基于响应面法的机翼气动/结构一体化优化设计研究

基于响应面法进行了机翼气动/结构一体化优化设计研究,流动控制方程为三维欧拉方程,采用有限体积法进行数值求解,应力和结构变形采用有限元方法计算,静气动弹性分析采用强耦合迭代方式,响应面模型采用二次多项式来构造。以跨音速M6机翼为初始机翼,进行了多目标、多约束情形下的气动/结构综合优化设计,优化后所得到的新机翼具有更佳的气动/结构综合性能,升阻比增加了9.25%,而重量减轻了4.84%;响应面模型精度满足设计要求,拟合误差均不超过1%;这说明本文所发展气动/结构综合优化设计方法是成功且有效的,具有广泛的应用前景。     

停机位分配问题优化技术

停机位分配是一类规模较大的组合优化问题，也是民航机场生产调度的关键和薄弱环节。根据系统优化理论，考察了ASA问题的研究历程和发展趋势，论述了ASA优化问题研究的一般技术途径，并对其关键技术——建模技术和优化求解技术进行了较为深入的探讨。     

Lognormal杂波环境中基于Hough变换的目标检测

给出了基于Hough变换的信号检测结构,推导了Lognormal分布杂波背景下基于Hough 变换检测器的检测性能的解析表达式,设计了具体的仿真环境和仿真流程,对基于Hough变换检测器在非起伏目标和四种Swerling起伏环境下的目标检测性能进行了分析。     

气热耦合条件下涡轮静叶三维优化

为解决涡轮静叶尾缘烧蚀问题并提升气动效率,采用气热耦合优化的方法对该叶片进行优化,优化分为对叶型优化以及对弯叶片优化两部分。优化结果显示,对叶型进行优化时由于叶型变化以及冷气流量增加2.68%导致叶片平均温度降低4.15%,最高温度下降61.7K,气动效率提升0.17%;对弯叶片进行优化时,顶部正弯效果明显,冷气流量增加0.11%,叶片平均温度下降2.4%,最高温度下降10.6K,气动效率提升0.16%。通过分析,对于该径高比较小的叶片,无论是叶型变化还是弯叶片变化,低能流体由端区进入主流导致的端区损失降低和激波损失的降低是导致气动效率提升的主要原因;冷气流量加大以及端区二次流减弱是造成叶片温度场降低的主要原因。     

基于FA-NSGA分扭传动系统的均载和轻量化优化设计

以提高均载性能和轻量化为目标对某分扭传动系统进行了多目标优化设计.建立了分扭传动的非线性动力学模型,通过计算不同输入功率和输入转速下的均载系数,衡量分扭传动系统均载性能.以分扭传动系统参数为设计变量,考虑多工况条件,建立了以均载系数和质量最小为目标函数的多目标优化模型.为了提高计算效率,提出了具有适应值预测机制的非支配排序遗传算法（FA-NSGA）.利用3个基准函数对FA-NSGA进行收敛性和有效性的测试.结果表明:FA-NSGA对于3个测试函数均能获得满意的最优解,并且都能减少60%以上的真实适应值计算次数.采用FA-NSGA对实例进行优化求解,在得到的Pareto最优解中选取了一组满意的设计参数,该设计结果与参照方案相比均载系数降低了0.05,分扭传动系统质量减少了3.57kg.      

目标短时遮挡下的光电平台目标跟踪预测与控制

无人机在高空飞行并跟踪地面目标的过程中,当目标受到障碍物遮挡,会导致跟踪失败。本文建立了目标相对无人机的运动模型,设计了基于卡尔曼滤波的目标预测器,并在目标遮挡发生时利用目标角位置预测值以及姿态锁定回路实现了对目标的预测跟踪。本文运用相似性原理设计了室内目标跟踪场景。仿真和试验证明,本文所设计的预测器能较好的预测目标角位置,与控制回路相结合能克服短时间的目标跟踪丢失。     

基于自适应混合高斯模型的运动目标检测

随着智能视频监控应用领域的不断拓展,为了在各种复杂场景下都能快速稳定地检测出运动目标,众多研究者提出了很多解决方法。鉴于背景减除法自身在算法理论的复杂度小,且对不同场景适应性强的优点,成为运动目标检测研究领域的基础方法。而在背景减除法的各种背景建模方法中,混合高斯模型方法以其适应性强、灵活高效的优点成为该领域的经典方法。详细介绍了背景更新机制中常用的混合高斯模型,并据此研究了基于自适应更新率的高斯背景建模方法,经过对比试验,论证了改进方法在建模速度上的大幅度提升。     

红外目标与环境的视景重建技术研究

研究了图像环境生成过程中红外目标特征信息提取所面临的重要技术问题,提出了自适应背景感知与对消处理、抑制背景的自动门限选取和形状分析与目标特征识别的层次化数据处理流程.基于数学形态学理论实现了图像背景感知的应用研究算法.实验测评表明,该算法对复杂变化的图像环境具有良好的滤波性能和稳健的适应能力     

带时间窗的飞机排班问题优化

为提高飞机排班质量,在以航空公司成本最小化为目标的基础上,兼顾顾客的满意度（航班准时性）和飞机使用数目最小化目标,建立优化的多目标带有时间窗的飞机排班问题模型。结合算例,对三个目标函数都进行处理后,运用粒子群优化算法进行求解,最终得出模型解的运算结果和时间都在理想范围之内,表明新模型有效可行。该模型的建立有助于有效地解决带有时间窗的飞机排班问题,提高排班工作效率。     

基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。