Numerical investigation of of nozzle cavities thermal radiation characteristics with center cone cooled

航空发动机高温部件是发动机3-5μm上的重要红外辐射之一,对高温部件之一的中心锥的红外抑制技术进行了数值研究．在中心锥前端布置气膜缝槽,缝槽几何参数经过优化设计,将部分外涵低温气流经过支板引入中心锥,对支板和锥体壁面形成冲击冷却,在锥体前端形成气膜覆盖,使得支板与中心锥壁面得到了有效冷却,两者平均温度分别降低21．1％和46．2％,冷却气量约为外涵流量的1．6％．喷管腔体3～5Izm波段上红外辐射得到有效抑制,喷管正后方红外辐射相比原型喷管降低30％,0°-45。范围内红外辐射则明显降低．     

一种空间邻近目标红外多传感器立体分辨方法

空间邻近目标在红外像平面的成像因相互交叠而形成簇状像斑,对红外传感器的信号处理提出了分辨的要求。为实现对空间邻近目标的立体跟踪定位,提出基于量子粒子群优化的空间邻近目标红外多传感器立体分辨方法。在对目标像平面成像建模基础上,构建基于最小二乘准则的空间邻近目标立体分辨目标函数,针对目标函数的高维非线性特点,以QP-SO解决目标函数优化问题,估计目标空间位置。仿真结果表明:相比于传统的先单传感器像平面分辨后多传感器视线交叉定位方法,此法具有更优的目标位置估计精度、辐射强度估计精度和目标个数估计正确率。     

红外光脉冲照射对目标红外特性调制的研究

针对目标的探测、识别以及目标红外特征的模拟,提出采用人工红外光源脉冲照射目标的方法。以目标红外辐射特性形成的机理为依据,建立人工红外光源脉冲照射目标的物理模型;确定氙灯为红外光源,建立了目标红外辐射的计算模型,并对红外光脉冲照射时目标的红外特性进行了仿真计算与分析。结果表明:人工红外光脉冲照射可以对目标红外特性进行调制,在相同条件下,光源照射功率越大,照射距离越近,调制的效果越好;垂直照射比平行照射效果好。     

用于新型雷达/红外无源复合诱饵的等离子体参数选择

根据电磁波在分层介质中阻抗匹配原理,计算了非均匀非磁化等离子体平行与垂直极化波的功率反射系数。基于碱金属盐的高温电离特性,以功率反射系数为研究对象,对雷达无源诱饵用等离子体的厚度、温度和电子密度分布等参数选择进行了分析,并根据所选择的参数讨论了入射角对无源诱饵应用的影响。     

150kV逆变电源性能优化及其束源特性

为了进一步提高电子束流发生系统工作的可靠性和稳定性,提高电子束加工质量,采用AC-DC-AC-DC-AC-DC的拓扑电路、新型功率变压器、高压脉冲检测技术、优化的束流反馈控制与灯丝加热电流闭环反馈控制技术等,分别优化了高压加速电源、偏压电源与灯丝加热电源。将所研制逆变电源与150 k V/30 k W电子枪、真空系统等组成了一套电子束流发生系统,测试了该电子束流发生系统输出的高压、最大束流以及灯丝加热电流、偏压变化对束流输出的影响。试验结果表明:经过优化的逆变电源高压输出达到-150 k V,高压输出线性度较好,最大束流达到200 m A;高压、灯丝加热电流给定时,随着偏压降低,束流输出逐渐增大;高压、偏压给定时,随着灯丝加热电流增大,束流输出存在死区、线性增大区和恒流区。     

基于双响应波段工作的红外热像仪测温原理与误差分析

为了提高红外热像仪测温的准确性,根据红外辐射理论,从红外热像仪的测温原理出发,分析了基于双响应工作波段的热像仪的测温原理,得出了目标物体的发射率、物体温度计算公式以及相应误差的估算公式,分析了各影响因素对热像仪测量准确度的影响,提供了一种目标物体发射率的测定方法,对利用红外热像仪准确测量内燃机等热能机械表面温度具有重要的意义。     

基于热流密度仿真计算的曲面红外灯阵优化设计方法

文章主要针对形状复杂的月球探测器的热流模拟问题进行研究。基于遗传算法与复合形算法,采取双目标、变尺度网格的优化策略建立了红外灯阵热流优化设计方法。应用单灯热流分布计算模型生成单灯热流分布数据库,解决了反光板反射热流问题,在此基础上建立了红外灯阵热流分布仿真计算方法。结果表明热流分布仿真计算具有较高的准确度,速度快,能够满足优化设计的需要,可以有效提高热流分布均匀性。     

高超声速栅格翼气动特性研究

阐述了用于马赫数大于5.0的高超声速飞行控制的栅格翼气动特性问题。采用工程 计算方法预示了栅格翼气动力、热特性,验证了栅格翼几何参数特性合理选取的初步要求, 这为后续深入研究进行了有益的探索。
     

基于DNET的空中红外目标抗干扰识别算法

复杂空战背景下针对人工干扰的博弈是红外空空导弹精确探测制导技术发展面临的瓶颈和核心技术。针对人工干扰对空中红外目标产生的遮蔽、黏连、相似等干扰现象,以及目标机动和相对运动造成的形状、尺度、辐射特性剧烈变化等实际问题,提出一种基于信息特征提取的深度卷积神经网络DNET空中红外图像目标抗干扰识别算法。首先,DNET网络对大尺度特征图像采用密集连接模块,在前部通道保存每一层的网络输出,在网络末端引入特征注意力机制,获得每个特征通道的信息特征识别权重。然后,加入多尺度密集连接模块,并与多尺度特征融合检测结合,提高对大尺度变化情况下的目标特征提取能力。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰的实时检测条件下,红外目标由点目标变化为成像目标,直至充满视场的整个过程中,本文抗干扰识别算法的识别精确度、召回率及识别速度分别达到99.36%、96.95%、132 fps,具备识别精确度和召回率高、识别速度快等优点,并具有良好的鲁棒性。     

面向天基监视的红外弱小飞行目标识别算法

针对当前红外弱小飞行目标特征不明显、背景干扰大等问题,提出了一种基于深度学习的红外弱小目标识别算法。检测框架以YOLOv4模型为基础,通过使用K-means++算法对训练集的候选框进行聚类处理,在初始大小的选取上放弃随机生成初始点的方式,在样本集里选取某一个样本作为初始中心使锚框（anchor）大小的选取更加合理。在模型结构中引入卷积注意力模块,使算法模型计算资源分配更合理,对红外弱小飞行目标的特征信息更加敏感。改进空间金字塔池化模块,使用平均池化可以更多保留图像的原始信息,降低天基成像中的噪点与坏点的影响。仿真实验表明采用K-means++计算Anchor大小时准确率可以达到80.13%,在加入了SPP和CBAM模块后之后在测试集上算法识别准确率达到了83.3%,经过对模型的修改有效提升了对红外弱小飞行目标识别的准确率。