基于气动-弹道一体化模型的飞行器外形优化设计

为提升飞行器气动外形优化设计效果,研究了新型飞行器在大空域、宽速域范围的气动适应性问题,提出一种基于气动-弹道一体化模型的外形优化设计方法.通过考虑气动和弹道的耦合作用,综合利用类型函数/形状函数转换技术、气动工程估算方法和Radau伪谱法,建立飞行器气动-弹道一体化模型.基于该模型,通过明确优化目标和约束条件,给出基...     

TiZrNbVAl高熵合金弹体侵彻双层钢板可行性研究

为了验证TiZrNbVAl高熵合金弹体的可行性,开展了材料力学性能及弹体侵靶试验研究。对TiZrNbVAl高熵合金在应变率分别为10^-3s^-1、1 000 s^-1、3 000 s^-1和室温分别为、200℃、300℃条件下的力学性能进行了试验研究,获得了TiZrNbVAl高熵合金的准静态和动态力学性能,并对其冲击韧性、应变率效应及温度效应进行了分析,结果表明：TiZrNbVAl强度较好,抗冲击性能优异,在高温和动态加载条件下具有温度软化效应和应变率强化效应,并根据试验数据拟合得到了TiZrNbVAl高熵合金的Johnson-Cook模型参数。设计并开展了125 mm火炮侵靶验证试验,TiZrNbVAl弹体以786 m/s速度穿透2层Q345钢板,头部侵蚀较为严重,但主体结构完整,验证了TiZrNbVAl高熵合金用于侵彻战斗部壳体的可行性。采用数值仿真模型对侵彻过程进行了模拟,弹体头部侵蚀仿真结果与试验结果较为吻合,验证了材料模型和数值仿真模型可靠性。研究结论和成果可为高熵合金侵彻弹体设计提供思路和依据...     

考虑CFRP与混凝土动态界面特性的RC柱抗爆响应动力分析

为了研究CFRP加固钢筋混凝土柱的抗爆特性,基于CFRP与混凝土界面强度细观分析方法和LS-DYNA中的接触算法,提出了能够反映CFRP与混凝土界面动态粘结破坏特性的界面接触模型参数确定方法,分析了爆炸荷载作用下CFRP加固RC柱的动力响应特征和破坏过程及模式,揭示了其失效破坏机理,结果表明：爆炸荷载作用下,单向和双向CFRP布加固可以分别降低RC柱柱中峰值水平位移11%和33%,分别降低塑性位移10%和72%,在混凝土柱塑性区包裹CFRP布,效果最为明显;与单层加固相比,双层加固RC柱的峰值位移和塑性位移分别降低了16.7%和42.8%;考虑到经济性,RC柱抗爆加固建议采用分布式加固。     

多级同步感应线圈装置温升计算方法优化研究

多级同步感应线圈装置发射过程瞬态能量巨大,可能造成电机损坏,有必要对电机温升进行研究,但考虑到瞬态热有限元仿真时间过长;电流丝法温升计算编程过于繁琐,工作量大等问题,将一维热网络模型计算方法应用于多级同步感应线圈装置中进行算法优化,将电机发热等效成一维传热问题,推导发射电机状态方程,通过Matlab构建同步感应线圈发射装置的一维热网络模型。仿真结果表明：通过不考虑散热情况的理论计算以及对比三维有限元计算结果,对一维计算结果进行校验,一维热网络模型仿真结果与前两者计算误差保持在10%以内。相比于瞬态热有限元仿真与电流丝法计算,在减少了模型搭建难度基础上,显著降低发射电机温升计算时间,提高仿真运算效率。     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。     

金属靶体材料动力硬度测试及动态阻力分析

以高速侵彻下45钢靶体侵彻阻力为研究对象,开展了弹体高速侵彻45钢靶体试验,获取了典型弹体对45钢靶体的成坑参数。基于高速侵彻阻力模型对靶体侵彻阻力及影响因素进行分析。结合流体动力学侵彻模型对不同弹体材料侵彻45钢靶体侵彻深度规律进行研究。研究结果表明:随着撞击速度的增大,45钢的靶体阻力从5. 13 GPa减小到3. 7 GPa;基于材料动力硬度测试方法的靶体动态阻力测试结果和理论计算结果吻合较好;随着靶体动态屈服强度的增大,靶体阻力呈线性增大的趋势;侵彻深度及靶体动态阻力理论计算结果和试验数据吻合较好,说明所提动态阻力确定方法可行,可为高速侵彻动力学研究提供参考。     

基于统一理论框架的故障诊断模型及学习进化方法

本文以概率图理论为基础,系统研究了基于这一理论框架的故障诊断模型,对模型的构建方法以及在不同场景下的模型演化方案进行了探讨,使得在统一理论框架下可实现多模式系统故障诊断、耦合故障诊断、动态故障诊断、故障预测等复杂情形的诊断。为了弥补单独利用基于模型的方法和基于数据的方法的缺陷,研究了诊断模型的学习进化策略,实现了诊断效果的改进和优化。另外,对模型后续的能力扩展和可能的研究方向进行了展望,为后续理论研究提供了参考。     

基于MC-CNN网络的磁性舰船目标运动参数估计

传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息,为克服这一缺陷,建立了磁性运动目标三分量投影模型,并据此生成了磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。进一步,设计了多通道卷积神经网络（MC-CNN）对目标的正横距离和运动速度进行了估计,并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响,结果表明Adam+tanh的组合方式的估计性能要优于其它的组合方式,而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确,此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。     

转向机动条件下利用拖船航迹的拖线阵阵形估计

针对水动力模型(water-pulley模型)适用范围有限的问题,提出一种对拖船航迹进行平滑得到拖线阵声阵段运动轨迹,进而实现阵形估计的方法。通过分析缆的稳态振荡响应特性,近似认为声阵段上各点沿同一轨迹运动;设计平滑窗将拖船回转机动航迹平滑为声阵段航迹,并将其拓展应用于拖船转向机动的情况;利用平滑窗的一部分对距离拖船不足平滑窗宽度的航迹部分进行平滑得到当前拖缆段阵形,从而实现转向机动过程中全阵阵形的实时估计。仿真结果表明:若拖线阵由间隔为5 m的81个阵元构成,所提出的方法与朴素water-pulley模型相比可以使转向机动过程中的平均阵增益提高约0.8 dB,平均方位估计偏差减小约4.7°。利用仿真结果分析算法的输入敏感性,对阵形估计方法进行简化使其更易于工程实现,海试数据验证表明简化的方法可行、有效。     

OFDM系统中深度神经网络指导的IQ不平衡补偿算法

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而,在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。通过研究IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了一种并联深度神经网络架构下的IQ不平衡补偿算法。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化模型驱动的神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的基于导频的最小二乘补偿算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。