二元塞式喷管红外特征及壁面降温的红外抑制效果计算

用数值计算的方法研究了涡扇发动机二元塞式喷管在3~5μm波段的红外辐射特性,并与轴对称收扩喷管进行了对比.结果表明:无冷却措施时,相比于轴对称收扩喷管,二元塞式喷管在大部分探测角度上红外辐射增强,只在小部分的探测角度范围内具有红外抑制作用,在窄边探测面内探测角为90°方向上,其红外辐射强度降低了54%.若塞锥后部壁面温度降低300K,二元塞式喷管在大部分探测角度范围内的红外辐射强度明显低于轴对称喷管,在正尾向上的红外辐射强度降低了57%;与轴对称喷管中心锥表面降低相同温度相比,二元塞式喷管能取得更高的红外抑制效果,并且所付出的冷却代价较小.      

分布式粗糙度对马赫数为4.5的平板边界层稳定性的影响

采用数值模拟求解Navier-Stokes(N-S)方程的方法研究了小幅值分布式粗糙度对马赫数为4.5的平板边界层中扰动演化的影响.用泰勒展开线性化的办法将边界条件取在光滑平板壁面上,来模拟小幅值分布式粗糙度.研究了粗糙度及扰动的不同因素对边界层扰动演化的影响,其中包括粗糙度高度、波长、粗糙度区域的长度及扰动波频率等.研究结果表明:分布式粗糙度通过改变边界层基本流场影响扰动波的幅值演化,一定幅值的分布式粗糙度会使粗糙度区域前的不稳定区向低频移动,使粗糙度区域后的不稳定区向高频移动.从总体效果上看,对于通过粗糙度时,靠近中性曲线下支界相对低频的扰动,粗糙度会抑制其幅值的增长;对于靠近中性曲线上支界相对高频的扰动,粗糙度会促进其幅值的增长.      

电液负载模拟器的神经网络参数辨识

基于神经网络,提出一种根据参数上下界辨识系统参数的新方法。在建立电液负载模拟器模型的基础上,在待辨识参数的上下界内,使用神经网络对动态系统的参数进行辨识,找到一组参数使之满足对实际系统的最佳逼近,使系统在实际输入信号下能更好地复现实际系统的实际输出。并使用另一组实验数据检验辨识结果对实际系统的任意实际输入输出采样数据组的逼近程度。验证结果表明该辨识结果能很精确地逼近实际系统。该方法可用于一般复杂系统的实际参数辨识。     

带有启动费用与维持费用的动态批量问题

建立了带启动费用与维持费用的多产品动态批量问题模型，讨论了最优解的存在性及其特征，提出有效地解决上问题的分枝定界法。     

基于最小熵准则的频偏估计算法研究

提出了一种基于SEM(Spectrum Entropy Minimization,频谱熵最小化)的频偏估计算法。研究发现,频偏越小,离散信号频谱的熵越小。根据这一性质建立了相关算法,通过一维搜索的方式得到使相位补偿后信号频谱熵最小的频偏估计。仿真结果表明:SEM算法的估计性能能够达到CR(Cramer-Rao,克拉美罗)下界,而且估计的稳定性和鲁棒性较好,具有一定的应用价值。     

基于声波传播时间估计的气流速度测量方法

 为实现对亚声速和超声速气流速度的统一测量,提出了一种基于声传感器的新型测量方法。首先,根据声波在亚声速和超声速气流中的传播特性,利用特定的测量装置建立了声波传播时间与气流速度之间的数学模型,从而将气流速度的测量问题转化为声波传播时间的测量问题。然后,在此基础上,利用计时法和最大似然估计(MLE)方法来估计声波传播时间;其中,计时法在实时性上优势明显,而MLE方法则在可靠性上优于前者。最后,分别从阵元位置扰动性、计时误差和克拉美-罗界(CRB)3个方面对所提算法的性能进行了分析与仿真验证。结果表明,该算法能够实现对亚声速和超声速气流速度的精确测量。     

UMR: A utility-maximizing routing algorithm for delay-sensitive service in LEO satellite networks

This paper develops a routing algorithm for delay-sensitive packet transmission in a low earth orbit multi-hop satellite network consists of micro-satellites. The micro-satellite low earth orbit(MS-LEO) network endures unstable link connection and frequent link congestion due to the uneven user distribution and the link capacity variations. The proposed routing algorithm,referred to as the utility maximizing routing(UMR) algorithm, improve the network utility of the MS-LEO network for carrying flows with strict end-to-end delay bound requirement. In UMR, first, a link state parameter is defined to capture the link reliability on continuing to keep the end-to-end delay into constraint; then, on the basis of this parameter, a routing metric is formulated and a routing scheme is designed for balancing the reliability in delay bound guarantee among paths and building a path maximizing the network utility expectation. While the UMR algorithm has many advantages, it may result in a higher blocking rate of new calls. This phenomenon is discussed and a weight factor is introduced into UMR to provide a flexible performance option for network operator. A set of simulations are conducted to verify the good performance of UMR, in terms of balancing the traffic distribution on inter-satellite links, reducing the flow interruption rate,and improving the network utility.     

2D雷达组网中目标高度估计误差的Cramér-Rao限

 在由2坐标雷达组成的雷达网中,推导了目标高度估计误差的CRLB(Cram&;#225;r-Rao限),并通过不同条件下的数值计算得到了一些结论。结果表明,目标高度估计误差的CRLB既与雷达的测角误差有关,也与目标和2个雷达站形成的夹角有关系,雷达配置在不同的高度上有利于目标高度估计的收敛性。这些结论对于2坐标雷达组网以及雷达网中的传感器管理具有指导意义。     

基于ODE参数辨识的液压伺服系统灰箱建模

 针对液压伺服系统常规"白箱"建模由于参数无法精确获得导致所得模型精度不高及"黑箱"建模所得模型内部结构未知的问题,本文提出基于ODE参数辨识的液压伺服系统"灰箱"建模。首先,建立了工程上实用的系统状态空间模型, 根据系统特征确定了待辨识参数,将模型辨识问题转化为常微分方程(ODE)参数辨识问题;然后,采用正弦扫频信号作为激励信号和基于带边界约束的信赖域优化算法的初值问题方法进行参数辨识;为了和ODE参数辨识结果进行对比,本文同时采用系统的频率响应数据和最小二乘法辨识得到系统的"黑箱"传递函数模型;最后,通过大量实验验证了辨识模型的精确度。实验结果表明,本文提出的基于信赖域算法的液压伺服系统模型辨识方法可以有效处理参数的边界问题,使辨识模型既具有实际的物理意义,又与实际系统高度符合。     

系统误差条件下的多运动站无源定位性能分析

 系统误差的存在可能对无源定位的性能带来较大影响。针对多运动站得到的含有系统误差的观测量信息,推导了定位误差的克拉美-罗下限(CRLB)。首先根据具体系统误差模型推导测量误差的统计信息,然后根据系统误差导致不同时刻观测量相关的特点,将非对角矩阵的误差协方差矩阵写为分块矩阵的形式,并在此基础上推导其递推计算式,最后以系统误差情况下多运动站只测角无源定位为例进行定位性能的仿真分析。仿真结果表明系统误差的存在对定位误差CRLB影响较大,在定位中需要重点考虑。