简介：文章给出了一种真正多维的HLLRiemann解算器．采用AUSM分裂将通量分解成为对流通量和压力通量，其中对流通量的计算采用迎风格式，压力通量的计算采用HLL格式，且将HLL格式的耗散项中的密度差用压力差代替，从而使得格式能够分辨接触间断．为了实现数值格式真正多维的特性，分别计算了网格界面中点和角点上的数值通量，并且采用Simpson公式加权组合中点和角点上的数值通量得到网格界面的数值通量．为了减少重构角点处状态时的模板宽度，计算中采用基于SDWLS梯度的线性重构获得2阶空间精度，而时间离散采用2阶保强稳Runge—Kutta方法．数值实验表明，相比于传统的一维HLL格式，文章的真正多维HLL格式具有能够分辨接触间断，以及更大的时间步长等优点．与其他能够分辨接触间断的格式（例如HLLC格式）不同，真正多维的HLL格式在计算二维问题时不会出现激波不稳定现象．

简介：针对传统基于g信息的粗对准的捷联惯导系统中,受传感器噪声的影响,存在效视运动无法提取和双向量共线的缺点,提出了一种基于改良Kalman滤波的参数辨识粗对准方法。该方法通过构建视在重力在初始载体系中的映射模型,利用改良Kalman滤波进行模型参数辨识,然后通过识别参数重新构建视在重力在初始载体系中的映射,解决了由于传感器噪声导致有效视运动无法正常提取的缺点。利用识别参数具有随估计次数增多得到优化的特点,构造初始时刻和最终时刻向量,避免双向量共线问题。利用改良Kalman滤波算法的自适应特点,优化参数识别精度与速度。转台实验表明,采用改良Kalman滤波方法航向对准精度为-0.0414°,标准差为0.041°,而传统RLS方法得到的航向精度为-0.0738°,标准差为0.128°。由此可知,本文提出的方法性能更优。

简介：针对石英晶体各向异性的特点,设计了一种驱动梁为双＂W＂截面形状的石英音叉微机械陀螺,通过在驱动梁表面凹槽两端设置深凹槽,有效提高了凹槽侧壁的陡直性,进而提高了驱动梁内部电场的激励效率和陀螺灵敏度。采用有限元仿真的方法,分析了不同截面形状的驱动梁压电激励力的相对大小,优化设计了陀螺芯片结构参数。依据陀螺芯片的结构,设计了合理的工艺方案并在3英寸石英圆片上制作出了三种驱动梁截面形状的陀螺器件,测试结果表明,相对于矩形驱动梁截面的陀螺芯片,双＂W＂形驱动梁截面的陀螺芯片的灵敏度提高约60%。

简介：文章通过对EFM（effectivefieldmodeling）模型进行简化,消除了原模型的非守恒性项和非双曲性特性项,发展了一种基于密度的气液两相流模拟方法：ρ-VOF方法.利用体积分数信息对控制单元内的自由界面进行重构,得到了控制单元内流体的空间分布,并采用AUSM^＋-up格式获得考虑气液流体接触间断信息的对流通量.新方法可统一处理激波间断和接触间断的相互作用,保持自由界面的尖锐性,并且其计算量与自由界面的空间复杂度无关.最后,数值模拟了液体激波管气液激波管和气体激波跨二维液滴传播等问题,并与文献结果进行对比,验证了本方法在气液两相流模拟中的准确性.

简介：使用高阶间断Galerkin（discontinuousGalerkin,DG）方法求解双曲守恒律方程组时,非物理效应常常导致计算过程的中断,这在很大程度上制约着该方法在计算流体力学中的应用.文章结合局部单元上原始流动变量的Taylor展开,设计了一种新型的限制器,通过对各阶空间导数的重构,有效地消除了非物理振荡的不利影响.对二维Euler方程的计算结果表明,该限制器不仅能够捕捉高质量的激波,而且能够保证残值的有效收敛.

简介：针对GPS精密单点定位对高精度的需求,提出了一种采用小波神经网络的GPS精密单点定位解算方法。该方法利用小波变换和神经网络学习功能,无需准确系统先验信息,误差函数能够快速收敛,逼近真实误差模型,从而提高GPS精密单点定位精度。仿真结果表明,静态条件下与传统最小二乘法和卡尔曼滤波算法相比,该算法定位收敛时间缩短50%,定位精度分别提升90%和50%。动态情况下,较最小二乘法和卡尔曼滤波算法定位精度提高20%~80%。

简介：为了解决传统足部航姿参考系统中航向信息可观性较差的问题,提出了一种采用足部航姿参考系统和肩部电子罗盘的室内个人导航方法。在这种模式下,肩部电子罗盘测量得到的航向信息被直接用于计算足部航姿参考系统的姿态转移矩阵。在此基础上,通过在行人在行走过程中足部处于静止状态时采用卡尔曼滤波器被用来限制惯性导航系统的误差漂移。实验结果显示,本文提出的方法平均位置误差与不使用肩部电子罗盘的方法相比降低了30%左右。

简介：基于状态空间模型的许多传统滤波算法都基于Rn空间中的高斯分布模型,但当状态向量中包含角变量或方向变量时,难以达到理想的效果。针对J.T.Horwood等提出的nS？R流形上的GaussVonMises（GVM）多变量概率密度分布,扩展了狄拉克混合逼近方法,给出了联合分布的GVM逼近方法,推导了后验分布的GVM参数计算公式,设计了量测更新状态估计算法。将J.T.Horwood等的时间更新算法与所提出的量测更新算法相结合,可实现基于GVM分布的递推贝叶斯滤波器（GVMF）。仿真结果表明,当状态向量符合GVM概率分布模型时,GVMF对角变量的估计明显优于传统的扩展卡尔曼滤波器。