基于复无下采样轮廓波和Gaussian小波支持向量回归的红外目标图像背景抑制

针对存在背景干扰和噪声情况下的红外目标图像背景抑制问题,提出了一种基于复无下采样轮廓波变换（NSCCT）和Gaussian小波支持向量回归（SVR）的背景抑制方法。该方法对红外目标图像进行NSCCT,然后根据其系数的相关特性去噪,从而抑制了大部分背景杂波;采用Gaussian小波SVR对去噪后的红外目标图像进行处理得到预测图像,并用去噪后图像减去预测图像得到残差图像,即背景抑制结果。针对红外目标图像进行了大量实验,并与近年来提出的3种背景预测方法,即基于最小二乘支持向量回归（LS-SVR）、基于SVR及基于最小二乘的红外目标图像背景抑制方法进行了比较,结果表明所提出的方法去噪效果好,背景抑制性能更优。针对存在背景干扰和噪声情况下的红外目标图像背景抑制问题,提出了一种基于复无下采样轮廓波变换（NSCCT）和Gaussian小波支持向量回归（SVR）的背景抑制方法。该方法对红外目标图像进行NSCCT,然后根据其系数的相关特性去噪,从而抑制了大部分背景杂波;采用Gaussian小波SVR对去噪后的红外目标图像进行处理得到预测图像,并用去噪后图像减去预测图像得到残差图像,即背景抑制结果。针对红外目标图像进行了大量实验,并与近年来提出的3种背景预测方法,即基于最小二乘支持向量回归（LS-SVR）、基于SVR及基于最小二乘的红外目标图像背景抑制方法进行了比较,结果表明所提出的方法去噪效果好,背景抑制性能更优。     

LS-SVM的矩形窗算法及其在非线性系统建模中的应用

最小二乘支持向量机是支持向量机的一种重要方法,但该方法不能用于在线辨识,并且可能导致计算膨胀问题.将最小二乘支持向量机与矩形窗算法相结合,可形成最小二乘支持向量机的矩形窗算法.由于该方法采用了在线递推,可有效克服坏数据对参数估计的影响,并可避免计算膨胀问题,提高了最小二乘支持向量机的计算速度.最后将该方法应用于非线性系统的建模中,仿真实例验证了该方法的有效性.     

基于LS-SVM的装备研制费用建模与分析

应用最小二乘支持向量机原理建立基于最小二乘支持向量机的装备研制费用预测模型，利用LS—SVM方法对装备研制费进行预测步骤包括样本数据准备、模型训练学习、训练结果评估等循环过程，然后应用实例进行预测与分析。结果表明采用最小二乘支持向量机进行装备研制费用预测，所需样本量少、预测精度高、泛化能力强。     

基于遗传算法优化支持向量机的航空装备维修费用预测

针对传统航空装备维修费用预测方法难以计算得到满意结果的问题,建立遗传算法优化支持向量机的航空装备维修费用预测模型。将遗传算法与支持向量机相结合,利用遗传算法对支持向量机的参数进行优化,通过实例对GA-SVM模型的应用进行分析对比。结果表明：在航空装备维修费用预测中,该模型比SVR、BP神经网络、偏最小二乘回归以及传统普通多元线性回归方法,具有更高预测精度和泛化能力。     

基于IPSO_LS-SVM 的国防科研项目概算价格估算研究

为解决国内在估算方法选择和模型性能优化上存在的问题,利用改进的粒子群算法优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的参数选择方法,对国防科研项目概算价格估算进行研究.依据最小二乘支持向量机原理,通过优化其参数选择方法,建立了IPSO_LS-SVM概算价格估算模型,并对其进行模型训练和结果验证.结果表明:IPSO_LS-SVM方法估算精度更高,参数寻优速度更快,其估算模型具有有效性和优越性.     

基于最小二乘法的硅二极管I-V 特性建模

为研究硅光电器件的性能,对基于最小二乘法的硅二极管伏安(I-V)特性建模进行研究.分析二极管的I-V特性,采用多项式回归分析算法对实验测量的非线性数据集进行拟合,通过最小二乘法推定系数来构造其矩阵,求取反应硅二极管I-V特性的数学模型参数,通过预测值与实际测量值之间的误差分析来验证算法拟合经验公式的准确性.结果表明,该算法和程序可广泛应用于非线性数据集的多项式回归分析中.     

放入式电子测压器应用环境下动态校准数据拟合方法研究

比较了普通最小二乘法、整体最小二乘法在放入式电子测压器应用环境下动态校准过程中数据拟合的差异。分析描述了两种拟合方法的基本理论与回归模型,并推导了整体最小二乘法的具体解算过程;从模型、参数估计和精度评定等方面对两种线性拟合方法进行了对比。由于校准实验本身的特殊性,拟合直线应确保标准量值与拟合直线的y值之差的平方和最小,所以普通最小二乘法在放入式电子测压器校准工作中还是最为适用的。只有当自变量以及因变量的误差都不能忽略不计时,整体最小二乘法有望获得最佳的拟合效果。     

基于LS-SVM的装备需求时间序列预测

支持向量机 (SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,是一种新的具有很好泛化性能的数据挖掘工具.文中在最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归算法的基础上,引入了混沌理论时间序列理论的相空间和嵌入维数概念,建立了LS-SVM时间序列预测模型,并应用于武器装备需求预测,预测结果证实了该模型和方法的有效性.     

基于模糊加权最小二乘支持向量回归的非线性系统建模方法

针对非线性系统建模时边界数据会产生较大的建模偏差、数据计算负荷大以及如何从数据集中选取K个近邻点才能保证其性能缺乏统一标准等问题,提出了基于模糊加权最小二乘支持向量回归的非线性系统建模方法。该方法融合了模糊加权机理与最小二乘支持向量回归的优点,通过引入重叠因子,在保证建模精度(均方根误差越小越好)的情况下,去除建模过程中的一些非重要数据,减小建模方法的运算时间,并能将全局与局部建模方法相融合有效解决局部建模方法所产生的边界效应问题。实验验证结果表明,分别对几种方法从训练/测试均方根误差、不同重叠因子、计算时间方面比较都有明显的有效性和优越性。     

基于LS-SVM的新机备件需求预测

为解决因新机备件历史消耗数据相对较少而给备件预测工作带来的困难,提出应用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)回归算法来实现新机备件需求的预测.阐述了最小二乘支持向量机的基本原理,建立了新机备件需求的预测模型,选取核函数,采用LS-SVM对训练样本进行学习,对其网格结构参数进行训练,通过十字交叉验证(cross-validation)和网格搜索(grid-search)确定最优参数,利用训练后的LS-SVM对新机备件需求进行预测,并进行算例仿真.结果表明,LS-SVM在新机备件需求预测上表现优秀.     

基于Kalman滤波的高空长航时无人机近似风场预测研究

针对高空长航时无人机在飞行过程中对风场敏感但动态快速预测风况存在困难的问题,设计了一种基于Kalman滤波的高空长航时无人机近似风场预测系统。该系统采用机上常用的多余度传感器获取绝对速度地速、牵连速度真空速,然后通过速度矢量三角形获取相对速度风速。通过北-东-地惯性坐标系和机体坐标系下的矩阵转换,引入Kalman滤波算法对所得数据进行融合处理,可实时获得近似风场的风速和风向。采用某低动态高空长航时无人机开展了中高空飞行试验来对该风场预测系统进行测试,有效动态捕捉到了无人机飞行过程中的风场变化信息,并以此在地面站上在线调整优化了无人机飞行航迹,提升了飞行安全性,对应急情况可提供强有力支撑。该风场预测系统简单、有效,实用性强,具有工程指导意义。     

入口气流参数对固体燃料超燃冲压发动机燃烧室性能的影响分析

为了研究固体燃料超燃冲压发动机燃烧室入口气流参数对发动机性能的影响,将固体燃料燃面退移速率模型耦合到准一维流动方程中,提出了一种燃烧室的准一维设计和性能分析方法。利用该方法,在飞行条件一定的前提下,改变燃烧室入口气流参数总压、总温、马赫数,得出了各工况下的燃烧室初始型面尺寸并分析了其性能。研究结果表明：在设计飞行条件下,提高燃烧室入口气流的总压和总温均能提高燃烧室的性能,但总温对燃烧室性能的影响更大;燃烧室入口较低的马赫数可以减小燃烧室的加热损失,提高燃烧室的性能;在入口气流质量流量和台阶面积比一定的条件下,提高总温和总压、减小马赫数,能提高燃面推移速率,减小燃烧室的长度。     

火工烟火药剂燃烧火焰多光谱辐射测温技术研究

为了准确测量火工烟火药剂的燃烧火焰温度,根据多光谱辐射测温技术的工作原理研制了多光谱高温计;基于二次测量的数据处理方法,得到了燃烧火焰的真实温度.以黑火药为例,采用多光谱高温计对其燃烧火焰的辐射能量进行了测定,应用二次测量法对测得的数据进行迭代计算,从而得到黑火药燃烧温度.实验表明,该多光谱高温计能够很好地应用于火工烟火药剂燃烧温度的测定,且具有高稳定性.为火工烟火药剂燃烧特性的研究奠定了基础.     

再入返回飞行器舱内压力动态变化的预测技术研究

对于采用封闭舱室布局的再入返回飞行器,短时间内飞行高度的变化会导致舱室结构承受较大的内外气压差。为了减小这种压差载荷,通常会在表面合适位置设计合理的通气孔,使舱内压力随外界压力的变化而变化。提出的准一维等熵流法和非定常CFD相结合的方法,有效地解决了飞行器表面气流高速流动与进排气过程强烈耦合的非定常流动难题,实现了飞行过程中舱内压力动态变化的精确预测,并结合某飞行试验对亚声速状态进行了验证,具有较强的工程借鉴意义。     

机载捷联惯导数字仿真器的设计

针对捷联惯导系统实时动态数据获取难的问题,设计一种机载捷联惯导数字仿真器。利用飞控仿真系统输出的参数作为惯性测量元件的真值数据,用Visual Studio 2005完成捷联惯导系统的姿态解算、速度解算和位置解算,实现捷联惯导系统的动态数字化仿真。仿真结果表明:该仿真器不但能灵活改变惯性器件参数,还具有良好的人机环境和输出参数的可视化效果。     

基于动压剖面的再入弹道解析解

针对升力体飞行器滑翔再入的飞行特点,提出基于动压剖面的再入弹道解析方法.首先,推导基于动压和高度历程的质点动力学方程,并给出已知动压剖面求弹道的解析算法.其次,根据飞行任务把滑翔再入过程分成初始下滑段和准平衡滑翔段,通过动压规划设计准平衡滑翔段弹道.最后仿真表明基于动压剖面的弹道设计方法能满足滑翔再入的飞行任务和飞行约束.     

固体火箭冲压发动机补燃室内硼颗粒点火计算研究

采用King硼颗粒点火模型，研究固体火箭冲压发动机补燃室内温度、压强、氧气摩尔浓度、硼颗粒初始半径对硼颗粒点火的影响。计算结果表明：当颗粒初始条件确定后，存在一个颗粒点火所需的最低环境温度；当氧气摩尔分数比较低时，增加环境总压，颗粒点火时问增加；当氧气摩尔分数比较高时，增加环境总压，颗粒点火时间反而减少；增大颗粒半径后，颗粒点火时间也增加；当环境温度升高时，颗粒点火时间显著减少。     

冲压式舵机腔内工作压力随飞行速度变化规律的数值仿真

为了简化舵机工作时所需的高压气源,现在一些反坦克导弹采用了冲压式舵机,其最大特点是利用导弹的飞行速度,使得来流的空气由舵机进气口进入舵机气源腔内受阻,从而产生舵机工作时所需的高压气体.由于导弹在飞行过程中其速度是变化的,因此,舵机内的高压气体压力也随速度变化,如何计算舵机内高压气体压力,对舵机和反坦克导弹的设计很重要.本文采用了求解三维、雷诺平均的Navier-Stokes方程的方法,对反坦克导弹的可能飞行速度范围进行了数值仿真.     

Simulation of Aviation Kerosene Combustion in Dual-mode Scramjet Combustor

Supersonic combustion of aviation kerosene is investigated under the flight conditions of Mach number 5 and fuel-air equivalence ratio 0. 551. The trajectories of the fuel droplets and the heat/mass transfer between them are simulated by means of discrete phase model （DPM）. The k-ω model is chosen for turbulence closure and the non-premixed probability density function （PDF） approach is used to calculate the turbulence-chemistry interaction. The calculated wall static pressure and the total pressure loss coefficient are very close to the experiment results. The strut and cavity devices significantly increase the combustion efficiency.     

高超声速二维进气道多目标优化

从方案论证角度,对高超声速进气道的多目标优化问题进行了分析,对马赫数6的单点工作的进气道提出了以总压恢复系数和进气道喉道马赫数为优化目标,以流量系数为约束条件,对马赫数4.5－6工作的进气道提出了以马赫数6状态的总压恢复系数和喉道马赫数为优化目标,以马赫数6状态的流量系数、马赫数4.5状态的流量系数以及马赫数4.5状态的喉道马赫数为约束条件。同时,给出了一种二维进气道参数化方法和性能计算方法。在此基础上,采用遗传算法进行优化,获得了二维进气道的多目标优化结果,结果表明采用本文方法对高超声速二维进气道进行优化设计是切实可行的。