凹腔布置方案对气化煤油超声速燃烧特性的影响

针对两种凹腔布置方案,模拟马赫数6.0的来流条件,采用气化RP-3开展了一系列直连式燃烧试验。依据燃烧流场的可见光图像、燃烧室壁面静压分布和推力增益,对比分析了凹腔布置方案对气化煤油超声速燃烧特性的影响。结果表明,凹腔布置方案和当量比对燃烧室内的火焰分布、燃料的释热特性和发动机燃烧性能有显著影响。并联凹腔的火焰与释热主要集中在凹腔附近,燃料比冲对当量比不敏感;单凹腔的火焰与释热分布更加分散,燃料比冲随当量比的增加而提高。     

飞行器层板式前缘热管防热结构等效热分析

针对高超声速飞行器前缘尖锐部件所面临的严重气动热,提出层板式前缘热管防热结构。为避免前缘热管内复杂的两相传热传质计算,对高温热管蒸汽腔的传热进行了等效导热分析,讨论了蒸汽腔的等效导热系数的计算方法,与常规高温热管试验对比验证了计算方法的准确性。对该结构热防护效果的计算表明,当飞行器在34 km高度以7Ma速度飞行时,以IN718为管壁材料、Na为工质的层板式热管对头部半径为15 mm的前缘结构具有良好的热防护效果。     

超音速子母弹时序抛撒分离干扰特性

为分析在时序抛撒方式下子母弹多体干扰流场特性及其对各舱段弹体气动特性的影响,基于流体控制方程与六自由度刚体运动方程,结合非结构动网格技术,分别对两种时序抛撒方式及后舱子弹单独抛撒方式下的子母弹三维非定常分离流场进行数值模拟,得到不同抛撒时序下的分离流场特性及其气动干扰特性,揭示各舱段子弹在不同分离阶段的气动干扰相互作用过程。研究结果表明:在时序抛撒分离过程中各弹体间激波不断地交错干扰,增加了流场结构的复杂性;前舱子弹的激波干扰使得后舱段子弹气动分离参数较低,分离效率较慢,尤其在短时序间隔下,后舱弹体受前舱子弹干扰较为严重,弹体的安全分离受到影响。     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数。利用滑动时间窗口策略更新模型数据,选择触发机制以及模型的再学习机制为设计变量,实现模型的在线预测功能。对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行的提前1~3天的预测实验,表明所建在线预测模型具有较高的预测性能,并具有一定的实用价值。     

基于改进LS-SVM的异步电机转子故障诊断

为了提高异步电动机转子故障的诊断精度,给出了一种基于改进最小二乘支持向量机(LS-SVM)的多故障分类算法。首先运用FFT处理电机的定子电流信号得到信号频谱图,从中提取故障特征向量;然后将特征向量送入改进算法进行故障诊断时,在原有多分类算法的基础上引入层次分析法确定故障类别的权重,根据权重值确定故障的诊断顺序,依次进行故障分类。实验表明,改进算法用于故障诊断节省了诊断时间,提高了诊断精度,具有很好的推广前景。     

磁探针位置及角度偏移对电磁发射过程测试的影响

简化电磁发射装置中的导轨和电枢为线电流下的直导体,建立发射装置的物理模型。利用毕奥-萨伐尔定律和感应电动势原理,推导出磁探针线圈中心放置点的磁感强度。假设线圈范围内的磁场为均匀磁场,计算得到磁探针线圈产生的电动势。以此设计测量所用的磁探针,并和测试数据对比验证模型的正确性。在多次试验中发现,发射过程中装置振动导致磁探针距离变化和角度偏转问题。测量并分析三组单次发射中的故障测试状态。仿真和实验数据表明:小范围距离变化没有使磁探针的测试性能失效,但角度偏移对下一步的速度拟合带来误差干扰,且随着角度增大拟合速度逐步减小。     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。     

基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法

针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。     

基于Epsilon-Nash策略的动态武器-目标分配方法

在大型任务规划软件的作战单元任务分配中,搜索零和博弈问题的纳什均衡点是求解任务分配的一种有效的方法。然而,纳什均衡点在决策中并不一定总是存在且唯一,这造成了纳什均衡策略在实际使用时具有较大的局限。通过采用Epsilon-Nash策略克服这种局限,并将其应用于自主空战任务规划系统中,通过仿真实验,证实Epsilon-Nash策略具有近似于纳什策略的效果。