协同仿真环境的设计与实现

本文从计算机技术和仿真技术的发展和应用需求出发，提出了协同仿真的基本概念和关键技术，包括建模方法、仿真算法、仿真数据库等几个方面。讨论了协同仿真环境的一般体系结构，最后，介绍了一种协同仿真环境的设计和实现方法。     

基于关系数据库的仿真模型管理

本文将讨论仿真模型库管理技术。从仿真模型库管理的实际需求出发，提出以关系代数系统实体结构（ＲＡＳＥＳ）框架为理论依据、利用关系数据库进行模型库管理的方法，并给出模型库管理算法的形式化描述及系统设计。     

提速列车车厢减小空气阻力风洞实验研究

列车提速使得其空气阻力明显增大。为了减小空气阻力，列车车厢气动外形的研究变得愈加重要。在低速风洞中获得的实验结果表明，对现型列车车厢局部外形稍加改善，就能使得其空气阻力大为降低。这是实现我国列车提速最为有效的途径之一。     

随机环境中的M/MY/1排队系统

文献［４］讨论了随机环境中的Ｍ／Ｍ／１排队模型，本文提出和讨论随机环境中的Ｍ／Ｍｙ／１排队模型，在统计平衡条件下给出了队长和等待队长的平稳分布以及平均队长和平均等待队长，得到了等待时间和逗留时间分布以及平均等待时间和平均逗留时间。     

智能搜救机器人在障碍地形的自主构型规划

为了解决带有辅助摆臂的智能搜救机器人自动规划构型以实现自主越障的难题,提出一种能够适应复杂地面形状的搜救机器人越障构型规划新方法,其核心是一种高适应性、高效率的机器人姿态预测算法。通过将地形表示为离散的点集,建立了搜救机器人的单侧姿态预测数学模型;进一步提出了快速求解该问题的算法,每秒可预测1 000～1 500个姿态。基于此,设计了机器人越障过程中状态、动作的评价指标,运用动态规划算法与滚动优化思想构建了具有优化能力的、能够实时运行的构型规划器。仿真与实物实验的结果表明,该方法能够使机器人自主调整构型穿越复杂地形,且相较强化学习算法和人工操作具有更平稳的越障效果。     

分布式间歇干扰下基于SMI的GNSS空时自适应处理器性能分析

针对全球导航卫星系统接收机面临的分布式间歇干扰威胁,全面准确地分析了基于采样矩阵直接求逆方法的空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)的抗干扰性能。在建立性能分析模型的基础上,根据间歇干扰造成的采样协方差矩阵不匹配情况,通过分类评估、梳理归纳、理论推导全面分析了不同情况下STAP的性能。分析结果表明在采样长度小于闪烁周期且使用预采用处理方法时,空时自适应处理器会出现漏采样,干扰抑制性能会急剧下降,漏采样出现的频率为各干扰闪烁频率之和。数值和仿真分析验证了理论分析的结果,在此基础上讨论了考虑分布式间歇干扰时STAP的优化设计。     

尾座式电动飞机复合材料机翼结构优化设计

以复杂地形地区物资快速投送平台设计为背景,开展尾座式电动飞机复合材料机翼设计研究。对机翼结构载荷进行分析,对机翼结构构件布置和铺层进行设计,形成复合材料机翼结构设计方案。建立复合材料机翼结构有限元模型,开展典型工况条件下的静力分析,得到机翼结构变形、应力和Tsai-Wu失效因子分布。采用分步优化策略,以机翼结构铺层厚度和铺层角度为设计变量,开展机翼结构质量优化计算,优化结果表明,优化后的机翼结构在满足强度和刚度要求下质量减轻约47.77%,可为尾座式电动飞机结构设计提供重要参考。     

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。     

轮式突击炮行进间射击炮口振动分析及稳定控制

为了研究不同因素对炮口振动的影响规律,建立了轮式突击炮行进间射击多体动力学模型,并与试验结果对比验证了合理性。路面谱采用谐波叠加法建模,在不同路面条件和火线高情况下进行了仿真计算,获得了两种因素对行进间射击炮口振动的影响规律。构建了垂向稳定器模型,进行了联合仿真,对比了有、无稳定器两种情况下的炮口振动。结果表明:炮口振动幅值随路面粗糙度增大而增大;火线高对炮口振动的影响是非线性的;垂向稳定器能有效控制炮口振动,相较于无稳定器情况,开炮前炮口最大高低角和高低角速度幅值分别降低了94.1%和97.4%,开炮后炮口最大高低角振动幅值降低了16.2%。该研究对轮式突击炮的总体设计起到了一定理论支撑,具有重要工程应用价值。     

海量公交数据的人群画像算法

面向海量公交数据的人群画像对分析城市群体出行特点、交通态势等极具价值,但对数据的处理存在耗时高、质量低、解释难等问题。提出一种海量公交数据人群画像的系统化解决策略,基于PageRank算法筛选出经过重要站点的人群轨迹,极大减少目标人群的轨迹数据;提出轨迹文本化分析方法来提高人群画像的可解释性;分析确定基于余弦距离的K-means算法作为人群画像分类的聚类算法。该算法在3 000万乘客公交出行数据上的实验表明:提出的解决策略能够较为系统性地解决海量公交数据的人群画像问题,同时基于余弦距离的K-means算法的聚类效果最好且准确率约达80%。将人群画像及其轨迹使用Flow Map进行可视化展示,结果符合真实世界的人群行为特征。