高超声速飞行器气动布局总体性能优化设计研究

总体设计是吸气式高超声速巡航飞行器的关键技术之一.为提高高超声速飞行器的设计水平,获得一个总体性能较优的布局构型,对乘波布局的高超声速飞行器进行了总体优化设计研究.采用多目标遗传算法,以飞行器外形参数作为设计变量,考虑了巡航状态下的气动力、热、雷达散射截面、机体/推进一体化、机身容积、配平特性、静稳定性和机动性等指标.优化设计得到了Pareto最优前沿面,获得了很多总体性能优于基本构型的最优个体.根据设计指标,给出了一个推荐方案作为进一步研究的参考构型,并对它的气动特性进行了风洞实验验证,证明了本文优化设计方法的可行性.     

依据试验数据求取航空发动机部件特性的新方法

介绍了通用的依据已知发动机部件特性求取所需部件特性的耦合法,并指出该方法的不足。以压气机部件特性为例提出求取部件特性的新方法。该方法利用发动机试验数据得到转速线与共同工作线的交点,把转速线近似为指数函数曲线,由PSO算法结合所得的交点数据拟合出每条转速曲线。以试验数据为依据,保证了特性的真实和有效性,而PSO算法则提高了特性线拟合的精度。计算结果表明所提出的方法比传统的耦合法更为准确,有利与提高发动机工作过程仿真精度。     

自适应RLS算法及其在SINS／SAR组合导航中的应用

在捷联惯导（SINS）／合成孔径雷达（SAR）组合导航系统中,SAR的匹配定位信息往往数量有限,而且时间间隔互不相等。提出一种自适应递推最小二乘（RLS）算法用于组合导航。该算法将正交性原理应用于最小二乘算法中,通过构造自适应渐消因子,实现时变参数的自适应估计,给出了自适应RLS算法的递推公式,并从理论上分析了该算法的收敛性。仿真结果验证了自适应RLS算法用于SINS／SAR组合导航系统的可行性和有效性。     

速度对微多普勒的影响及其补偿研究

微多普勒为雷达目标识别提供了一种新的思路和方法,而目标的平动速度会影响微多普勒信息的提取.以锥体目标的进动为例来研究速度对微多普勒的影响,并提出中心法进行等效速度补偿,该方法不是先估计出速度值再对原始信号进行补偿,而是基于原始信号频谱信息进行的一种后处理.仿真结果表明该方法能有效地补偿速度.同时基于速度补偿后的频谱,提出重心法估计微多普勒的调制带宽并与中心法进行了比较,且采用最小二乘法拟合了不同信噪比下的估计误差.估计出的调制带宽可作为一种参数特征用于识别.     

基于模型试验的旋翼／机身气动干扰经验算式

试验研究了直升机机身受旋翼气流干扰时的空气动力特性。试验结果证实机身阻力与旋翼前进比和桨盘载荷变化密切相关,机身升力和俯爷力相矩的大小与旋翼桨盘载荷关系更大。通过对试验数据的初步分析,确定机射受旋翼尾流影响的气动干扰算式结构,利用最小二乘原理建立了简单有效的直升机机身在旋翼尾流干扰下的气动力算式,该算法可直接用于直升机气动设计和实时仿真模型中。     

基于鲁棒偏最小二乘法的涡扇发动机成本预测

采用的偏最小二乘法目的是解决数据量较小的问题,特别针对小样本数据缺失和多重共线性的问题。作者提出适用标准PLS算法,以鲁棒的协方差矩阵,用于涡扇发动机成本预测中的应用。结果表明,误差较小,能够满足实际涡扇发动机成本费用的估算。     

基于自适应差分进化和BP网络的罗盘误差补偿

To improve the acuuracy of heading angle measured by electronic compass, a new error compensation method is proposed based on adaptive differential evolution algorithm and BP neural network. In the method, the 3 layer BP neural network is used to model heading angle error, and adaptive differential evolution algorithm is adopted to train the weights of network, thus obtaining a more exact error model, and compensating the heading angle error measured by electronic compass. Compared with other compensation methods such as 8 position least squares, BP neural network, differential evolution algorithm for optimizing BP neural network, and so on, its error compensation accuracy is significantly improved, the method has strong global optimization ability, great convergence rate, good stability, and so on. The experimental results show that after compensation, the error range of heading angle is decreased from -16°~30.7° to -0.22° ~0.2°, which satisfies the needs of higher accuracy navigation systems.     

一种4站情况下基于TDOA/FDOA的无源定位方法

在基于时频差的三维运动目标无源定位系统中,针对在4个接收站的情况下搜索法实时性低的问题,提出了一种基于改进的加权最小二乘法（MWLS）与萤火虫算法（FA）相结合的无源定位方法（MWLS-FA）。该方法的第1步通过构造一组新的方程来对加权最小二乘（WLS）方法进行改进,使得改进后的WLS方法在4站情况下也能得到目标位置和速度的初始值,第2步利用这个初始值为FA方法提供一个动态的搜索区域,同时在约束条件的添加和参数选择两个方面针对性地对FA方法做出了调整和改进。仿真结果表明,该方法在4站情况下对目标的定位精度可以达到克拉美罗下限（CRLB）,而且在实时性和抗噪性方面优于传统的搜索法,同时该方法在5站情况下的抗噪性能优于两步加权最小二乘法（TSWLS）和约束加权最小二乘（CWLS）法。     

基于偏最小二乘法的军用无人机研制费用预测

针对军用无人机研制费用的影响因素多且复杂,样本数据又相当匮乏的问题,充分利用偏最小二乘回归方法在处理小样本数据,变量多重相关性等方面的独特优势,给出了基于偏最小二乘回归方法的预测模型和军用无人机研制费用的算法步骤.用文献[2]中的数据进行了检验,并与逐步多元回归、反向传播(BP,Back Propagation)和径向基函数(RBF,Radial Basis Function)神经网络法进行了比较,结果表明了偏最小二乘模型的实效性.