追踪兰州不明飞行物之谜

2004年12月11日深夜，兰州上空忽然掠过一不明火球。它闪耀着刺眼的白光，发出巨大的声音，随后坠落在一个人迹罕至的地方。它坠落时产生的震波不仅惊动了兰州地震局的精密仪器，也惊动了全国的有关专家和广大的科学爱好者。时至今日，它依然没有现身，但是围绕它产生的论战，并没有因此平静下来。各方专家纷纷站出来，在各种媒体上发表自己的看法，有的甚至演变成一种激烈的对骂。这对兰州不明飞行物来说，不知是一件幸事，还是一场闹剧。     

飞机座舱内饰视觉仿真方法研究

讨论了飞机座舱内饰视觉仿真的研究内容及方法,建立了飞机内饰视觉仿真方法框架模型。以CATIA为平台,依据GJB、HB等有关标准建立了飞机座舱模型,并根据视线追踪算法利用SPEOS CAA V5的LM模块对驾驶员的视线进行追踪仿真,在飞机设计阶段针对座舱眩光问题开展了虚拟分析并提出了解决方案。     

管中激光加速器的推力形成过程

管中激光加速器是一种新型的激光推力器,弹射体在管道中被加速。利用光线追踪法,根据光线在网格中的传播路径信息,运用辐射输运方程,得到流场的能量源项;数值求解含能量源项的流体控制方程,对管道中等离子体流场激波的形成和演化过程进行了研究。模型能够模拟空气光学击穿、空气对激光能量的吸收、等离子体对激光的屏蔽作用和推力形成过程,通过计算得到冲量耦合系数为3.61×10-4N/MW,等离子体内能转化为流场动能的比例约为9%。     

基于特征线追踪的气动反设计

随着当今飞行器飞行速度的提高,三维超声速内流道的设计需求日益增加。提出一种基于特征线追踪的气动反设计方法,以解决三维超声速粘性流场设计问题。为了验证特征线追踪方法的设计能力,将其应用于二维超声速喷管和三维方转圆流道设计中。结果表明,设计所得流道内部不存在集中的膨胀波和压缩波,获得了流动均匀的菱形试验区,出口处马赫数误差低于0.5%。特征线追踪方法能够直接设计超声速粘性流场,避免了传统的边界层修正技术引入的设计误差,实现了既能满足预设流场参数分布,又能保证入口和出口形状的三维异形截面超声速流道设计。     

飞机进近着陆电磁环境建模与辐射分布分析

机场终端区电磁、地形和地物在拓扑、物理和语义上的异构性导致进近着陆电磁环境构成机理复杂,很难用单尺度解析模型表征电磁环境的本质属性.在分析终端区多要素层次构成机理和关联耦合特征的基础上,提出一种多层融合的进近着陆电磁环境模型架构.综合采用矩量法和射线追踪法模拟台站辐射特性和地空电波传播模式,建立进近着陆区域电磁辐射强度量化表征与空间分布计算模型,有效降低了场边界特性不规则时空变化带来的电波预测误差.结合某机场地形和航向台数据,对终端区主航道和余隙航道的电磁辐射强度和覆盖范围进行计算和对比分析.仿真结果验证了本建模与分析方法的有效性.     

基于空间映射的视觉注意力分配预测模型

为预测飞行员视觉注意力分配,在SEEV(Salient Effort Expectancy Value)模型和多因素模型的基础上引入注意控制空间和资源分配空间的概念.前者描述了影响注意力分配因素,而后者则反应了兴趣区域所获得的注意资源.并通过空间映射建立注意力分配的预测模型,应用模糊层次分析的方法对模型进行结算.为验证预测模型效度,采用16名被试在飞行模拟器上开展基于异常信息恢复的工效学实验,通过眼动追踪装置记录注视点分布作为注意力分配指标.被试需要根据实验条件对主飞行显示器仿真界面中的目标信息状态进行监视,并通过驾驶杆的指定操作对异常信息进行响应.实验结果表明,注意力分配预测模型的理论结果与工效实验中注视点分布的实验结果显著相关且吻合较好,验证了预测模型的可用性.     

受限空间中天线产生的电波覆盖研究

受限空间中的有效电波覆盖直接影响通信质量和可靠性,对天线系统的布局优化尤为重要.然而现有的研究很少考虑本来就处于隧道中的天线参数对电波覆盖的影响.针对铁路隧道这种特殊的受限空间情况首先介绍了电波覆盖的研究方法和现状,然后利用射线追踪方法、波导模式方法和矢量抛物方程方法对电波覆盖进行了预估,针对笔形方向图的特征采用高斯方向图重点研究了不同的天线主瓣宽度、波束指向以及在隧道截面的位置对电波覆盖的影响,分析了沿隧道轴向不同区域内电波覆盖的不同特征,最后研究了受限空间中电波覆盖的三段式模型.本文的方法和模型可以为隧道内的天线选型及优化布局提供理论依据和参考.      

电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法

随着人工智能技术的发展,面向电力系统的运动目标追踪技术逐渐得到关注,现有方法虽有一定成效,但是大多基于固定摄像头的监控视频录制,不能灵活追踪运动目标,当运动目标离开摄像头视野时,存在运动目标丢失问题。为此,利用无人机设备,并基于深度学习和核相关滤波技术,提出了一个电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法（MTTS_UAV）。所提方法采用改进的目标追踪方法与目标检测方法相结合的方式来追踪运动目标隐患,并引入2种无人机飞行控制模块:启发式和数据驱动式,使得无人机的飞行速度和方向可以根据目标移动情况自适应地调节。在真实变电站的安全帽人员数据集上进行了大量实验,对所提方法的追踪效果进行评估,结果表明:所提方法在真实数据集上的平均像素误差（APE）和平均重叠率（AOR）分别可达到2.37和0.67,验证了方法的有效性。      

LPV模型的动态压缩测量辨识算法

在解决线性参变（LPV）模型的辨识问题上,最小二乘算法以结构简单、计算复杂度低等优点被大量使用。但最小二乘算法辨识结果受制于计算精度和模型近似精度,而这两者在同一个系统中是互斥的。因此,该算法的辨识结果与真值总是存在一定的误差。另外,在高阶LPV模型辨识或采样成本高的情况下,一般模型参数要多于辨识数据,而此时最小二乘算法很难得到稳定的辨识结果。本文提出的动态压缩测量辨识（DCMI）算法从两个方面提高在该情况下的系统辨识精度。其一,利用“匀速变化”及“非匀速变化”模型表示参变函数,以提高模型近似精度。其二,利用压缩感知理论的欠采样能力,在同等数据量的情况下提高参数的计算精度、扩大模型的计算规模。仿真结果表明,基于“匀速变化”模型DCMI算法可以准确地辨识出LPV函数,而且该算法在辨识数据不足的情况下仍然能够获得稳定的辨识结果。      

雾化过程的一种Euler-Lagrangian耦合算法（英文）

对雾化过程的直接数值模拟需要巨大的计算资源和时间,而工程中的简化模型则经常会给出错误的结果。因此,可以折中地采用一种混合方法,即在不同尺度上采用不同的模型。提出了一种雾化过程的欧拉——拉格朗日耦合算法。较大的液团采用VOF法直接求解,与网格尺度相当或更小的液滴则采用双向耦合的拉格朗日粒子法进行追踪。而该方法要求粒子的体积小于网格体积的10%,为此又提出了一种虚网格粒子追踪法。由于湍流结构对雾化过程的影响很大,故湍流采用了大涡模拟模型。采用多个算例对开发的算法进行了验证,并对部分关键参数的影响进行了深入研究。采用新算法对两股撞击射流的雾化过程进行了研究,瞬态和统计结果均表明新算法能够给出良好的预测。