基础抽吸率对汽车风洞试验的影响

采用试验手段和计算流体力学方法(Computational Fluid Dynamics,CFD),研究基础抽吸率对汽车风洞试验的影响.首先,基于HD-2汽车风洞,运用试验方法完成对汽车风洞地面边界层厚度的测量,并对边界层的厚度进行评价,结果表明边界层的厚度与来流速度成反比;其次,综合运用数值模拟和试验测量方法,研究基础抽吸率大小对汽车风洞地面边界层厚度影响,研究发现随着抽吸率的变大,边界层厚度逐渐减小.最后,以MIRA汽车标模为对象,研究基础抽吸率对汽车气动特性的影响,当基础抽吸率小于0.06时,汽车的气动阻力系数随着基础抽吸率的增大而增大,进一步增大基础抽吸率,气动阻力系数不再产生明显变化;本文研究结果对汽车风洞抽吸系统的设计和最佳抽吸率的选取有重要的指导意义.     

征管稽查中电子数据恢复的策略与技巧

阐述了电子数据的存储原理,分析了常见的数据恢复种类,介绍了常用的数据恢复软件,提出了在征管稽查中电子数据恢复的策略与技巧。     

基于信号子空间的半盲多用户检测

将线性共轭的思想引入到基于子空间的半盲多用户检测,设计了基于子空间方法的线性共轭半盲多用户检测器,有效地改善了系统的输出信干比和误码率性能.PASTd 算法由于复杂度低而被广泛的应用于多用户检测,然而,PASTd算法跟踪到的信号子空间不正交,从而导致收敛速度极慢.针对这一问题,对PASTd算法进行了改进,提出一种修正的PASTd算法,并将其应用于线性共轭半盲多用户检测器,从而有效的提高了收敛速度,降低了计算复杂度.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.     

基于多岛遗传算法的湍流模型优化研究

采用Isight软件中的优化拉丁方法设计了20组Realizable k-ε湍流模型的经验系数,并在Fluent中采用这些经验系数对Ahmed模型的外流场进行了仿真分析.在此基础上,用Kriging模型建立近似面模型,以风洞试验结果为优化目标,采用多岛遗传算法对Realizable k-ε湍流模型中的经验系数进行优化....     

联合准则下的认知雷达波形设计

针对不同工作环境中, 需要雷达同时具有多种模式和多种任务的问题, 提出了一种联合优化准则的雷达波形设计方法, 该方法综合考虑了目标与回波之间的互信息与信干噪比。在发射信号能量有限的约束条件下, 首先通过最大边缘分配算法求解最优波形, 其次讨论互信息与信干噪比的增减率, 当改变系数值时, 联合准则下的雷达信号模型既可同时提高互信息和信干噪比值, 又可根据发射需求分别优化互信息或信干噪比。最终信号模型通过一次或较少次数的观测同时完成目标参数估计、检测或识别任务, 为雷达波形优化朝着多功能模型设计提供研究依据。     

基于L阵的分布式信源二维波达方向估计算法

研究了将相干分布式信源积分形式的方向向量化简为点信源方向向量与实向量的Schur-Hadamard积的方法,提出了一种基于L阵的相干分布式信源二维波达方向分离估计算法.利用阵列结构的特点首先估计仰角,然后构造基于Schur-Hadamard积的二阶统计量估计方位角,所利用的二阶统计量对噪声不敏感,具有较好的信噪比性能.该算法将二维波达方向联合估计简化为两步一维估计,有效降低了计算量.仿真实验验证了所提算法的有效性.