航空发动机多变量自校正控制研究

针对航空发动机这一具有耦合和强非线性被控对象,采用基于带遗忘因子的最小二乘参数估计算法的最小方差多变量自校正控制,通过分析保证了闭环系统的可辨识性。仿真结果表明,控制器响应速度快,跟踪精度高,抗干扰和耦合能力强,估计参数能以较快的速度收敛。      

ICT图像重建并行处理技术

在ICT图像重建中一般采用的并行系统有阵列处理机、基于多个PC机的MIMD系统、由多个DSP和反投影专用处理器组成的多处理器系统和工作站机群。     

WDM光网络中动态波长分配算法综述

WDM是光网络中的重要技术之一,而路由与波长分配问题是其在应用中的关键问题。本文以WDM光网络的相关研究为背景,综述了该领域已有的波长分配算法,对该领域的研究成果进行了总结,同时为下一步研究提出了新的思路。     

印花织物的疵点检测

利用匹配Gabor滤波器提取有效的纹理特征,把疵点分割出来。通过改进规则带,把方差和均值作为评判疵点的标准,从而达到把规则图案织物的疵点分割出来的目标,避免了图案信息的干扰,具有很高的实时性。     

基于人工蜂群算法与NURBS的吸附式叶型优化设计

为提高轴流压气机吸附式叶型优化设计的质量,设计了一套基于人工蜂群(ABC)算法和非均匀有理B样条(NURBS)的自动优化设计系统.对人工蜂群算法的运行机制进行了深入分析,并与目前广泛使用的遗传算法(GA)进行了对比.对比发现人工蜂群算法可以更好地逼近全局最优值且收敛效率提高50%.使用NURBS对叶型进行参数化,并研究了参数化过程中的畸变问题.将抽吸参数与叶栅参数同时作为优化变量,使用该系统对一吸附式叶栅进行了优化.结果显示:抽吸槽设置在58.44%轴向弦长位置处流动损失下降明显,与优化前未抽吸叶型相比流动损失降低64.8%,气流分离得到有效抑制.     

固液火箭发动机试验燃速的计算

基于固液火箭发动机固体药柱燃速与药柱通道氧化剂质量流率的关系,推导分析得出:在2s短工作时间内或者药柱通道直径增大10%的情况下,燃烧室压力与其氧化剂质量流量成正比.因此通过试验测量的燃烧室压力可计算得到发动机转级或者关机拖尾段中的氧化剂质量流量.据此,计算发动机拖尾段消耗的燃料质量,消除发动机拖尾段燃料消耗对平均燃速的影响,可以修正常用的计算试验燃速的起止点平均法.利用此方法对两种试验推进剂组合的燃速进行了计算,原偏高的燃速值降低约20%,不同尺寸发动机的燃速符合尺寸规律,偏差在5%以内,使小尺寸发动机测得的燃速可应用到大尺寸发动机的设计中.      

基于神经网络与果蝇优化算法的涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性设计

在对涡轮叶片低循环疲劳寿命概率分析的基础上,将广义回归型神经网络(generalized regression neural network,GRNN)与果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FFOA)结合,利用果蝇优化算法的多点全局的快速搜索能力来优化影响疲劳寿命的随机变量,进行涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性优化设计.优化结果表明:疲劳寿命的概率区间减小17.9%,对随机变量的敏感度降低,从而可以更精确地对疲劳寿命进行估计.计算结果验证了该方法在工程应用中的可行性.      

基于改进容积卡尔曼滤波的奇异避免姿态估计

 利用矢量进行卫星姿态估计可以归结为非线性滤波问题。为了提高卫星姿态估计的精度,利用龙贝格-马尔塔(LM)迭代算法改进了容积卡尔曼滤波(CKF)。继而,提出改进容积卡尔曼滤波与四元数结合的容积四元数估计器(CQE),有效地避免了卫星大角度机动出现的奇异现象。进一步,给出了一种与影子修正罗德里格参数切换的容积修正罗德里格参数估计器(CME)。仿真对比表明,初始误差较大时容积修正罗德里格参数估计器具有更好的收敛速度和鲁棒性。     

遗传算法结合神经网络的多段翼型优化设计研究

为提高多段翼型增升效能,开展包括襟／缝翼偏度和缝道参数在内的优化设计研究。将神经网络与遗传算法结合的优化设计方法应用于气动优化设计,并针对30P30N三段翼型,分别以8°迎角时升阻比最大和22°迎角时升力最大为目标进行了单目标和多目标优化设计研究。研究结果表明：采用单目标设计虽可在设计点获得较好的优化结果,但在非设计状态气动性能下降;采用多目标优化设计,既可获得良好的中等迎角升阻性能,又可改善大迎角失速性能,使综合气动性能更优;遗传算法与神经网络结合的优化设计方法可满足多段翼型的多点优化设计问题,具有高效、高精度等优点,易于工程应用。     

面向对地成像观测任务的高空飞艇应急调度

针对应急条件下高空飞艇(HAA)对地成像观测任务调度问题进行研究,分析了问题中的主要约束条件,建立了以任务收益(TB)和巡航距离为优化目标的约束满足问题(CSP)模型。考虑飞艇侦察载荷具有侧摆观测能力,在构建视场范围约束模型和分辨率约束模型的基础上,对成像观测任务进行合成。提出了元任务与合成任务的概念,给出了任务合成的步骤与方法。将HAA应急调度问题转换为车辆路径问题(VRP),并进一步分解为任务排序主问题和路径选择子问题,分别应用改进粒子群(IPSO)算法和关键节点搜索(KNS)算法求解。详细介绍了算法中的编码、解码和移动等操作,以及采用的混沌初始化和禁忌搜索(TS)策略。通过仿真实验,对文中所提方法的有效性进行了验证。