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。     

CS模型下IMM-PF算法在机动目标跟踪中的应用

为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性.     

基于非均匀调制函数模型的非平稳地震动模拟

通过对地震动演变谱模型化分析,在精确估计地震动时变功率谱的基础上,利用多元函数目标优化方法识别地震动的非均匀调制函数模型参数,从而建立了基于非均匀调制函数模型的时频非平稳地震动模拟方法。对给定初始地震波和直接给定模型参数2个算例的分析表明,应用本文方法模拟的地震波可以较好实现时频非平稳,而且对目标反应谱也具有较好的拟合精度。     

基于抗差Kalman滤波的航空发动机测试数据预处理技术

针对使用标准Kalman滤波算法不能准确处理包含粗差的航空发动机测试数据的问题,在分析标准Kalman滤波算法准则和观测误差对滤波估计结果影响的基础上,采用动态调整观测信息在滤波估计结果中权重的方法,给出了基于抗差M估计理论的抗差Kalman滤波准则和递推公式。对不同的发动机测试数据分别采取序列滤波的方法,减少了运算量。基于常加速度模型,建立了测量参数的状态空间方程和测量方程。以包含粗差的某型涡扇发动机稳定工作过程的模拟测量数据为例,采用所设计的抗差Kalman滤波器对其进行预处理,与标准Kalman滤波算法处理的结果对比表明,在模型误差一定的情况下,抗差Kalman滤波算法具有更好的估计精度。     

一种改进自适应滤波算法

针对机动目标跟踪问题,在“当前”统计模型的基础上,利用实时机动加速度前二个机动加速度的变化情况与方差的关系,提出了一析的自适应滤波算法。大量仿真结果表明,这种改进的自适应滤波算法在跟踪机动目标特别是强机动目标时,具有良好的跟踪性能。     

神经网络的单滤波器目标跟踪算法

当前统计模型及其自适应滤波(CSMAF)算法是机动目标跟踪中的一种有效方法.但该方法对目标机动加速度极限值有依赖,并且对弱机动目标跟踪的精度不高.为解决这一问题,利用一种改进的加速度方差自适应调整公式克服了对加速度极限值的依赖,同时利用神经网络对滤波参数信息进行融合,自适应调整过程噪声.仿真结果表明,该方法有很好的机动...     

只有角度测量的机动目标非线性预测滤波器设计

提出了一种直接根据信息的机动目标跟踪非线性预测滤波算法,该算法不需要假定目标的机动加速度模型,而将系统的初始状态偏差和机动目标的未知加速度的综合作用结果作为系统的未知输入,利用角度的测量信息直接估计出来。通过对不同机动形式的机动目标进行仿真,结果表明文章所提出的预测滤波算法具有优良的估计性能。     

基于“当前”统计模型的模糊自适应滤波算法

"当前"统计模型需要预先设计目标最大机动加速度和目标机动频率,不能适应各种机动情况。在"当前"统计模型的基础上,提出了一种基于"当前"统计模型的模糊自适应滤波算法。该算法能使目标最大机动加速度和目标机动频率随着机动特性自适应调整,适应各种机动情况。仿真结果表明,该算法的跟踪精度优于传统的基于"当前"统计模型的跟踪算法。     

正负双波激励冲击响应谱数值分析

基于ANSYS软件,采用双波激励历程求解了单自由度系统的位移、速度和加速度响应,使用时间历程后处理器(POST26)的RESP命令生成冲击响应谱,并与德国舰艇建造规范(BV0430)的冲击输入谱进行比较。结果表明:双波激励历程的最大位移和最大加速度冲击响应谱与BV0430的冲击输入谱吻合较好,而最大速度冲击响应谱误差较大。由于最大速度响应对结构抗冲击设计影响很小,所以针对BV0430冲击输入谱采用双波激励历程对船体设备进行时域抗冲击验证计算是完全可行的。     

强机动目标的非线性滤波器设计

本文应用Kalman 滤波技术,研究了一套适用于航空火力控制系统的机动目标状态估值算法。文中将目标加速度模型假设为既有依赖状态的系数,又能自动适应目标机动的二阶高斯——马尔柯夫过程。采用非线性滤波理论,对非线性耦合的目标相对运动模型没有强行解耦和线性化,而是直接进行滤波。最后就估值精度滤波收敛速度和目标机动变化的适应性等方面进行了大量的数字仿真。仿真结果表明本文所设计的非线性滤波器具有良好的性能。     

多传感器定位误差对跟踪性能影响的研究

集中讨论了带有传感器定位误差的多传感器跟踪问题中的滤波方法 ,设计了两个基于一个非线性飞机等效机动模型的扩展卡尔曼滤波器 (EKFs) :最优 EKF(OF)和次优 EKF(SF) ,并应用于带有定位误差的多传感器跟踪问题中。 Monte-Garlo模拟结果表明定位误差对飞机的位置估计影响较大 ,但不影响速度或加速度估计 ;同时说明 OF的性能明显优于 SF。     

基于总线网络结构的无人机故障检测与诊断系统设计

文章在认真研究现行无人机飞行保障需求的基础上,提出了一种基于总线网络结构的无人机故障检测与诊断系统的总体设计方案及软硬件实现方法,研究了故障检测算法和基于人工神经网络专家系统。介绍了组成系统的工控机(主机)、RS485总线网络和飞控机(从机)设计原理。经过模拟验证表明,该系统性能稳定可靠,完全可以满足性能需求。     

测试轮直径对路面不平度测试精度的影响

在加速度信号的路面不平度测量过程中,由于测试轮的几何外形对路面的滤波作用,会对功率谱密度的测量产生误差。为解决这一问题,在仿真环境下,通过测量在给定路面等级的随机路上行驶的测试装置测试轮的响应,研究不同直径的测试轮对同一路面不平度的滤波作用,分析其影响关系,从而为路面不平度测试装置测试轮轮径的选择提供参考。     

基于SVD的机动目标自适应滤波研究与仿真

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性.该研究在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于奇异值分解(SVD)的协方差平方根滤波的自适应卡尔曼滤波算法.仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点.     

基于QAR数据的飞行环境风建模方法

针对传统环境风模型无法描述非Kolmogorov紊流和风向变化的问题,提出了基于QAR数据的环境风建模方法。将环境风模型划分为风向模块和风速模块。基于QAR数据分析风廓线系数和季节的相关性,建立了能描述平均风时空特性的平均风模型。基于Davenport功率谱形式拟合实测紊流功率谱,拟合结果表明实际紊流功率谱的标度指数在-1.98～1.13。分析风向和风速之间的相关性,考虑风向的变化特性,提出了基于马尔可夫过程的风向建模方法。基于以上模型进行了环境风模拟,并将模拟环境风引入飞行仿真实验中。实验结果表明,该方法能描述非Kolmogorov紊流和风向变化,且能实际应用于飞行仿真中。     

自适应交互多模型算法在机动目标跟踪中的应用

针对多模型算法在机动目标跟踪中存在的问题,运用交互多模型算法(IMM)和自适应滤波理论,设计了一种自适应交互多模型算法(AIMM),结合目标运动模型对目标当前加速度和其方差进行估计,并在此基础上给出了AIMM中模型集和模型转移概率的设计方法,进行了计算机仿真.蒙特卡罗仿真结果表明,与标准IMM算法相比,该算法比IMM算法的跟踪性能有很大提高,跟踪复杂机动目标比IMM有更快的收敛速度,跟踪滞后问题得到较好的解决,跟踪目标的稳定性和精确性均优于IMM算法,有利于机动目标的实时跟踪.     

GPS动态定位与H_∞滤波算法

GPS动态定位的数据处理中通常应用基于"当前"加速度模型的卡尔曼滤波,而实际测量定位中难以保证卡尔曼滤波要求的动态模型(函数模型)和随机模型可靠和切合实际;另一方面,GPS信号易受干扰,因而容易出现观测误差.针对GPS动态定位的这一问题,探讨了在实际应用中存在模型误差和观测误差时的H∞滤波,与卡尔曼滤波相比,原理易于理解,在实际中也很容易实现, 减少了计算量且提高了滤波精度.     

基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法

针对"当前"统计模型对加速度极值及机动频率需人为设定的缺陷,提出了一种基于滤波残差的高斯型隶属度函数改进算法,该法在跟踪过程中对加速度极值进行自适应调整。引入一种基于残差的Sigmoid二次型隶属度函数,通过自适应改变机动频率,使模型趋于目标真实状态。理论分析和仿真结果表明,改进的模型避免了人为引入误差,提高了机动目标的跟踪精度,算法简单,易于工程实现。     

基于“当前”统计模型的衰减因子自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,叙述了加速度方差自适应的"当前"统计模型.提出了一种具有自适应衰减因子的滤波算法,并对该算法进行了较为深入的理论分析.这种衰减记忆滤波具有集机动检测与参数自调整于一体的能力,最后Monte-Carlo仿真结果表明,这种自适应算法较原算法有较大的改进.     

用人工神经网络方法分析地下隧洞的作用效应

探讨了应用神经网络技术分析地下隧洞的作用效应。研究表明人工神经网络能够模拟地下工程中岩体参数与变位之间的非线性关系,进而采用BP网络模型分析地下隧洞的作用效应。同时,对训练样本采用正交化处理方法,以保证训练结果的同时减少有限元分析次数;对样本采用规一化处理方法,以加快网络的收敛性。数值结果表明本文方法具有较好的计算精度。