合网络通讯的maflab工具箱MD0504 toolbox，此工具箱提供了在matlab环境下进行并行计算的函数。在此工具箱的基础上开发出进行多学科设计优化的软件GSEOPT，GSEOPT在并行环境下实现了基于全局灵敏度方程（GSE）的单级优化算法，用并行的方法求得了全局灵敏度，在系统层进行优化。最后用此软件对某飞行器进行了并行优化设计，给出了计算结果，并与参考文献结果进行了比较，得到了更好的结果。     

基于深度学习的日间逐小时地表PM2.5浓度反演

以长三角地区作为研究区域,提出了使用深度学习算法来实现主被动遥感数据结合反演地表PM2.5浓度的方法。基于MPL观测数据,使用雾霾层高度(HLH)替换了边界层高度(BLH)特征,对已有的基于气溶胶光学厚度(AOD)结合大气BLH来反演PM2.5浓度的算法进行了改进。为提高数据覆盖率,对研究区域内的MAIAC AOD进行了填补与评估。利用多种机器学习算法实现了日间逐小时的PM2.5浓度估算,模型验证相关性最高可达0.87。该方法能够为观测气候变化、应对大气污染提供有效帮助。     

混沌直扩信号的抗盲估计传输方法

混沌直接序列扩频(DSSS)由于具有大容量、低截获率和物理层上的优良保密性,成为通信领域的研究重点,尤其可以为卫星导航系统提供安全、可靠的地址码.虽然混沌序列的随机特点增强了混沌直扩信号的保密性,但是随着系列盲解扩及混沌预测等技术的发展,传统的混沌直扩系统已经不能克服非授权用户对混沌模型的重构和非线性预测,因此抗盲估计...     

守恒型可压缩一维湍流方法及其在超声速标量混合层中的应用

一维湍流（ODT）方法是一种能在一维计算域上遵循湍流基本物理规律的湍流建模方法。通过结合确定性和随机性求解方法,能够在一维计算域上准确捕捉到湍流统计规律,且降维建模可显著减小计算量。ODT方法主要被广泛用于不可压湍流和湍流燃烧研究,若要将其拓展用于模拟高速可压缩湍流,需对建模方法进行深度改进。相比于不可压ODT方法,本文基于欧拉参考框架,针对可压缩湍流的特性,将因变量由原始变量改为有利于减小可压缩湍流模拟误差的守恒通量,并加入了组分求解模块。对确定性和随机性求解模块均进行了相应的深度改进,开发出具有标量混合模拟功能的守恒型可压缩ODT方法。在确定性模块中改为求解以守恒通量为变量的一维截断控制方程,在随机性模块中构造一维涡时,将三联映射的作用对象也相应地由原始变量改为守恒通量,并选用了可保证变密度情况下动量守恒的双核变换。通过模拟空间发展超声速平面湍流混合层并将自相似阶段结果与实验结果比对,验证该方法对可压缩剪切湍流场中标量混合的捕捉精度。守恒型可压缩ODT方法模拟得到的速度场和组分场的平均剖面和脉动强度分布与实验结果准确吻合,精度明显优于传统的耦合梯度扩散亚格子模型的大涡模拟方法（LES-GRAD.DIFF.）以及耦合线性涡（LEM）亚格子模型的大涡模拟方法（LES-LEM）,且该方法的降维处理使其在降低计算成本方面具有显著优势。     

基于改进灰狼优化算法的电子干扰机空域划设

在现代化战争中,遂行突防任务的战斗机通常需要与电子干扰机协同配合,来完成特定的任务。为了更高效地利用空域资源,针对突防作战中干扰机的最优空域划设问题,在给出电子干扰下雷达探测范围、航线安全间隔以及有效干扰时间的基础上,建立电子干扰机的最优空域划设模型;在原始灰狼算法中将线性调节参数改为非线性调节参数,同时引入粒子群算法中的记忆功能,改进原始灰狼算法;并采用改进的灰狼优化算法寻找最优的空域基准点,进而确定电子干扰机的最优空域范围。结果表明:对于特定的突防任务,改进的灰狼优化算法比原始灰狼优化算法和粒子群算法更具优越性,能够快速、高效地找到最优的空域基准点;本文所建立的电子干扰机的最优空域划设模型是科学、有效的。