二维超声速混合层的大涡模拟

对二维超声速混合层流动进行大涡模拟。采用五阶精度的WENO格式求解大尺度涡的控制方程,小尺度涡的作用采用Smagorinsky亚格子模型进行模拟。模拟结果再现了二维超声速混合层拟序结构,计算得到了涡组对、合并等现象。通过对流场不同位置压力振荡历程的频谱分析,对超声速混合层中的谐波变化规律作了初步探讨。计算得到的速度剖面的时均统计结果与实验结果相比,吻合程度较好。     

基于混沌理论的舰船辐射噪声特征提取

针对不同目标舰船的辐射噪声信号特征提取问题,提出了将混沌理论用于非线性时间序列的分析方法。该方法利用非线性局部投影滤波方法进行信号降噪,并在重构相空间的基础上对每一类舰船辐射噪声信号的最大Lyapunov指数、自然测度和关联维数等非线性特征参数进行提取。实验结果表明:当舰船辐射噪声信号的最大Lyapunov指数大于0且为有限值时,舰船辐射噪声信号具有混沌特性;自然测度和关联维数可作为区分不同目标船型的舰船辐射噪声信号的有效特征。     

横向扰动对超声速混合层被动标量混合影响分析

采用大涡模拟数值计算二维空间发展的超声速混合层,重点分析横向扰动对混合层的标量结构、标量厚度以及标量体积卷吸率的影响。采用理论模型验证了数值方法在计算标量混合特性方面的准确性。结果表明,横向扰动频率和振幅明显影响着混合层的标量增长率和卷吸率。高频扰动增大了混合层近场标量增长率和卷吸率,但是低频扰动改善了混合层远场标量增长率。大尺度涡卷吸过程对混合层标量卷吸率起决定作用。多频扰动有效地增强了超声速混合层的标量混合。     

航空发动机的可预测模型建模与应用

提出了一种基于混沌理论和支持向量的预测方法.通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定支持向量机的最佳输入变量;通过计算混沌序列的最大Lyapunov指数,确定支持向量机预测模型的最大有效预测步数;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测.最后,应用于某型发动机压气机的试车时间序列数据建模与分析,结果证明该方法具有较高的预测精度.     

微波雷达海杂波混沌特性分析

随着非线性学科的发展,混沌科学受到各个学科领域的广泛重视,海杂波的混沌特性吸引越来越多的科研人员开始探索混沌理论在雷达系统中的应用。介绍了混沌理论的起源和发展趋势,简要阐述了混沌定义,给出了混沌的奇异吸引子、相图与Poincare截面、相关维及Lyapunov指数等基本特性,并基于混沌时间序列的关联积分C-C法、相空间重构法及小数据量法等混沌特性研究方法,对微波雷达实际采集的海杂波数据进行了混沌特性分析,分析结果表明,微波雷达海杂波数据具有混沌特征。     

可压缩流大涡模拟耦合概率密度函数方法中的滤波压力模型

亚格子组分-温度关联项显著影响反应流大涡模拟精度。利用概率密度函数方法中概率等效的特点,发展一种新的滤波压力模型,可以良好封闭亚格子组分-温度关联项。介绍概率密度函数及其耦合求解方法,在已有模型基础上推导建立新的滤波压力模型,并在三维超声速氢气/空气时间发展反应混合层中对不同的滤波压力模型进行数值测试。结果表明,与传统的滤波压力模型相比,新的滤波压力模型可以明显改善反应混合层的模拟准确度。特别地,基于新的滤波压力模型,大涡模拟耦合概率密度函数方法可以较好地模拟链式反应中间微小组分如超氧化氢基等,有望更有效地再现自点火等复杂现象。     

超声速二元机翼随机混沌运动分析

以考虑随机扰动的超声速二元机翼为研究对象,采用Kapitaniak方法对超声速二元机翼的随机混沌特性进行研究。采用三阶活塞理论推导超声速二元机翼的非线性气动力和气动力矩,建立考虑随机扰动、具有俯仰立方非线性的机翼2自由度运动微分方程,并将其写成4维状态方程的形式;采用中心流形方法对系统进行降维,将系统状态方程从4维降为2维;再联合利用累积量截断法、非高斯截断法获得系统的二维联合概率密度函数及系统的概率时差图,采用Kapitaniak方法分析系统在不同扰动强度下的随机混沌特性;采用系统响应、庞加莱截面图及最大Lyapunov指数等对系统的随机混沌特性进行验证。本研究对超声速二元机翼在复杂环境下的稳定性、安全性及响应特性等研究具有重要的促进作用。     

航空发动机混沌支持向量预测模型应用

提出了一种基于混沌理论的通用支持向量预测方法.该方法通过重构相空间的饱和嵌入维数确定支持向量机的最佳输入变量的选取;通过计算混沌序列的最大Lyapunov指数确定支持向量机预测模型的最大有效预测步数;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测.最后,应用于压气机的试车数据序列建...     

改进相空间重构方法在混沌识别中的应用研究

讨论了传统非线性时间序列相空间重构方法的特点,提出了一种改进的相空间重构方法.为了揭示非线性时间序列中的非线性相关性,采用了一种基于关联积分的统计量,并研究了不同参数对它的影响.研究了延迟时间和嵌入维数之间的关系,并采用时间窗口描述这2个参数的变化规律.同时,应用改进方法计算了混沌时间序列的重构参数,重构了混沌信号的吸引子.研究结果表明,该方法能够从时间序列有效地重构原系统的相空间,为混沌信号识别提供了新的途径.     

时间序列关联维数快速算法及实现

针对关联维数计算耗时量大的问题,通过改进点对距离的度量方法,以及采用K-NN技术进行点对的搜索实现了关联和的快速计算,较大程度地提高了关联维数的计算速度.验证表明对于长度为20 480的时间序列,采用快速算法计算关联维数,其耗时量是G-P算法的1/60.     

李雅普诺夫判据在锁相环设计中的应用

本文介绍一种严格判定非线性模型锁相环电路的稳定性方法──李雅普诺夫判据,给出了二阶、三阶非线性环的详细判定过程及设计原则,并对一些实际电路进行了讨论。     

A class of distributions generated from distributions of exponential type

A class of exponential type distributions with special exponential parameters is defined. It is assumed that the exponential parameters vary according to some (known) probability law. It has been shown in this paper that the compound distribution can be easily represented in form involving moment generating function of the mixing distribution. The results obtained in this paper provide an efficient and simple method of obtaining compound failure time distribution with known mixing distributions (uniform, exponential, gamma).     

基于PDA-UKF的杂波环境下单目标跟踪算法

提出将概率数据关联算法和不敏卡尔曼滤波相结合,用于杂波环境下的单目标跟踪。该算法同时解决了测量方程非线性情况下的滤波问题和杂波环境下的目标跟踪问题。给出了PDA-UKF算法的仿真过程,提供了一个基于距离、方位角、俯仰角的目标跟踪问题的仿真算例。理论分析与仿真结果均表明,该算法提高了滤波的稳定性和跟踪的精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

磁性目标跟踪的后验克拉美罗下限分析与计算

为了求解磁性目标跟踪问题的后验克拉美罗下限(PCRB),提出了PCRB-GMSPPF算法。该算法利用高斯混合采样粒子滤波算法对目标状态的真实后验概率密度分布进行抽样,再通过蒙特卡洛积分法迭代求解每个观测时刻的Fisher信息矩阵,进而得出目标状态估计的PCRB;克服了基于PF算法求解PCRB过程中由于粒子退化和贫化问题造成不能从后验概率分布中正确抽样的缺点;在建立磁性目标跟踪的状态模型和观测模型的基础上进行仿真分析,将求解出的PCRB与采用GMSPPF及PF算法进行跟踪的均方根误差做对比,验证所提的PCRB-GMSPPF算法的有效性,结果表明:针对磁性目标跟踪问题,PCRB-GMSPPF算法较PCRB-PF算法具有更好的准确性,并可用于一般的非线性模型跟踪误差下限分析。     

基于主动磁轴承飞轮转子的滑模变结构控制研究

针对主动磁轴承飞轮转子系统存在较多不确定因素的问题,设计了滑模变结构控制器,其中采用Lyapunov方法建立滑模面,由比例型到达律确定到达控制器,同时由Lyapunov第二方法证明了闭环系统的渐进稳定性.仿真结果表明,系统的位移和速度能在较短时间内收敛到零,抖振较小,系统动态响应较快,稳定精度较高,对外界干扰和参数变化具有较强的鲁棒性,从而达到了较好的控制效果.     

Single channel source separation of radar fuze mixed signal based on phase difference analysis

A new method based on phase difference analysis is proposed for the single-channel mixed signal separation of single-channel radar fuze. This method is used to estimate the mixing coefficients of de-noised signals through the cumulants of mixed signals, solve the candidate data set by the mixing coefficients and signal analytical form, and resolve the problem of vector ambiguity by analyzing the phase differences. The signal separation is realized by exchanging data of the solutions. The waveform similarity coefficients are calculated, and the time–frequency distributions of separated signals are analyzed. The results show that the proposed method is effective.     

基于梯形直觉模糊数的动态多准则群决策方法

针对决策信息为梯形直觉模糊数的多准则决策问题,引入含参得分函数和相关系数提出了一种动态多准则群决策方法,首先利用参照方案相关系数总偏差最小的非线性规划模型求解客观准则权重,通过参数因子转化犹豫度集结得到各方案综合得分函数,最后根据参数动态变化进行MATLAB仿真分析并排序。该方法适用于准则权重已知和未知的情形,弥补了犹豫度缺失和基于距离测度决策方法的缺陷,并通过航空装备保障合同商的选择决策实例验证了有效性。     

航天飞行器中的湍流问题

航天飞行器外部绕流与发动机内流均涉及湍流问题,湍流已成为现代飞行器设计中的重要元素之一。对边界层和混合层等模型问题的研究给出了湍流的一些机理认识,这些认识可指导飞行器中的湍流应用。     

组网雷达的改进粒子滤波算法

针对现代战争中有源雷达容易受到干扰和反辐射导弹的摧毁,以及无源雷达隐蔽性高,只能测量方位角度,测量精度小等特点,提出利用集中式有源雷达系统与无源雷达系统协同组网对目标进行跟踪。但是在实际环境中,噪声属性以及有源雷达,无源雷达接收信号的特点决定了组网雷达需要应用非线性滤波技术对信号进行处理。传统的非线性技术包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)等方法。非线性近似过程带来的误差相对较大,而且均要求观测噪声和过程噪声为独立或相关的高斯白噪声。而粒子滤波避免了传统非线性滤波方法的缺陷,但是存在粒子退化,于是用EKF和UKF在每一时刻更新粒子,用更新的粒子及其协方差构造重要性函数,然后重采样。仿真实验表明这两种改进粒子滤波方法有很好的效果。