基于CUDA的椒盐噪声自适应中值滤波算法

针对传统中值滤波算法的优缺点,结合椒盐噪声的特征,提出了一种有效的自适应中值滤波算法。首先依据椒盐噪声的特征,将图像像素分为噪声和信号,然后根据窗口内噪声点的个数自适应地确定滤波窗口的尺寸,仅对噪声像素进行中值滤波。但随着噪声密度和图像规模的增大,在CPU上执行的时间显著增加。分析并利用图形处理器(GPU)的并行处理特征,并在CUDA平台中实现了算法。实验结果表明,所提出的算法能够有效地去除椒盐噪声、保留边缘和细节,并且能显著缩短计算时间,随着噪声密度和图像规模的增大,最大加速比达到6 000倍。     

箱梁颤振过程中旋涡的演化规律及气动力的变化特性

利用粒子图像测速技术（PIV）观测了箱梁颤振过程中模型周围流场的旋涡特征,以模型扭转振动位移作为参考信号,采用相位平均的方法研究了旋涡规律性演化对模型周期性振动的驱动作用。风速较低时,箱梁振幅很小,其尾部风嘴附近上侧的旋涡尺度也很小,不易观测到,而下侧的旋涡尺度较大,其形状接近于圆形。当风速接近颤振临界风速时,箱梁振幅明显增大,并且模型尾部风嘴上侧的旋涡尺度也显著增大,达到与下侧旋涡尺度相匹配的程度,模型尾部风嘴上下侧旋涡的交替作用主导了结构振动直到模型振动发散。基于流固松耦合的计算策略,采用计算流体动力学（CFD）的数值方法模拟了箱梁颤振临界状态下的绕流特性,结合正交特征分解（POD）的方法研究了模型颤振时刻表面压力的空间分布特征,通过分析发现在颤振过程中箱梁表面波动压力的主控成分向迎风侧风嘴漂移。     

多传感器多模型多尺度组合导航系统算法

多传感器组合导航系统是组合导航发展的方向之一。针对复杂环境,多模型自适应算法可以较好地解决模型及参数不确定的问题;而多尺度融合算法将基于模型的动态系统分析与具有统计特性的多尺度信号变换方法相结合,可有效提高系统的滤波精度。为此,文章将多模型估计与多尺度滤波算法相结合构成多模型多尺度滤波算法,该算法用于多组合导航系统后,经仿真验证,相对于多模型或单模型多尺度滤波算法,系统的滤波精度明显提高。     

小型无人机翼型优化设计

采用类别形状函数变换（CST）方法对翼型参数化描述;利用Fluent软件,进行翼型升力系数和阻力系数的气动计算;以升阻比最大为优化目标,通过拉丁超立方设计生成样本点,建立了径向基神经网络（RBF）代理模型;使用粒子群优化算法（PSO）,在Isight平台上,实现对Clark Y翼型优化的整个过程。优化翼型升阻比比原始翼型提高了约10%,表明此种方法是可行的,可用于小型无人机设计的工程中。     

对称平面稀疏阵列阵形优化方法研究

针对在固定阵元数目、最小阵元间距以及最大孔径条件下平面稀疏阵列阵形优化的问题,对阵元数目为256的平面稀疏阵列分别采用模拟退火算法和粒子群优化算法进行优化仿真,分析比较了模拟退火算法和粒子群算法在平面稀疏阵列阵形优化中的应用效果。仿真结果表明,经过模拟退火算法和粒子群优化算法优化后的平面稀疏阵列均能够抑制副瓣电平,并能够在一定的空域范围内实现波束扫描;相对于粒子群优化算法,模拟退化算法计算方法简单;在相同的迭代次数下,经模拟退火算法优化后的平面稀疏阵列比经粒子群算法优化后的平面稀疏阵列更能够有效地抑制副瓣。     

基于SRCKF的多传感器融合自适应鲁棒算法

为解决模型误差和异常量测值发生时平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法滤波性能下降甚至滤波发散的问题,提出了一种多传感器融合自适应鲁棒算法。基于新息协方差匹配原则设计了鲁棒子系统以抑制量测异常值,同时为克服模型误差使用基于新息修正的低复杂度自适应SRCKF(LCASRCKF)算法设计了自适应子系统,根据2种子系统的特点和局限提出全局融合架构,使系统可以充分平衡并利用滤波过程中先验的模型预测值信息和后验的量测值信息,最终降低估计误差。仿真结果表明：相比鲁棒多渐消因子容积卡尔曼滤波（RMCKF）等算法,所提融合算法在滤波精度、稳定性和收敛速度等方面有明显优势。     

热空气中硼粒子燃烧分析

针对硼粒子在热空气中的燃烧,以Mohan G和Williams F A提出的燃烧模型为基础.对较大粒径(d>35 μm)采用扩散燃烧火焰模型.对较小粒径(d<35μm)采用扩散和化学动力学控制模型,应用数学分析方法,研究了硼粒子燃烧规律,得出了热空气中硼粒子半径随时间的变化规律,分析了压强、温度等参数对硼粒子燃烧的影响...     

高超声速弹性飞行器振动模态自适应抑制技术

为保证超燃冲压发动机的良好进气,需要对高超声速飞行器进行精细姿态控制。针对高超声速飞行器特有的气动参数和结构模态参数不确定性问题,基于自适应模态抑制思想,设计了一种精细姿态控制系统,包括观测刚体模态状态信息的鲁棒H∞滤波器,提高跟踪性能的LQR刚体控制器,实时辨识弯曲模态频率的结构模态观测器和结构滤波器四部分。仿真表明,设计的控制系统在气动参数±20%,模态频率±30%的随机摄动下仍能够很好地跟踪刚体攻角,抑制弹性攻角,保证超燃冲压发动机进气道±0.6度的攻角控制精度,满足精细姿态控制的要求。     

基于梯度方向二值模式特征的飞机翼尖跟踪技术

研究基于视频图像分析与定位的飞机翼尖跟踪技术,为飞机地面移动提供安全保障.现有图像特征进行翼尖跟踪经常失效且计算效率低下,本文结合纹理和轮廓信息,提出以梯度方向二值模式( OG_ LBP)为特征的粒子滤波跟踪算法,降低特征维数的同时建立局部和全局的翼尖特征直方图描述,提高识别效果.同时,该算法在粒子滤波基本框架之下,结...     

Kriging模型在机翼气动外形优化中的应用

针对粒子群等随机优化算法计算量大的缺点,发展了基于Kriging模型的优化方法.采用改进的量子粒子群算法对Kriging模型的相关模型参数进行优化,以提高代理模型预测精度,并与具有双层结构的粒子群算法相结合.采用雷诺平均N-S方程流场求解器与多目标非线性适应值加权方法,对高维度多目标多约束的跨声速机翼进行了优化,设计的机翼具有理想的压力分布,降低了机翼阻力系数,并且有效控制了低头力矩和翼根弯矩,表明该方法具有较强的工程实用性.