摘要：在导弹的初期设计阶段,通常需要对导弹的气动性能进行快速粗略评估。针对传统工程估算软件计算精度低和CFD方法计算代价大的缺陷,提出一种基于高斯过程回归(GPR)代理模型快速预测典型导弹气动性能的方案。以导弹外形参数和攻角作为模型输入,升力系数、阻力系数和力矩系数作为模型输出,对GPR模型的气动性能预测结果进行分析。首先,与其他常用代理模型的预测精度对比,GPR模型对3种系数的预测误差分别仅为0.24%、0.36%和0.36%,高于其他代理模型的预测精度。其次,考虑GPR模型核函数选择严重依赖人工先验知识的问题,采用了一种自动核构造算法,无需先验知识即可从数据中自动学习核函数。将该算法嵌入GPR框架中,与传统GPR模型比较,实验结果表明:基于该算法的GPR模型对3种系数的预测误差分别降低到0.10%、0.22%和0.17%。最后,给出导弹气动性能快速预测的应用实例,结果表明所提出的GPR模型的导弹气动性能预测方案是有效的,能够满足设计初期快速且精确的气动性能预测需求。

摘要：流动控制激励器是主动流动控制技术的核心,其设计水平和工作性能直接决定了主动流动控制的应用效果和应用方向。为了获得流动控制激励器的作用规律,需要大量实验研究激励参数对控制效果参数的影响,实验代价较大。利用逆向等离子体合成射流激波控制实验数据,采用机器学习中的高斯过程回归模型,获得激励器参数(头锥直径、腔体体积、放电电容、出口直径)到控制效果参数(最大脱体距离)的映射规律,对比多种核函数下高斯过程回归的预测效果,采用特征重要性分析方法分析激励器参数对控制效果参数的影响程度。结果表明:对于小样本问题,采用2次多项式核函数Poly2的高斯过程回归预测精度最高。在特征重要性分析上,头锥直径对最大脱体距离的影响程度最大;其次是放电电容和腔体体积,2个参数的影响相近;出口直径影响最小。本文工作可为高速复杂流场流动控制实验中激励器各项参数的设置提供一定参考。

摘要：信息物理融合系统(CPS)是一个多维复杂系统,随着系统的复杂性不断增加,设计人员对它们的行为几乎无法理解。针对许多复杂系统无法使用传统的方法来建模的情况,采用构建自动机的方法,对复杂CPS系统的输入输出轨迹进行处理生成混成自动机。混成自动机可以清楚地描述CPS系统中的离散动作行为和连续变量的变化,为CPS系统提供良好的可读性规范,模拟CPS系统中的动作行为。该方法基于Shapelet技术,将时间序列输入输出轨迹进行预处理,对所有的时间序列轨迹进行分段操作,利用提出的相似性标准将这些分段进行归类,基于提出的算法对相似分段(状态)集合进行聚类,挖掘出离散状态序列与变迁关系和离散跳跃条件,利用统计学方法挖掘出连续的流条件,组合成混成自动机。针对挖掘出的混成自动机,用两个工业模拟案例评估提出的算法,算法的结果显示了自动机的准确性,表现出了规范挖掘具有促进可读性和系统理解的优势。

摘要：三维树木模型在虚拟地理环境,三维城市场景等领域中应用广泛,但由于树木中包含丰富的几何信息,难以对大规模的森林场景进行有效的渲染.为此我们设计了一种基于视点互信息(Viewpoint Mutual Information,VMI)的树木实时简化方法.在预处理中按照树枝间的拓扑关系将树木划分为具有父子关系的节点,然后根据VMI计算每片树叶在多个视点下的平均重要度并以此对树叶进行排序,重要程度较小的树叶在简化过程中将会被优先删除.实时简化过程中,我们提出了一种视点依赖的简化方法,大大降低了需要渲染的数据量.为了提高渲染森林场景时的性能,我们使用了多种渲染优化措施以避免不必要的细节层次(Level Of Detail,LOD)切换.