翼身融合布局飞机机体-发动机气动干扰效应

翼身融合（BWB）布局飞机是一种相对较新的飞行器概念,具有商业运输飞机的潜在用途。研究表明,翼身融合布局客机可获得比常规布局客机更好的性能。但是,由于各方面限制,BWB飞机不宜使用传统的机翼安装或机身安装的发动机布局,发动机背部安装成为首选布局。然而,背部安装发动机容易产生激波、分离、进气畸变等空气动力干扰问题,发动机与机身一体化的气动设计已成为BWB飞机发展的关键技术。针对BWB布局飞机的机体和发动机之间的气动干扰进行了数值研究,结果表明,背部安装发动机对BWB布局飞机的全机气动特性和发动机本身的推力性能都会产生较为明显的影响。     

基于多源信息融合分析的 导弹贮存寿命评估方法

对于长期贮存的导弹,通常能获取的贮存信息仅为贮存期内的年检数据与少量的例行试验数据,贮存信息相对匮乏,对导弹贮存寿命与可靠性评估工作非常不利。为解决这种工程实践中存在的实际问题,发展了一种采用工程加速贮存与地面鉴定试验相结合的加速贮存信息获取方法,获取典型单机与简单系统贮存信息。将典型单机与非金属材料加速贮存信息与地面鉴定试验信息、现场贮存信息、贮存环境数据以及例行试验信息等数据信息融合处理,建立基于多源信息融合的贮存信息数据库。在此基础上,建立基于现场贮存信息与加速试验信息融合分析的导弹贮存寿命与可靠性评估方法,并给出导弹在现有贮存时间下,继续贮存一定年限的可靠度。     

双惯导自主定位系统方案探讨

介绍了双惯导定位系统的组成、功用和数据融合方式基本模式,提出了三种定位方案并进行了比较分析,阐述了利用车载惯导对弹上惯导的验证性能,通过双惯导互为备份使用使武器系统的机动性和生存能力得到提高.     

具有几何和光照不变性的不变矩构建研究

为了解决现有的光照变化条件下仿射不变矩识别不稳健的问题,提出了一种归一化光照仿射不变矩,即采用一种光照模型,基于Jan Flusser仿射不变矩,推导出一种归一化光照仿射不变矩,并且从理论上证明了该方法在各种仿射变换下的稳健性,然后通过对比实验验证了该方法在光照强度、方向和颜色改变下的不变性.实验结果表明,与当前主流的光照不变矩方法相比,该方法不仅适合灰度图像也适合彩色图像,在光照方向改变下,图像的倾斜运动中识别度提高了35％;在线性光照强度改变下,图像的倾斜运动中识别度提高了85％;在光照颜色改变下,图像的平移和旋转运动中识别度提高了7.8％;以多种卫星模型图像为实验对象,在光照改变下,彩色图像和灰度图像的识别度平均提高了36％以上,且计算简单,更适合于航天器目标的识别.     

航空发动机故障融合诊断研究

结合气路诊断与振动分析方法,建立发动机故障融合诊断模型,探讨气路与振动故障融合诊断方法的可行性。构建故障融合诊断3级体系(故障特征级、故障模式级以及故障决策级融合),实现基于性能参数和振动参数的综合评估方法,获得基于小偏差法的气路故障判据,形成基于动力学分析的振动故障判据,提出故障特征融合的方法,通过算法实现故障融合识别,并在模拟试验器上进行涡轮叶片掉块故障试验验证,获得相应的故障诊断决策。结果表明:设计的发动机故障融合诊断方法合理,算法正确。     

一种基于TCBR与RBR融合推理的试飞支持信息系统

深入研究了基于文本案例的推理(TCBR)、基于规则的推理(RBR)及两者融合的人工智能技术,并首创性地运用于先进战机的试飞支持信息系统,由此构建了先进战机智能化试飞支持信息系统的整体框架。建立了其案例库、规则库和知识库的结构。采用Tomcat7、IK Analyzer、GWT、MySQL等运用软件进行开发。实现了理解问答、智能搜索和案例推理等功能,对于试飞工程师还增加了数据库维护及试飞文档编写助手等功能。运行结果表明:系统整体构架设计合理实用;特别是TCBR和RBR的融合运用使系统体现了接近人类思维特点的智能化特征。     

一种基于神经网络的飞机载荷参数识别方法

提出一种经遗传算法优化的Kalman滤波神经网络(GA-KFNN)方法,对飞机特定机动下的载荷进行参数识别.首先,构建Kalman滤波神经网络(KFNN),设计了相关改进算法抑制滤波发散,提高了网络的预测精度和抗噪能力;其次,利用遗传算法(GA)优化KFNN的相关参数,使网络能迅速收敛,提高了运算效率.载荷识别结果显示,改进和优化后的GA-KFNN运行稳定,收敛迅速,具有良好的识别精度和泛化能力,满足工程实际需求.     

基于NSCT与PCNN的图像融合

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)变换的平移不变性、多尺度性和多方向等特点,结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的全局连接性和神经元的脉冲同步性,提出基于NSCT变换区域特征与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法。首先对待融合图像进行多尺度、多方向的分解,低频系数采用区域能量融合规则,高频系数作为脉冲耦合神经网络的输入,最后对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果在主观和客观评价上均优于其他对比方法。     

基于IHS变换的高分辨率遥感图像融合研究与发展

介绍了IHS变换方法和融合原理,以及几种典型的基于IHS变换的融合方法。融合实验采用IKONOS遥感图像．通过对不同融合方法进行比较,总结归纳了基于IHS变换融合方法的发展趋势。     

基于Kohonen网络的动目标实时定位融合算法

为完成对动目标的实时定位测量,有效减小测控装备组网测量实时跟踪定位误差,在建立多定位子系统组网混合式融合结构模型的基础上,利用Kohonen网络的自组织特征映射模型特点,确定各组交会数据的权值,并将其输入1个Kohonen网络进行在线竞争、融合求得目标的位置信息,增强了目标实时位置信息的连续性、完整性,减小了实时定位误差。