高氯酸铵与HMX和RDX的相互作用

用热重－微商热重分析（ＴＧ－ＤＴＧ）、高压差示扫描量热仪ＰＤＳＣ和差热分析－热重分析－傅立叶红外联用技术（ＤＴＡ－ＴＧＡ－ＦＴＩＲ）,研究了高氯酸铵（ＡＰ）与ＨＭＸ和ＲＤＸ的互相作用。热分析和分解气体原位实时红外跟踪分析的结果表明,ＡＰ与ＨＭＸ和ＲＤＸ之间存在着强烈的作用。提高压力使ＡＰ对ＨＭＸ的加速分解作用减弱,而地ＡＰ分解作用增强。从它们的分解机理解释了这些结果。     

基于非圆信号的单次快拍二维DOA新算法

针对双平行线阵相干信号二维波达方向(DOA,Direction of Arrival)快速估计问题,利用信号的非圆特性,提出了一种基于非圆信号的单次快拍数据的二维DOA算法.建立新的阵列坐标系,对阵列接收单次快拍数据进行共轭运算,通过数据重新链接得到伪快拍数据,阵列孔径扩展1倍.仅需要对3个伪单快拍矩阵的扩展矩阵进行一次奇异值分解即可实现二维DOA估计和解相干.该算法计算复杂度低,估计精度高,适用于对二维DOA估计实时性要求高的应用背景.计算机仿真结果验证了方法的有效性.     

多无人机协同搜索区域分割与覆盖

多无人机覆盖搜索是无人机的一项主要任务,将搜索区域进行分割后,每个子区域内成为单机覆盖搜索问题,大大降低了任务难度.对无人机的平行搜索策略进行了详细的分析,针对平行搜索策略给出了搜索起始点、转弯关键点、搜索终点的判断依据,使得区域覆盖率达到100%.分析了最小转弯半径对搜索路径的影响.根据无人机初始位置和搜索面积对任意凸多边形搜索区域进行分割.针对无人机搜索的特点,以转弯次数作为主要依据对分割结果进行评估.对不同情况下无人机从初始位置到搜索起始点的路径进行了研究.最后通过仿真验证了方法的实用性.      

基于CCA与POD的气动光学畸变分析

利用典型相关分析和本征正交分解方法,对计算流体力学得到的导弹红外窗口绕流三维密度场数据进行研究.取三维密度场沿展向两个相邻截面的数据先进行典型相关分析提取出两个截面的相关性最强部分,再利用本征正交分解消除两个截面之间数据的冗余信息,获得了能够包含两个截面密度场主要的信息部分.利用提取出的数据重构流场,并进行气动光学畸变仿真分析,仿真结果能较好地近似原始流场的情况.     

基于力矩输出能力最优的SGCMG操纵律设计

为使SGCMG系统在有效回避奇异的同时能够较精确地输出期望力矩, 设计了一种基于力矩输出能力最优原理的SGCMG联合操纵律. 根据期望力矩矢量及SGCMG力矩输出的几何关系, 提出了新的系统奇异状态指标, 给出使力矩输出能力最优的框架角速度; 引入优化指标, 使得框架转速误差和输出力矩误差的混合二次型最小, 保证在力矩输出能力达到最优的同时也使得输出力矩误差最小. 采用奇异值分解理论证明了联合操纵律在奇异面处不存在框架锁定现象, 能够有效地逃离奇异, 同时分析了所设计操纵律的力矩输出误差. 以金字塔构型SGCMG系统为例, 对所设计的联合操纵律分别进行了恒定力矩仿真和卫星大角度机动仿真. 仿真结果表明, 联合操纵律能够顺利回避角动量奇异面, 不存在奇异鲁棒操纵律存在的框架锁定现象, 且输出力矩误差较非对角奇异鲁棒操纵律小, 能够顺利完成航天器大角度机动任务.      

小型航空活塞发动机喷油异常的故障诊断

针对小型航空活塞发动机出现的喷油异常故障,基于发动机的缸内压力和缸盖振动信号,采用一种变分模态分解和布谷鸟搜索优化支持向量机相结合的故障诊断方法对发动机喷油异常故障进行诊断。该方法使用变分模态分解对发动机的缸内压力信号和缸盖振动信号进行处理得到本征模态函数,对本征模态函数进行奇异值分解和能量特征提取,将缸内压力和缸盖振动的数据集输入布谷鸟搜索算法优化的支持向量机模型中进行训练和测试。结果表明:该方法较好地识别出发动机喷油异常的故障,其中缸内压力和缸盖振动信号的故障识别分类准确率分别为95.32%和92.47%,验证了该方法的有效性。      

基于EMD-SVR的光纤陀螺随机误差预测

为了提升光纤陀螺随机误差建模的准确性及补偿结果,提出了一种基于经验模态分解与支持向量机结合的随机误差预测方法。鉴于随机误差的非线性及不稳定性,直接进行预测时精度不高,采用经验模态分解对原始数据进行分解以降低时间序列的复杂程度;然后根据经验模态分解得到的各本征模态函数及趋势序列,构建基于支持向量机的预测模型;再将所得的各分量的预测结果综合以得到光纤陀螺随机误差的预测结果。以光纤陀螺随机误差数据作为验证,结果表明,相较于传统的预测方法,均方根误差与平均绝对误差分别降低了78.4%和75.5%,有效提高了回归精度。     

压气机失速先兆及转子多工况流场的DMD分析

对NASA Rotor 37跨声速轴流压气机级在多工况下的非定常流场进行了流固耦合数值模拟,采用动力学模态分解(DMD)方法得到了流体压力和速度的模态信息并绘制了模态云图,数值判定了压气机各工况的稳定性,获得了流动特征结构,通过模态云图发现了近失速点突尖型失速的初期表现。结果表明:在计算的多种工况中,近失速点和堵塞点均存在不稳定的模态阶次;DMD方法识别的各阶频率与压力信号频谱分析结果的最大误差为063%;随着背压上升,相邻两叶片通道内高压低速流体团位置逐渐向叶片前缘移动,范围逐渐扩展;在近失速点,尾缘回流与主流的掺混在叶片吸力面中部产生了半椭球形的旋涡并造成流道堵塞,是突尖型失速的初期表现。     

马赫数6柱-裙激波/边界层干扰直接模拟

高超声速激波/边界层干扰比超声速工况下具有更强的可压缩效应,再附之后会形成极高的局部力/热载荷,严重影响飞行器飞行安全。而激波/湍流边界层干扰区附近流动的三维特性使得流动更加复杂而难以预测。采用直接数值模拟对高超声速条件下的柱-裙激波/湍流边界层干扰进行了详细研究,特别是对Görtler涡结构对分离泡、物面压力和热流造成的展向差异开展了定性和定量分析。研究发现,干扰区附近的分离泡结构呈现出明显的三维效应,且Görtler涡展向分离位置截面的分离泡要明显小于再附位置,而这两个截面上分离泡的运动基本同步,没有明显的延迟或超前现象。物面压力和热流在展向出现显著的不均匀性,展向再附位置的平均压力和热流要比展向分离位置分别高13%和16.2%,脉动压力和热流比展向分离位置分别高28%和20%。截面流向速度特征正交分解结果显示两个位置上的能量都集中在剪切层附近,并且展向再附位置上低频模态占有更高的能量。在采用模态重构流场分析分离区面积发现,展向分离位置重构误差更小,而展向再附位置上的重构误差收敛更快。     

一种基于稀疏分解的静电信号去噪方法

介绍了发动机静电监测技术的原理,对静电监测信号的复杂噪声成分和类型进行分析,总结了以往经典去噪方法的不足。针对静电信号复杂噪声滤除问题,提出了一种基于稀疏分解理论的静电信号去噪方法。分析了基于稀疏分解的静电信号去噪方法流程;以所构建仿真信号和实测试车静电信号作为分析对象,利用所提方法进行了去噪分析与实例验证,并与其他经典方法的去噪效果进行了对比。结果表明:基于稀疏分解的静电信号去噪方法具有很高的灵活性,能对信号背景中包含的高斯白噪声以及工频干扰噪声能够进行有效地去除,同时能够对于有用脉冲信号的成分进行保留,针对复杂静电信号去噪问题具有良好的应用效果。