飞机发动机混沌振动信号盲分离检测方法

发动机混沌振动信号携带着丰富的状态信息,依据混沌振动信号进行状态监测及故障诊断是一种很有前途的技术手段,但由于混沌信号具有伪随机特性及在低频段具有宽频谱等特点,使得传统的方法很难将其从振动信号中分离。在提取混沌振动信号方面,使用快速独立分量分析（Fast ICA）盲分离方法分离出飞机发动机振动信号中的混沌信号。利用功率谱和Lyapunov指数（LE）方法进行了判定,根据计算结果对发动机状态做出判断,验证了盲分离方法分离混沌振动信号的有效。盲分离检测混沌振动信号的方法不仅使依据混沌信号判断飞机发动机状态成为可能,也为利用混沌信号进行状态预测和控制提供了一种方法。     

非失速二维振荡叶栅非定常流动数值模拟研究

进一步完善了非定常雷诺平均N-S方程求解程序,借助快速网格生成方法,对周期性俯仰运动下NACA0012叶栅的非失速绕流问题进行了数值模拟研究,并分析了振荡叶栅的迟滞效应以及俯仰运动各个参数对迟滞效应的影响.数值模拟结果与实验结果对比表明,本文发展的数值模拟方法是可靠的;结果还表明,随着振幅,折合频率的增加迟滞效应增强,平均攻角对迟滞效应无影响;保持无量纲参数--振幅和折合频率的乘积--恒定时,迟滞效应相同.     

基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。     

混合神经网络和混沌理论的股票价格预测研究

针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。     

加力燃烧室热声振荡纵向传播特性及控制

建立了管道声传播与不稳定热释放耦合的热声振荡理论模型,并用来对复杂的航空发动机加力燃烧室中的纵向传播的振荡特征频率及稳定性进行分析和预测.利用二维定常计算流体动力学(CFD)模拟结果获得流动平均参数,在此基础上讨论了加力燃烧室内热释放位置、隔热屏穿孔率等结构的变化对热声振荡特性的影响,表明该模型能够方便地应用于对加力燃烧室热声振荡影响因素的研究并揭示某些控制规律.      

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次,为克服WOA易陷入局部最优的缺陷,引入立方映射混沌算子改善初始种群,增强种群多样性,并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA）,利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后,使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法,寻优性能明显提升,具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度;能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

捆绑火箭气动载荷分布不确定性分析

针对带捆绑火箭气动载荷分布受飞行状态及本身外形参数变化影响存在波动的现象,提出了依据多项式混沌理论对捆绑火箭气动载荷分布特征进行全局灵敏度分析及不确定性量化的方法,并以两助推构型火箭为例对所提方法进行验证。首先,提出了捆绑火箭气动载荷分布不确定性分析的方法,并给出仿真分析流程。其次,以两助推构型火箭为例对所提方法进行验证,建立火箭气动外形参数化模型,验证气动特性分析结果。最后,对该模型开展影响因素灵敏度分析及载荷分布不确定性分析,得到了不同因素的影响程度,以及气动轴力和法向力的不确定性分布形式,分析了流场流动情况及气动载荷波动的主要原因。分析结果为捆绑火箭气动载荷波动控制提供了一定参考,通过定量描述气动载荷分布不确定性,可以有效降低安全系数冗余,为开展精确结构设计提供依据。      

基于分形理论的混沌信号与噪声分离方法

提出一种分维数和子波重构相结合的混沌信号与噪声分离方法，与以往出现的子波滤波方法和经典滤波方法相比较，该方法有如下特点；利用子波变换计算带观测噪声混沌信号的真实分数维，进而根据观测序列维数与真实维数的差值控制子波重构的参数，构造出混沌与噪声分离的自适应滤波器结构。仿真实验说明了该算法的有效性。     

基于切比雪夫混沌映射和生物识别的身份认证方案

云计算中访问控制和安全性是两大问题,且与传统的身份认证存在一定区别。利用切比雪夫多项式的半群特性、混沌特性,提出了一种基于切比雪夫混沌映射和生物识别的口令认证密钥协商方案。用户和服务器首先在云服务提供商（CSP）处进行注册,随后无需CSP的参与即可完成认证,建立会话密钥。安全性分析和性能比较表明,方案满足许多安全因素,如双向认证、用户隐私保护、多因素安全、前向安全性,即使CSP的主密钥被泄露,前向安全性也能确保用户会话密钥的机密性;此外,方案还能抵抗中间人攻击、离线口令猜测攻击和仿冒攻击等,并且支持多服务器环境中用户口令和生物特征的高效变更。      

一类逆风ENO线方法的构造及其对Euler方程的应用

本文利用ENO(essentially-non-oscillatory)插值思想,对非线性双曲型守恒律=0提出了一类逆风ENO线方法,使用这种格式其计算量比C.Shu在文[6]中提出的通量分裂方法明显减少,进而同Runge-kutta时间离散相结合,提出了时空高精度差分格式。本文还把这类方法推广到方程组并用于计算Euler方程组的黎曼问题和拟一维喷管问题,得到了比较满意的数值结果。