北斗与Globalstar融合系统的性能分析

近年来随着全球导航卫星系统的发展,多种导航卫星系统的组合使用成为卫星导航领域的一个研究热点。文章提出由导航系统与通信系统相融合的设计思想,以北斗(简称BD)导航定位系统与全球星系统融合为例,分析融合系统的定位性能。着重从可见星数目和GDOP的角度对定位精度进行仿真分析,与单纯的BD导航定位系统的定位精度对比,得出融合系统定位精度更高、性能更好的结论。     

先进战斗机电子设备舱冷却系统优化方法研究

大功率电子设备的应用,使得以F-22为代表的先进战斗机电子设备舱的冷却系统面临高热负荷和大热流密度问题。针对先进战斗机的电子设备舱冷却系统的设计优化问题,分析比较了传统设计优化方法与多学科设计优化方法的结构体系及特点。其中传统设计优化方法选用整体优化方法和串行优化方法,多学科设计优化方法选用协同优化和并行子空间优化两种典型方法。通过MATLAB软件及ISIGHT软件平台,对上述优化方法进行仿真,分析仿真结果表明,多学科设计优化方法在解决多变量复杂系统的优化设计问题时,有相对计算量小的优越性。     

数据融合技术在空气动力学研究中的应用

气动力数据通常通过风洞试验、数值计算和飞行试验三种途径获得,三者各有优缺点,为了得到更加完善准确的气动数据,可采用数据融合技术对不同来源的数据进行深加工和利用。针对数据融合技术在空气动力学中的应用进行讨论和探索,首先介绍了数据融合技术在空气动力学中的应用背景、发展现状及数据融合的基本思想,此后综合提出了建立气动数据融合准则的基本思路和两种具有应用价值的融合算法:基于不确定度的数据融合方法和基于气动力建模的数据融合方法,并给出了部分研究应用结果。最后,文章对气动数据融合技术在气动领域的应用前景进行了展望。研究发现,采用数据融合技术后,可以进一步提高气动数据的完整性和准确性,但由于气动数据融合工作不仅需要进行算法研究,同时还需要工作人员的大量经验,融合结果包含较多的人为因素,因此具体采用何种融合方法要根据具体情况而定。     

通用航空发展与军民融合培养飞行人才

介绍我国军民融合培养飞行人才的历史脉络,研究我国通用航空的发展对飞行人才培养带来的影响,提出了借鉴外国空军经验、大力普及航空知识、不断改进飞行员培训机制和模式,以及建立科学的飞行军官服役退役制度等措施,以实现飞行人才资源能军民共享、良性互动.     

基于可编程GPU的多源图像融合

针对可编程GPU模型,提出了基于CPU-GPU的并行边缘强度加权融合算法,利用CPU和GPU协同工作模式达到图像融合的目的,其中CPU负责串行任务,而GPU负责并行任务。实验结果表明,并行边缘强度加权融合算法得到的融合图像有着较好的视觉效果,信息熵和QAB/F这两个评价指标均高于文中对比算法的相应指标;从运行时间上分析,基于CPU-GPU的融合方法所需要的运行时间远低于基于CPU方法所需要的运行时间,并且图像尺寸越大,加速比越高。     

基于边缘特征和方向相关性的图像融合方法

不同传感器获得的多幅图像对同一场景的描述具有信息的冗余性和互补性,在小波图像融合的基础上提出了一种基于边缘和方向相关性的图像融合算法。对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,对高低频子带系数分别采取不同的融合方法;根据高频分量不同的小波方向特性,采用基于方向相关系数的融合规则,而对低频分量采用能量和边缘特征相结合的融合方法;通过小波重构得到融合图像。实验结果表明,融合图像的视觉效果较好,客观评价指标均有提高。     

基于KBE的航空发动机复杂壳体MBD设计模式研究

针对航空发动机泵类及调节器产品结构复杂、孔类特征多、建模过程繁琐、几何信息表达与传递困难等特点,通过对壳体模型数据集及结构的深入探索和研究,在UG平台上开发出适用于MBD技术的知识融合系统,将知识工程、产品标准规范等抽象、分散知识更加形象和集中地表达。实现了设计模式由"基于经验和试错驱动"向"基于知识组件驱动"的转变,从而形成航空发动机复杂产品的创新MBD设计模式。此模式在某国家级重点型号中得到深入应用,提高了复杂壳体产品的设计效率和质量。     

机器学习数据融合方法在火箭子级栅格舵气动特性建模应用中的比较研究

机器学习数据融合方法可帮助降低飞行器气动数据库建立的成本,加快研制进度,目前已经成为飞行器设计方法领域越来越活跃的研究方向,但其在工程复杂问题方面的应用研究并不充分。将多种常见变可信度数据融合模型应用于运载火箭子级栅格舵落区控制的工程项目,在开展部分工况的风洞试验基础上,结合少量的CFD数值模拟结果,研究相关函数和不同模型预测完整工况气动特性数据的差异性。通过对比加法标度函数修正模型、Co-Kriging模型、分层Kriging模型和多可信度神经网络模型等4种不同的数据融合模型发现:高斯指数相关函数对气动建模问题的适应性更好;Co-Kriging模型对气动数据的内插表现最好;分层Kriging模型对内插的预测精度较高,外插效果不理想;多可信度神经网络模型在外插区域能获得更光滑、合理的预测结果。     

用证据理论融合方法选择舰艇的反导防御手段

将证据理论应用于舰艇反导防御手段的融合 ,以四种干扰手段对抗四种导弹制导方式进行数据融合为例 ,介绍融合的实现过程。结果表明 ,融合后舰艇的生存力得到很大提高。