液氧与气氧对空气加热器燃烧流场的影响分析

针对一种基于液体火箭发动机燃烧室结构的空气加热器,采用数值仿真技术研究了加热器内部喷雾燃烧、燃气掺混以及出口流场分布等参数.分析对比了采用酒精/液氧/空气与酒精/气氧/空气两种不同氧化剂物态三组元同轴直流式喷嘴所得到的燃烧流场的区别,并通过改变燃烧室特征长度,分析了两种计算工况的加热器的性能差异.结果表明,喷入氧化剂的物态对燃烧流场影响较大,采用液氧喷嘴的火焰较长,气氧喷嘴的火焰分布较宽,且相对于液氧喷嘴,气氧喷嘴的燃烧室前端回流区由于掺混较多的燃气,导致喷注面板附近燃气温度较高,面板承热压力较大.设计的加热器均可保证两种喷嘴的出口流场品质较高,在保证流场出口品质的原则上,气氧喷嘴的燃烧室特征长度可至少小于液氧喷嘴的1/4.     

基于衰减记忆的地形辅助导航算法

地形辅助导航是解决惯性导航系统定位误差随时间不断增大的缺点的重要方法之一。提出了基于衰减记忆的地形辅助导航算法,算法使用了一个新的相关算子,根据量测值存在的历史时间长短,对量测值赋以不同的权值,用一个递归表达式递归地计算相关值。该算法在提高定位精度的同时减少了计算量和存储空间,从而提高计算速度,并连续输出定位结果。仿真结果表明该算法的正确匹配率、均方根误差和圆概率误差均优于TERCOM算法。     

复合固体推进剂等效力学性能VCFEM细观预示方法

根据固体推进剂的细观结构特征,采用等圆最优装载方式生成代表性体积单元(Representative Volume Element,RVE)模型,并结合Voronoi单元有限元方法(Voronoi Cell Finite Element Method,VCFEM)和均匀化方法,发展了一种可预示固体推进剂等效力学性能的数值分析方法,从而得到体分比和组分材料对等效模量和等效泊松比的影响规律。为证明该方法的有效性,设计一个对称数值模型,通过对该方法和传统有限元方法的节点位移结果的比较,发现两者之间的相对误差小于5%,且VCFEM用少量单元就完成了分析,提高了计算效率。通过对不同细观结构下推进剂RVE模型的计算,发现随着夹杂体分比的增大,夹杂的颗粒增强效应越明显,基体材料的变化比夹杂材料对等效力学性能有着更加显著的影响。     

面向SDR应用的向量存储器的设计与优化

针对面向SDR应用的SIMD数字信号处理器高带宽数据访存需求,提出并实现了一种新型的向量存储结构.该向量存储器由16路向量存储块构成,每路采用两组多体低位地址交叉编址存储结构,减少了访存体冲突,充分利用多存储体带宽,以较小的功耗代价实现并行访问多个向量数据.在此基础上,还设计了一种向量访存重整理单元,使向量存储器可灵活支持多路SIMD结构向量处理单元的非对齐访问,实现了其对向量存储器的共享.测试结果表明,该向量存储器能有效减少或消除向量处理单元之间的数据混洗操作,加速相关应用算法.     

面向癫痫脑电的简化深度学习模型

针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。     

基于非线性Kalman滤波的导航系统误差补偿技术

针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。     

用于DDR3访存优化的数据缓冲机制

为提高DDR3控制器访存效率,设计了基于DDR3存储器预取访问数据长度的数据缓冲机制,将访存请求分为三种基本类型并分别排队处理,降低数据丢弃和实际动态随机访问存储器访问发生次数。针对图像和视频类应用程序的实验结果表明,相对于传统先到先服务的DDR3访存控制器,该机制取得了平均21.3%、最好51.3%的性能提升,硬件开销在可接受范围内。     

YHCAPP系统工艺信息提取和工序图生成技术研究

YHCAPP系统是面向中小企业的工具型CAPP系统,如何从CAD图形提取工艺信息和生成工序图是该类系统的一个难点。文中给出了一种基于表达式求值的方法,成功解决了该难题,实际应用表明该方法稳定可靠。该方法也为一般的工具型CAPP系统提供了新思路。     

利用几何结构求解欧氏平面TSP的改进遗传算法

TSP是经典的组合优化问题。根据欧氏平面TSP最优环路的性质提出了子路径及相关的概念,利用点集凸壳设计了环路构造算法,并以点集Delaunay三角剖分图为启发信息设计了改进的遗传算法,通过中国144城市TSP等验证了算法的有效性。     

一种面向公共服务的跨域授权模型的研究及实现

文章提出一种基于策略的RBAC的跨域统一授权模型,在基于策略的RBAC单域授权模型的研究基础上,扩展单域模型为多域模型,通过授权控制中心之间建立跨域级联机制,构成广域授权网络,实现面向多应用系统、大型公共服务域的跨域统一自动授权机制.