自适应循环发动机不同工作模式稳态特性研究

针对自适应循环发动机(ACE)的一种布局形式,利用所建立的部件级性能仿真模型,对其多种工作模式下典型工作点的匹配机理及工作特性进行仿真和分析。研究结果表明,节流比TR选择对地面起飞推重比和高空高速性能均产生较大影响;可变Flade风扇的出现使得发动机从不加力向加力模式转变时可采用固定的喷口喉道面积;通过多个可调几何的协同调节,ACE发动机循环模式的选择具有更多的灵活性,总涵道比的变化幅度更大(0.28～1.43,地面起飞工作点);相同的推力水平下,与单涵模式相比,三涵模式的单位耗油率在亚声巡航工作点(H=11km,Ma=0.8)大约降低9.1%,在超声巡航工作点(H=11km,Ma=1.5)大约降低2.3%。     

噪声检测自适应窗口滤波算法

脉冲噪声的存在,从视觉上影响图像的质量。为了去除图像中的脉冲噪声,提出了利用相似邻居数对图像中的噪声像素进行标记并建立相应矩阵,接着根据噪声的污染程度自适应的选择滤波窗口,最后对噪声像素进行自适应均值滤波去除图像中的脉冲噪声。实验结果表明,算法能有效降低图像中的脉冲噪声,对图像的边缘与细节保持较好。     

基于二代小波的轨迹优化节点自适应加密

针对采用直接法求解轨迹优化问题中精度和效率之间的矛盾,提出了基于二代小波轨迹优化节点自适应加密.采用RK(Runge-Kutta)离散方法将原轨迹优化问题转化为非线性规划问题,并采用成熟的非线性规划算法求解.对控制或状态函数进行小波变换得到小波系数,基于小波系数和二分节点的对应关系,根据小波系数的幅值确定下一个迭代步所使用的节点并进行序列优化.算例结果表明:通过设置合适的小波系数阀值,采用较少的时间离散节点即可使优化结果达到预定的精度.与高斯伪谱法软件相比,节点个数大约减少10%,最优指标的精度大约提高1个数量级.      

基于设计变量空间范围自适应优化设计方法研究

通过对翼型优化设计方法的研究,对设计变量在设计空间的分布进行了探讨,建立了设计变量空间范围自适应优化设计方法,解决了优化设计模型建立过程中的设计变量空间范围的选择问题.该方法建立了聚集度的概念,利用聚集度对优化设计过程中设计变量在设计空间内的分布规律进行统计分析,并根据统计分布规律对设计变量的设计空间进行调整,将设计变量重构,实现了优化设计过程中的设计变量空间自适应.该设计变量空间范围自适应优化设计方法,一方面能够在给定的条件下扩大搜索范围来搜索满足工程设计需要的最优解,一方面又能够通过对设计变量的重构提高搜索算法的搜索效率.利用该方法对NACA 0012和NLF(1) 0416翼型进行了优化设计,并与固定设计变量空间范围的优化设计方法进行对比分析.优化结果验证了本文提出的优化设计方法具有一定的可行性,可以在更大范围内找到最优解,并具有较高的优化搜索效率.     

基于变权重伪并行遗传算法的空战机动决策

针对空战机动决策中态势多样化对机动决策的影响以及控制量的细化问题,以敌我双机空战为背景,利用空战优势函数值作为空战机动决策的依据,基于滚动时域控制方法,采用变权重自适应伪并行遗传算法解决空战决策问题。重点分析了隐身优势函数以及变权重函数的建立、遗传编码方式、操作算子的确定,最后对空战决策进行了仿真。仿真结果验证了隐身优势函数的合理性,以及该理论在空战机动决策方面的有效性。     

基于神经网络的自适应非线性控制及仿真研究

研究了神经网络非线性动态系统的自适应控制方法,首先利用改进的非线性自回归滑动平均模型,采用多层前向神经网络辨识非线性系统模型,然后直接由辨识结果设计出控制器,并根据控制误差对控制律作在线修正.利用导弹模型进行了控制仿真,仿真结果表明采用此方法可以得到较好的控制效果,而且在模型不确定和有噪声干扰的情况下仍能正常跟踪给定的迎角信号,具有较好的鲁棒性.      

自适应与双目标优化机翼的气动特性比较

在二维翼型自适应的研究基础上,用Powell法优化计算了对前缘后掠角为35°,展弦比为3.9,梢根比为0.17,机翼剖面为NACA65006翼型的梯形翼的前后缘舵面偏转角,从而获得了在亚跨声速时升阻比大而在超声速时阻力系数小的自适应机翼的最优气动外形.采用了并行遗传算法,计算了要求亚跨声速升阻比大同时超声速阻力小的气动双目标优化机翼的外形.讨论了优化机翼相对于原始机翼的气动增益.与二维一样,三维数值算例也证明了自适应机翼可获得明显的气动增益.      

航天器天文导航模糊自适应卡尔曼滤波研究

星光折射间接敏感地平的自主天文导航方法能够获得很高的导航精度,但由于大气密度模型时空分辨率不高,这种方法所敏感的地平有可能出现较大的瞬时误差,从而导致导航滤波器精度降低,有时甚至发散.为了解决这一问题,提出将模糊推理系统应用于自主天文导航,研究基于Unscented卡尔曼滤波的模糊自适应算法,使导航滤波器在观测值异常时具有一定的自适应能力.计算机仿真结果验证了该方法的有效性.      

基于遗传算法的多模型Kalman滤波算法 及应用研究

基于长航时无人机惯性/天文/卫星(INS/CNS/GPS)组合导航系统模型,针对复杂环境所引起的系统模型参数变化导致单一固定参数滤波器精度降低问题,提出了一种基于遗传算法的多模型自适应Kalman滤波算法,并与单一模型下的Kalman滤波器方法进行了比较.仿真结果表明,与采用单一模型的Kalman滤波算法相比,该方法不仅能大大提高导航系统的精度和可靠性,而且还可以较好地辨识出组合导航系统惯性器件噪声统计模型参数.      

通道失配和天线互耦对GPS抗干扰天线的影响

通道失配和天线互耦对GPS(Global Positioning System)自适应抗干扰天线性能的影响,是细化GPS系统指标的基础,常被用来确定其技术实现方案.根据GPS的信号特点,利用加权矢量和干扰空间之间的正交性,分析了高频通道幅相偏差和幅相扰动、I/Q(In-phase/Quadrature)通道的幅位偏差以及天线互耦对ICR(Interference Cancellation Ratio)和SINR(Signal Interference Noise Ratio)的影响.从理论上证明了ICR主要取决于高频通道的幅相扰动和I/Q通道的幅相偏差,而与高频通道的幅相偏差和天线互耦无关,修正偏差不一定能够提高SINR,修正互耦得到的SINR的改善仅正比于天线阵S矩阵(scattering matxix)的最大奇异值.仿真实验结果验证了上述结论.