CFD中数值耗散和延伸边界对声传播的影响

对已知色散关系的正弦波在二维管道中的传播使用有限体积法进行计算,结果表明二阶精度下每波长40个左右的网格点能够有效地保留声波.在计算域外增加稀疏网格延伸段能够对边界反射起到抑制作用,为以较小的计算量增加实现较好的反射抑制效果,研究给出了延伸段长度和网格轴向尺寸的推荐公式.      

一种基于子空间的OFDM系统半盲信道估计

提出了一种可用于色噪声背景的基于子空间的改进半盲信道估计算法。根据正交频分复用（OFDM）系统模型,利用所获色噪声背景的噪声向量与信道冲激响应矩阵的正交性估计信道冲激响应,给出了算法的步骤。仿真结果表明：算法有较好的收敛性和稳定性。     

基于高斯伪光谱的星际小推力转移轨道快速优化

针对星际小推力转移轨道优化问题,给出了一种基于高斯伪光谱配点的快速优化 算法。首先,基于归一化的改进春分点根数建立了星际小推力转移轨道的优化模型;然后, 采用高斯伪光谱配点策略对优化模型进行离散化处理,推力方向限制和天体星历分别作为路 径约束和事件约束,将轨道优化问题转化为一个大规模多约束参数优化问题;在此基础上, 基于高斯伪光谱的配点特性,推导出性能指标和约束方程的解析雅可比矩阵,保证了雅可比 矩阵计算的准确性和效率;最后,以利用太阳能电推进探测火星和水星为例,对所给算法进 行了数值验证。数值结果表明：高斯伪光谱方法可有效用于星际小推力轨道的优化问题,并 且与数值差分相比,解析的雅可比矩阵算法可提高计算效率67.78％。
     

高斯过程元模型建模方法及在火箭弹气动分析中应用

为解决复杂系统多学科优化中高精度仿真模型计算时间过长问题,提出高斯过程元模型建模方法。首先介绍了高斯过程元模型建模方法,提出高斯过程元模型建模步骤。算例分析证明,高斯过程元模型优于2种已有元模型。高斯过程元模型能够理论上统一常用的元模型建模方法,在元模型建模领域具有良好的应用前景。     

基于高斯伪谱法的化-电混合推进系统转移轨道优化设计

提出利用化-电混合模式推进系统完成地球同步卫星轨道转移任务,该推进系统极具应用前景,能够满足高有效载荷率、高入轨精度的工程实践需求。并针对基于该混合模式推进系统的转移轨道的优化方法展开研究,提出一种多阶段最优控制问题（OCP）的高斯伪谱法求解方法。该方法通过分段点的关联设置,将多个经高斯伪谱法转化而来的非线性规划问题转化为一个连贯的非线性规划问题(NLP)。两个不同算例的仿真过程与分析结果表明,该方法能够有效地解决多阶段非光滑连接轨道的优化问题,具有运算效率高、收敛性半径大、求解精度高等优点,可便捷地处理化 电混合模式推进系统的转移轨道优化设计问题。     

微处理器中含噪热传感器位置分布优化方法

高性能处理器普遍集成热传感器,采用动态热管理技术对芯片实施连续热监控。然而,由于实际芯片中的模拟或者数字热传感器不可避免伴随噪声,使动态热管理的可靠性受到很大影响。因此,为了提高热监控的精确性,本文运用主成分分析（PCA）技术对原始热图像样本矩阵进行降维近似处理,并结合矩阵扰动分析提出基于模拟退火算法的热传感器位置分布优化方法。实验结果表明：该方法比现有的贪婪算法在热重构误差、信噪比（SNR）和误警率等性能方面有了一定提高,能够有效运用在动态热管理中实现精确的热监控。     

基于机器学习的空间翻滚目标实时运动预测

借助监督式机器学习（ML）方法,对空间翻滚目标的运动状态预测问题进行研究,为空间机器人抓捕空间翻滚目标提供可靠的数据依据。基于物理模型的运动预测方法依赖理想的建模假设,需要连续的视觉反馈信息,解决目标预测问题的能力有限。因此,本文采用机器学习中纯数据驱动方式的稀疏伪输入高斯过程（SPGP）回归方法进行空间翻滚目标的运动预测。给定空间翻滚目标运动状态的历史观测数据,通过连续优化真实观测数据,得到稀疏的伪训练数据集,进而在线快速预测目标的运动状态,预测的计算效率达到毫秒级。此外,利用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）法处理连续优化过程,克服由于随机初始值造成的优化过程陷入局部极小值问题。利用Snelson数据验证了所提稀疏伪输入高斯过程回归方法的正确性,并通过4组仿真算例验证了所提方法对于空间翻滚目标运动预测的有效性和鲁棒性。     

基于改进差分进化算法的飞行控制律评估方法

 针对基本差分进化(DE)算法收敛慢、易陷入局部最优的问题,提出了基于混沌理论(CT)与高斯扰动的DE算法,进而通过典型测试函数仿真证明了该方法在收敛速度与全局搜索能力方面均优于基本型和其他改进型DE算法。在此基础上构建了基于DE算法的飞行控制律评估流程与实施步骤。实例表明,该方法克服了传统评估方法的缺陷,可在全飞行包线范围内及所有可预测参数摄动情况下对飞行控制律进行快速、准确的评估。     

超流体物质波干涉陀螺仪的噪声研究

 陀螺仪的精度与其噪声密切相关,为开发新型高精度的超流体物质波干涉陀螺仪,必须对其噪声进行系统研究。根据超流体陀螺噪声产生的机理,分析了该陀螺噪声的来源,并把超流体陀螺的噪声类型归纳为:热、锁定值波动、温度波动、频率波动和检测元件等。在建立了各噪声数学模型的基础上,利用超流体陀螺通用的参数,对其噪声进行了分析。分析结果表明:热噪声与陀螺的结构参数和工作参数相关,与被测角速度无关;锁定值波动噪声只与结构参数相关;其他噪声与结构参数、工作参数和被测角速度都相关;检测元件、频率波动和锁定值波动噪声是构成超流体陀螺输出噪声的主要因素;在角速度变化量的范围内,超流体陀螺的输出噪声非线性变化,在1 Hz的带宽下,其变化范围为-7到-6次方的数量级。     

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。