低功率霍尔推力器阳极供气环工程设计关键参数仿真

为了提高低功率霍尔推力器放电通道内中性原子分布均匀性,采用有限元方法对阳极供气环关键结构参数进行优化研究。针对双腔式阳极供气环结构,重点分析了缓冲腔容积比以及缓冲腔隔板导流小孔数量等关键参数对阳极供气均匀性的影响。研究结果表明:随着缓冲腔容积比的增大,阳极供气环出气孔差异率先快速减小后趋于稳定,其中当容积率k=1.0时,平均差异率和最大差异率分别为1.77%和3.79%;隔板间导流小孔数量从8增加到14时,出气孔差异率呈现浴盆曲线特性,其中导流孔数量为10时,平均差异率和最大差异率分别为1.8%和3.8%。研究结果可为霍尔推力器阳极供气环工程设计提供理论支撑。     

预燃室内气氢气氧射流燃烧过程数值分析

建立了液体火箭发动机预燃室内气氢气氧射流燃烧过程的数学模型,包括燃烧过程控制守恒方程、湍流流动方程和湍流燃烧模型,以及求解控制方程所需的辅助关系式;给出了模拟射流燃烧过程的数值方法。对于给定的预燃室结构型式和尺寸,研究了喷嘴构型和氧的喷射方式对化学反应流场和燃烧性能的影响规律。结果表明,喷嘴构型和氧的喷射方式对流动过程和燃烧性能都有影响,且喷嘴结构的影响较为明显。     

复杂系统可靠度的CLTM建模与递归综合算法

针对大型复杂系统可靠度模型及其综合计算的特点,提出了一种一体化建模方法———"复合逻辑树模型"(CompositeLogicTreeModel,简称CLTM),阐述了其基本思想和原则,给出了相应的可靠度递归调度算法,并设计实现了基于CLTM的可视化建模与综合计算软件。该方法与软件已成功应用于某大型航天系统分析任务。     

基于虚拟时间延迟线阵列的联合频率—到达角二维谱估计

提出基于虚拟时间延时线阵列的联合频率-到达角二维谱估计方法,把经典的子空间方法推广到空时二维域并进行了改进.基本思路是估计空时噪声子空间和空时信号子空间,然后,利用两个空时子空间特征进行频率-到达角联合二维搜索.正常情况下可分辨的信源数远远超出阵元数目;在信号源宽带较大或信号源波长偏离阵列尺寸较远时,不会像经典方法一样出现大的偏差或估计信源角度范围受限;同时给出信号源的频率和到达角估计,更全面地反映了信号特征.     

基于免疫遗传算法的人上位拣选车作业规划问题求解

针对人上位拣选车的作业轨迹规划问题构建了具有附加安全约束条件的时间最优控制数学模型,并提出了一种免疫遗传求解算法．该算法较单纯遗传算法有效避免了种群退化,且收敛速度更快．实验表明,该算法适用于求解人上位拣选车的作业轨迹规划问题．     

机动管线水顶油排空油水混合物切割工艺研究

排空是机动管线的一项经常性作业。在水顶油排空过程中,不可避免地会产生混油,因此混油的切割工艺尤为关键。通过对机动管线水顶油排空作业终端混油切割流程、设备操作的分析,提出了采用1个三通球阀代替2个闸阀的切割流程,自行搭建了实验平台,测量了三通球阀的流动特性,论证了三通球阀作为机动管线混油切割阀的可行性。实验表明,新流程的使用降低了切割操作难度,提高了切割作业的快速性和准确性。     

基于Prony算法合闸于故障保护方案

将Prony分析方法应用于断路器合闸于故障保护。利用Matlab软件对断路器合闸于输电线路故障和非故障情况下的暂态过程进行建模和仿真,对合闸后半个周波或1个周波输电线路保护安装处实测的电流数据进行采样,应用Pronv算法对其进行分析,提取出此暂态电流中包含的各次自振荡分量的各个特征量,识别出线路中是否存在故障。仿真证明：该分析方法可在合闸后半个周波或1个周波准确求出合闸操作暂态过程中各次频率的分量,从而正确识别线路的故障。     

神经网络在精确打击目标识别中的应用研究

目标识别正确与否直接影响到防空火力的部署、分配及有效打击.利用BP神经网络识别精确打击目标并进行了仿真实验.建立了样本库,提取图像的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速率梯度下降算法和Levenberg-Marguardt优化算法训练BP网络.仿真结果表明,不变矩理论很好地解决了3维物体的2维图像在旋转、平移、缩放时能否成功提取图像特征的问题,而采用LM优化算法的BP神经网络训练速度快,识别准确率高.     

导航卫星上行注入任务调度模型及启发式算法

合理安排导航卫星与地面上注站星地链路构建与导航电文上注,对保证星上导航电文的准确性和精确性有着重要意义。对卫星导航系统上行注入过程进行了分析,构建了上行注入任务调度问题的多目标混合整数规划模型,设计了基于规则的启发式求解算法。基于北斗二代和美国的GPS卫星导航系统构建仿真场景,仿真结果验证了模型和算法的正确性、可行性;通过分析仿真结果,得到影响卫星导航系统上行注入任务完成的关键因素。     

红外目标分割方法研究

红外目标分割算法对红外目标检测、跟踪具有非常重要的价值。本文利用背景和目标灰度特征,提出一种实现红外目标有效分割的方法,克服红外目标内部温度不稳定造成的误分割问题。本文方法首先采用基于灰度-显著度最大相关准则的二维直方图分割算法进行图像分割;然后,在分割后二值图上进行基于随机种子点选取的区域增长,提取背景;最后,采用形态学方法优化分割结果。相对传统的红外目标检测算法,这种算法具有更好的抗干扰能力,更强的鲁棒性。不仅可以应用于红外图像的目标分割,而且可以应用于其他类似的目标分割问题。