航空燃油齿轮泵滑动轴承非线性瞬态性能数值分析

为研究航空燃油齿轮泵滑动轴承在复杂交变载荷扰动下的瞬态润滑行为,建立了燃油齿轮泵滑动轴承的瞬态计算模型。该模型考虑了滑动轴承油膜空化边界的质量守恒和其所处非线性动态承载环境的影响。在此基础上使用批处理技术实现了燃油齿轮泵和滑动轴承的联合仿真计算,在滑动轴承的瞬态润滑计算过程中计入了燃油泵瞬态内流场和其动态载荷的耦合作用。以此进行了恒定载荷和动态载荷工况下的轴心轨迹稳定性分析以及轴承瞬态润滑性能分析研究。研究结果表明：滑动轴承计算模型的计算结果与实验数据较为吻合,误差保持1.2%以内;燃油齿轮泵的动态载荷对轴心轨迹的影响体现在轨迹启动段偏移的增大以及静平衡位置的消失;通过不同关键参数的对比研究发现：合理的增大宽径比或减小间隙比可以获得更为理想的轴心轨迹静平衡位置,但对于轴承转子运动的稳定性,间隙比由0.2%增至0.6%时,未稳定阶段轴心位置的变化趋势由双峰变为单峰,速度稳定段曲线的波动幅值先增大后趋于不变;当宽径比由0.6增至1.2时,全周期内速度响应曲线的偏移降低,轴心运行的稳定性提高;在轴承瞬态润滑特性中对于轴承载荷变化泄露流量具有的敏感性较强而最小油膜厚度的敏感性较差。     

整体弹性结构法及在叶片流固耦合分析中的应用

针对三维叶片时域流固耦合振动响应计算普遍耗时的问题,采用一种假设整体结构的模态位移,求解固体时域响应和实现高效网格变形,发展了一种3维时域流固耦合分析的整体弹性结构方法,并应用于压气机叶片0°和180°相位角的气动稳定性分析中。结果表明,所发展方法的计算结果与传统双向时域算法和文献的结果较为吻合,而计算效率相比于传统算法显著提升;在所分析的两个相位角下,叶片振动的气动阻尼均随流量减小先增大后降低,相比于0°相位角,180°下叶片的气动稳定性大幅提高,表明该方法能有效应用于叶片的工程流固耦合研究。     

基于气压高度辅助的机载自主完好性监测算法

卫星接收机自主完好性监测是指根据用户接收机的多余观测值监测用户定位结果的完好性,其目的是在导航过程中检测出发生故障的卫星,并保障导航定位精度。针对卫星接收机自主完好性监测算法可用性不足的问题,结合机载实际导航系统配置,提出了一种基于气压高度表辅助的机载自主完好性监测算法。综合利用卫星导航系统及气压高度表观测信息,建立联合系统的观测模型,推导了基于多解分离的完好性监测及保护级别计算方法。仿真结果表明,相比于传统的接收机自主完好性监测算法,该算法在可见星为5颗时仍能识别故障卫星。该算法具有更好的故障检测能力及可用性,能有效提高卫星导航系统的完好性监测性能,从而保证卫星导航系统的精度和可靠性。     

基于并行CFD和优化技术的返回舱外形多目标优化设计北大核心CSCD

在给定的质心设计范围内,围绕球冠倒锥返回舱外形的高超声速气动单点静稳定性、配平升阻特性、质心横偏量的综合设计问题,提出了多点多目标优化设计数学模型。通过多目标优化设计方法结合并行数值模拟技术,对该多点多目标气动外形优化设计问题进行研究,为了加快多点数值计算进度,采用了嵌套并行方法,通过有效利用硬件资源来提高多个状态气动数值求解效率。根据以上方法给出的最优设计边界指出了返回舱单点静稳定性与配平升阻比和质心横偏量的矛盾关系,改善单点静稳定性会导致配平升阻比下降,使质心横偏量增加;反之,配平升阻比增加,质心横偏量减少都会使单点静稳定性变差。     

宽频谱表面轮廓形貌干涉检测技术进展

中国先进制造业发展很快.其中,光学元件制造向尺度愈来愈大(单体直径达数米)和愈来愈小(尺度在微纳米量级)极端方向发展,对非接触式光学检测技术带来新的挑战,本文以光学表面宽频谱轮廓形貌的检测技术及仪器为例,分析国内外的发展概貌与趋势,展现了中国自主研发的系列光学干涉检测仪器成果,对于解决卡脖子问题,具有科学意义.     

基于改进SSD的无人机航拍目标检测

针对无人机航拍图像尺度变化大、识别难度大和目标普遍较小的问题,提出一种基于改进单阶段多框检测器(single shot multibox detector, SSD)的无人机航拍目标检测算法——RCBnet.该算法为了提升网络的特征提取能力,将SSD算法的特征提取网络修改为Resnet-50并采用特征融合的方式,将特征图进行融合,用融合后的特征图构建特征金字塔;为了增强算法对物体的检测能力,设计一种联合注意力机制的多尺度卷积结构来有效调节感受野,实现不同尺寸卷积核对特征图的并行运算;针对训练过程中正负样本极具不平衡的问题,该算法采用Focal Loss损失函数训练网络模型,使其侧重于困难样本.通过与其他经典算法相比可知,所提算法在无人机航拍图像中具有更高的检测精度、更好的检测性能和鲁棒性,相比SSD,精度提高达3.46%.     

基于被动探测的目标磁扰动信号检测与定位

针对目标探测定位的快速发展中,军事领域主动雷达存在的缺陷和实现具有高度隐蔽性的目标检测技术的需求,提出一种基于被动磁矢量测量的目标扰动信号检测与定位技术.该方法利用磁传感器阵列测量目标产生的磁矢量扰动信息,通过滤波、门限检测、基函数展开等技术将有效扰动从复杂的背景场中提取出来,并结合速度估计、磁梯度张量矩阵算法研究任意...     

高超声速滑翔飞行器地形匹配辅助导航方法研究

高超声速滑翔飞行器滑翔飞行高度在30 km以上,大气极其稀薄,传统采用气压高度计的地形匹配辅助导航方式将无法正常工作。为实现高精度地形匹配,在分析匹配算法对地形常值误差不敏感的基础上,详细论证了基于惯性系统解算绝对高度方案,并对比分析了将短时滑翔段弹道简化为等高飞行方案。在捷联惯性导航系统（SINS）误差模型基础上,结合高度通道方块图,通过拉普拉斯变换,建立了惯性系统高度通道短时稳定性解析模型,并以CAV-H为研究对象建立数值仿真环境。仿真结果表明,解析模型精度较高,基于SINS解算绝对高度能够满足地形匹配辅助导航系统精度要求,优于气压高度计正常工作时的精度。      

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同,提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先,利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息,分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性,提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理,根据局部区域分割信息,对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割,获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后,通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量,计算损失函数。最后,在测试阶段使用全局特征,并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征,缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试,验证了所提算法的有效性。      

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括：基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.