航空电子环境下FC网络的建模与仿真

机载网络是航空电子系统的重要部分.从航电系统对数据传输的需求出发,研究了光纤通道(FC,Fibre Channel)网络复杂混合拓扑的建模与仿真.在协议分析的基础上,将不同拓扑结构的网络抽象成终端与交换机模型的组合,并分别建模.基于离散事件系统仿真方法构建了适合航空电子环境的FC网络仿真平台,并提供网络吞吐量、延迟和实时性等性能指标的评价方法.仿真结果与实测数据相对比,误差小于10％,验证了模型的有效性.使用仿真模型进行案例分析,对机载FC网络做出性能评价.      

某飞行器姿态控制系统仿真

介绍了某飞行器姿态控制系统数字仿真的实现.根据该姿控系统的组成,以俯仰通道为例建立了通道的动力学和运动学方程,以及相应的控制系统数学模型,给出了仿真流程.仿真结果表明:该仿真系统可定量分析飞行器控制系统参数超差对飞行的影响.     

旋转楔形通道流动与换热特性的数值研究

为了模拟涡轮叶片尾缘冷却通道的流动换热特性,建立了带侧向出流的旋转楔形冷却通道的数值模型,采用k-ωSST两方程模型研究了流动与旋转对于楔形通道内换热分布与不同出口冷气出流比例的影响。在静止情况下,由于沿程侧向的冷气出流,换热沿程降低。而旋转压缩了通道顶部内侧区域的流动滞止涡,导致内侧区域的换热显著增强。静止情况下沿程冷气出流占比不断提高,但雷诺数的影响有限。随着旋转数的提高,通道冷气出流比例受到旋转离心力的主导作用,前半段冷气出流比例下降,后半段出流比例上升,在50%径向高度位置为平均值。在大旋转数下(Ro0.4),通道前半段冷气出流比例逐渐下降为0。通道安装角度的变化对冷气出流比例的影响有限。     

轴向旋流器单通道甲烷/空气回火特征大涡模拟研究

为了研究轴向旋流器叶片单通道间的回火特征,采用大涡模拟方法对旋流器叶片吸力面侧和压力面侧点火后火焰面的发展过程进行了比较研究。结果表明:纯流动下,吸力面侧有回流区,压力面侧无回流区;吸力面侧点火后,火焰面随吸力面侧的回流区向上游发展;压力面侧点火后,压力面侧不会回火,但是会引燃吸力面侧,进而回到吸力面侧回火模式;火焰面传递的关键位置为内壁面或叶片尾缘。     

某型飞机飞行控制计算机模拟通道指示灯无效故障分析

某型飞机在外场使用过程中发现存在模拟通道无效故障,通过故障现象确认、故障定位、故障机理分析和故障验证,对该故障进行深入分析,找到了故障产生的根源,提出了改进措施,并在实际应用中验证了措施的有效性。     

分布式数字相控阵通道一致性校准方法

基于分布式数字相控阵通道一致性校准需求,提出了一种新的有效解决方法。首先基于时域相干的时延估计算法纠正通道间时延差,而后利用基于最小二乘拟合的频域均衡算法实现通道间幅相一致性校准。利用MATLAB平台进行仿真分析,结果表明,利用此方法校正后,失配通道与参考通道在通带内的幅度差值在0.015d B内,相位差值在0.1°内,有效地实现了通道间一致性校准作用。该方法已成功应用于实际工程项目中。     

改进YOLOv3算法的遥感图像道路交叉口自动识别

针对道路交叉口目标较小、存在较多的植被遮挡、邻近地物颜色相近等问题,文章提出了一种改进的YOLOv3高分影像道路交叉口目标检测算法—CSC-YOLOv3。该方法首先使用CIOU损失函数改进原来YOLOv3的目标定位损失,降低目标漏检率;其次,通过在YOLOv3的主干特征提取网络后添加空间金字塔池化模块,增大网络的有效感受野;最后,在YOLOv3网络的三个特征层结构以及两个上采样结构中引入注意力机制模块,提升网络检测精确度。在自制的道路交叉口数据集上对算法进行了实验验证,结果表明,CSC-YOLOv3算法的精确率、召回率、平均精确率和F1分数分别达到了86.05%、70.19%、83.71%、77%,比原始YOLOv3算法分别提高了6.54、8.55、11.74和8个百分点,虽然FPS降低了3帧/s,但是其检测性能的提升弥补了速度上的不足,有效提升了高分遥感影像对道路交叉口的检测效果。     

DSMC方法模拟微尺度流动时的特征参数选取

利用DSM C算法对微尺度平板附面层流动进行了数值模拟研究,分析了算法中3个主要特征参数:采样循环数、单位网格粒子数和子网格数对模拟结果的影响。分析结果表明,当采样循环数增加到一定程度后,计算结果趋于一致,考虑到计算机时,采样数取8左右为宜;单位网格粒子数过多或过少都会使计算机时增加,太少了还会影响计算精度,建议4~5个左右合适;子网格数对运算时间影响很大,分析认为每个网格内的子网格数为4时最为节约计算时间。最后通过微通道内流动计算进一步验证了本文参数选择方法的可行性。     

基于极化通道扩展与盲源分离的雷达主瓣复合拖引干扰对抗方法

针对雷达主瓣复合拖引干扰,提出了 一种极化通道扩展与盲源分离结合的干扰抑制方法.首先,通过极化通道扩展将单通道信号扩展为双通道信号;然后,利用去噪CMN算法进行目标与干扰信号的分离,完成对目标和干扰信号的同时重构.仿真实验结果表明:在较广范围内的SNR和JSR条件下,所提方法都可以得到较好的分离性能,从而可以对真、假目...     

飞机结构X射线裂纹图像智能评定

飞机结构X 射线图像评定过程存在复杂背景下裂纹分割不准、检出难等问题。基于高效层聚合网络提出一种飞机结构X 射线裂纹图像智能评定模型（ELAN-Seg）,将ELAN-Seg 模型和DeepLabv3+模型的射线图像裂纹分割能力进行对比,结合图像处理技术对模型分割的裂纹长度进行评估,利用飞机强度试验及外场维护过程采集的X 射线图像对模型进行验证。结果表明：分割的最小裂纹长度约为3 mm,ELAN-Seg 模型对复杂背景射线图像裂纹分割更加准确,裂纹漏检率小于3.8%,该模型具有工程适用性。