测向交叉定位系统中的最优交会角研究

研究了测向交叉定位系统中的最优交会角问题。在目标到两部被动传感器基线之间的垂直距离不同的情况下和最小圆概率误差（CEP）准则下,得出了一些有意义的结论。研究表明,最优交会角跟目标到两部传感器基线的垂直距离与基线长度的比值l有关。当l≥√3/6时,只存在一个最优交会角且此时目标与两部被动传感器呈等腰三角形,并在此情况下分析了l的变化对圆概率误差的影响。当l＜√3/6时,存在两个相等的最优交会角。得出的结论在多个被动传感器的优化配置进而提高目标定位精度方面具有一定的理论和实际意义。     

新型桨尖旋翼悬停气动性能试验及数值研究

通过旋翼台试验和数值模拟方法对具有China Laboratory of Rotorcraft（CLOR）桨尖旋翼的悬停气动性能进行研究。为进行对比研究,共设计完成3副模型旋翼,分别为参考的矩形桨叶、常后掠桨尖的桨叶以及具有CLOR桨尖气动外形的桨叶。在模型旋翼台上进行这3副模型旋翼在不同转速、不同桨叶安装角条件下的旋翼拉力和扭矩测量;数值计算是采用一个基于Narier-Stokes方程／自由尾迹分析／全位势方程的旋翼流场求解的混合计算流体力学（CFD）方法进行的,计算结果与试验结果显示出较好的一致性。在此基础上,数值模拟了在旋翼试验台上很难开展的高速旋转试验状态。最后,根据试验和数值结果,对比分析具有CLOR新型桨尖旋翼与矩形桨尖以及常后掠桨尖旋翼的悬停气动性能,得出关于非常规气动外形桨尖对旋翼气动特性的影响机理,初步体现了CLOR桨尖旋翼具有良好的悬停性能。     

关于飞行器管理计算机标准的研究

对如何开展飞行器管理计算机技术标准的研究工作进行了探讨,文中论述了飞行器管理计算机的技术背景,对围内外相关技术领域已有标准进行分析后提出了飞行器管理计算机技术标准的研究思路,并对飞行器管理计算机技术标准的研究内容进行了探索.     

复合弯扭涡轮叶片尾缝的快速建模

尾缝是涡轮叶片中的重要冷却结构.为解决复合弯扭叶片尾缝的精确建模问题并提高其建模效率,提出了包含尾缝工具体创建和尾缝窗口创建过程的创成式尾缝快速建模方法.首先通过叶身内外型截面线自动匹配算法、叶盆叶背曲线方位判断算法,创建具有和叶身相同或相近弯扭状况的尾缝工具体.之后借助自定义的数据结构记录各组尾缝窗口信息,创建多组不同规格的尾缝窗口,完成尾缝建模.最后使用UG Open API工具开发了尾缝快速建模程序,并通过实例验证了所提出方法的可行性.      

不完全角度CT图像重建的模型与算法

为了提升不完全角度计算机断层成像(CT)图像的重建精度和重建效率,研究了有限角度和稀疏角度下的CT图像重建问题,提出新的全变差最小化目标函数,通过将上一步迭代重建的图像作为反馈加入到新的迭代之中,不断更新目标函数的已知项。在算法求解时,采用增广Lagrangian罚函数方法,将约束问题非约束化,并将之转化为等价的3个子问题,通过在交替方向上求解子问题来获得优化问题的最优解。实验结果表明,该算法重建出的图像信息完整,细节清晰,重建精度高,与Split Bregman算法相比,本文算法结果的相对均方误差可下降42.1%~98.5%,条纹指标可下降42.8%~98.5%。     

新型铝锂合金AA2198高频疲劳红外热耗散演化规律

利用红外成像技术开展新型铝锂合金AA2198高频疲劳（100 Hz）热耗散演化规律研究,发现不同应力条件下疲劳热耗散呈现上下波动特征,试件平均温度随着加载应力的提升有增加的趋势,但升温现象并不明显,不同应力条件下温度变化幅值小于1℃。疲劳试验初期和疲劳断裂时伴随着急剧升温过程,提出的能量转化理论模型合理解释了疲劳热耗散演化过程。研究还发现,喷丸强化在试件表面形成的残余压应力有助于激发疲劳裂纹的闭合效应,对试件的升温过程具有抑制作用。     

微课在《大学计算机基础》课程中的实施研究

"微课"作为新型的教学方式,以短、小、精受到大家的欢迎。微课形式便于网络传播,便于利用碎片时间学习。《大学计算机基础》课程授课任务重、课时少,利用规定时间完成教学任务,存在诸多困难。本文讨论在"大学计算机基础"课程中录制微课的实施方案,减轻课堂授课压力,强化学生学习效果。     

计算机技术是研制变速传动系统的关键

Ｄａｎａ和Ｊａｔｃｏ在１９９２年的美国汽车工程师协会会议上论述了半自动及全自动变速箱的两个重要问题－模拟离合器离合及自动换档的编程，这份关于传动技术和传动系统的最新资料对他们的成果进行了研究探讨。     

基于增量式路标表观学习的移动机器人定位

在全景图像中,机器人参考定位的路标表观受到畸变、观察视角、路标尺度变化以及环境亮度的影响,致使基于全景视觉的机器人自主定位存在着许多难点有待解决.提出增量式的路标表观学习方法,准确估计路标的表观变化,并为基于粒子滤波的机器人定位过程提供准确的观测信息.增量式路标学习过程利用增量式概率主元分析为理论工具,将不同视角的路标表观的主元特征表示成不断自主更新的特征基底,为计算观测量与路标真实表观的相似度提供了实现途径和理论依据.该学习算法能够被集成到带有重采样的贯序权值采样粒子滤波算法过程中,实现了全景视觉机器人的精确自主定位.实验结果表明:该算法的定位误差小,计算量小,执行效率高,对全景图像中的各类干扰均不敏感.     

基于动态负载平衡的sort-first绘制集群

对图形绘制集群中节点间负载不均衡问题提出了基于延期着色绘制的sort-first图形绘制集群.分析了延期着色中可见性检测、全局光照着色、局部光照着色3类算法的计算原理,用于预测不同阶段的绘制负载;将负载预测算法转换为场景绘制中的片段着色算法;借助图形处理器的并行处理能力,通过集中式的预着色计算,获得了屏幕空间内逐像素的绘制负载分布;基于预测的绘制负载分布,分配图形绘制集群中各个节点的绘制任务.根据实验结果,该系统可以实时预测并剖分绘制负载,精确的负载预测使系统获得高速、稳定的图形绘制性能.