管中激光加速器的推力形成过程

管中激光加速器是一种新型的激光推力器,弹射体在管道中被加速。利用光线追踪法,根据光线在网格中的传播路径信息,运用辐射输运方程,得到流场的能量源项;数值求解含能量源项的流体控制方程,对管道中等离子体流场激波的形成和演化过程进行了研究。模型能够模拟空气光学击穿、空气对激光能量的吸收、等离子体对激光的屏蔽作用和推力形成过程,通过计算得到冲量耦合系数为3.61×10-4N/MW,等离子体内能转化为流场动能的比例约为9%。     

叶尖泄漏流和引射效应对跨声速串列转子失速机制的影响

为探究跨声速串列转子的失速机制,利用数值模拟的手段对不同间隙情况的某跨声速串列转子的叶尖流场进行分析.研究发现:前排二次泄漏区会对失速产生重要影响;叶尖泄漏流和引射效应是前排二次泄漏区流场结构的决定因素,而间隙大小直接影响着两者的强弱.当前排大间隙时,叶尖泄漏流强,是前排二次泄漏区流场的主导因素,这时失速首先发生在前排;当前排间隙减小时,引射效应增强,并逐渐成为主导因素,这时前排二次泄漏区的堵塞情况得到改善,失速区域转移到后排.改变前排间隙对该跨声速转子的性能有更显著的影响,当前排为最先失速排时,改变后排间隙对串列转子性能没有显著影响.      

典型民机复合材料损伤分析及敲击检测

只有充分研究民机典型复合材料损伤机理,才能在复合材料的应用中最大限度地减少和避免其损伤,并且为复合材料的损伤修理奠定基础.通过对民机典型复合材料损伤的研究,分别从材料、设计、结构、制造与使用等方面入手,通过细观破坏机制阐述了层合复合材料的损伤.对部件的检测进行理论分析,找到易损伤位置,采用微观破坏机制运用敲击检测法对胶接复合材料就行了损伤检测,验证了二者的结合可提高检测效率及准确率.     

基于特征线追踪的气动反设计

随着当今飞行器飞行速度的提高,三维超声速内流道的设计需求日益增加。提出一种基于特征线追踪的气动反设计方法,以解决三维超声速粘性流场设计问题。为了验证特征线追踪方法的设计能力,将其应用于二维超声速喷管和三维方转圆流道设计中。结果表明,设计所得流道内部不存在集中的膨胀波和压缩波,获得了流动均匀的菱形试验区,出口处马赫数误差低于0.5%。特征线追踪方法能够直接设计超声速粘性流场,避免了传统的边界层修正技术引入的设计误差,实现了既能满足预设流场参数分布,又能保证入口和出口形状的三维异形截面超声速流道设计。     

飞机进近着陆电磁环境建模与辐射分布分析

机场终端区电磁、地形和地物在拓扑、物理和语义上的异构性导致进近着陆电磁环境构成机理复杂,很难用单尺度解析模型表征电磁环境的本质属性.在分析终端区多要素层次构成机理和关联耦合特征的基础上,提出一种多层融合的进近着陆电磁环境模型架构.综合采用矩量法和射线追踪法模拟台站辐射特性和地空电波传播模式,建立进近着陆区域电磁辐射强度量化表征与空间分布计算模型,有效降低了场边界特性不规则时空变化带来的电波预测误差.结合某机场地形和航向台数据,对终端区主航道和余隙航道的电磁辐射强度和覆盖范围进行计算和对比分析.仿真结果验证了本建模与分析方法的有效性.     

基于空间映射的视觉注意力分配预测模型

为预测飞行员视觉注意力分配,在SEEV(Salient Effort Expectancy Value)模型和多因素模型的基础上引入注意控制空间和资源分配空间的概念.前者描述了影响注意力分配因素,而后者则反应了兴趣区域所获得的注意资源.并通过空间映射建立注意力分配的预测模型,应用模糊层次分析的方法对模型进行结算.为验证预测模型效度,采用16名被试在飞行模拟器上开展基于异常信息恢复的工效学实验,通过眼动追踪装置记录注视点分布作为注意力分配指标.被试需要根据实验条件对主飞行显示器仿真界面中的目标信息状态进行监视,并通过驾驶杆的指定操作对异常信息进行响应.实验结果表明,注意力分配预测模型的理论结果与工效实验中注视点分布的实验结果显著相关且吻合较好,验证了预测模型的可用性.     

受限空间中天线产生的电波覆盖研究

受限空间中的有效电波覆盖直接影响通信质量和可靠性,对天线系统的布局优化尤为重要.然而现有的研究很少考虑本来就处于隧道中的天线参数对电波覆盖的影响.针对铁路隧道这种特殊的受限空间情况首先介绍了电波覆盖的研究方法和现状,然后利用射线追踪方法、波导模式方法和矢量抛物方程方法对电波覆盖进行了预估,针对笔形方向图的特征采用高斯方向图重点研究了不同的天线主瓣宽度、波束指向以及在隧道截面的位置对电波覆盖的影响,分析了沿隧道轴向不同区域内电波覆盖的不同特征,最后研究了受限空间中电波覆盖的三段式模型.本文的方法和模型可以为隧道内的天线选型及优化布局提供理论依据和参考.      

基于空间注意力机制的行人再识别方法

行人再识别是图像检索领域的一个重要部分,但是由于行人姿态各异、背景复杂等因素,导致提取到的行人特征鲁棒性和代表性不强,进而影响行人再识别的精度。在AlignedReID++算法基础上,提出了基于空间注意力机制的行人特征提取方法,应用在行人再识别中取得了很好的效果。首先,在特征提取部分,引入空间注意力机制来增强特征表达,同时抑制可能的噪声;其次,通过在卷积层中引入实例正则化层（IN）来辅助批正则化层（BN）对特征进行归一化处理,解决单一BN层对特征色调变化以及光照变化的不敏感性,提高特征提取对亮度、色调变化的鲁棒性;最后,在Market1501、DukeMTMC和CUHK03 3个行人再识别通用数据集上对所提改进模型进行测试评价。实验结果显示:改进后的模型在3个数据集上识别精度分别提升了2%、2.9%和5.1%,表明改进后的模型相较于改进前的模型,在精度以及鲁棒性上都有显著提高。      

事件触发机制下的充液航天器姿态控制

针对液体大幅晃动、通信资源受限的充液航天器姿态控制系统,提出一种自适应滑模控制与事件触发机制相结合的控制策略。首先,针对固-液耦合的充液航天器姿态控制系统,选用滑模变结构控制来削弱液体大幅晃动的非线性影响,并设计自适应更新律在线估计不确定参数来提高系统的鲁棒性。然后,考虑星载计算机资源的限制,设计相对阈值的事件触发机制来决定控制输入信号的更新,从而减少控制器与执行器之间的信号更新对通信网络的占用。最后,仿真结果表明,在液体大幅晃动下,所提控制策略不但可以使航天器姿态控制系统最终收敛到任意小的界内,而且可以减少96%的控制信号传输,减轻航天器的通信负载。      

电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法

随着人工智能技术的发展,面向电力系统的运动目标追踪技术逐渐得到关注,现有方法虽有一定成效,但是大多基于固定摄像头的监控视频录制,不能灵活追踪运动目标,当运动目标离开摄像头视野时,存在运动目标丢失问题。为此,利用无人机设备,并基于深度学习和核相关滤波技术,提出了一个电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法（MTTS_UAV）。所提方法采用改进的目标追踪方法与目标检测方法相结合的方式来追踪运动目标隐患,并引入2种无人机飞行控制模块:启发式和数据驱动式,使得无人机的飞行速度和方向可以根据目标移动情况自适应地调节。在真实变电站的安全帽人员数据集上进行了大量实验,对所提方法的追踪效果进行评估,结果表明:所提方法在真实数据集上的平均像素误差（APE）和平均重叠率（AOR）分别可达到2.37和0.67,验证了方法的有效性。