基于变步长CFD/RBD方法的旋转弹轨迹仿真

采用变步长方法实现非定常Navier-Stokes方程和刚体六自由度运动方程的耦合求解,并对美国ARL旋转弹试验模型的飞行轨迹进行了仿真。旋转弹自由飞行过程中受到空气阻力作用,转速下降,气动力变化趋缓。因此轨迹仿真时先选取较小的时间步长,随着转速的下降逐渐增大步长,这样可以减少计算时间。刚体六自由度运动方程的数值求解采用变步长Adams预估校正法。将定步长和变步长两种方法应用于旋转弹实验模型轨迹仿真,并将计算得到的旋转弹空间位置、姿态角与试验结果进行了对比,结果显示:方法能较精确地仿真旋转弹飞行轨迹。在相同初始步长条件下,变步长方法较定步长方法计算时间减半;在相同计算时间条件下,变步长方法较定步长方法精度更高。     

基于零均值特性的箕舌线变步长 LMS算法

针对基于箕舌线变步长LMS算法步长更新公式易受噪声干扰的问题，根据高斯自噪声的零均值特性，提出基于零均值特性的箕舌线变步长LMS算法，使算法的抗噪声干扰能力增强。若2算法选取相同参数α、β，则基于零均值特性的箕舌线变步长LMS算法相对于箕舌线变步长LMS算法具有小的稳态误差。在保证算法收敛的条件下，基于零均值特性的箕舌线变步长LMS算法相对箕舌线变步长LMS算法具有较快的收敛速度。     

四元数在刚体姿态仿真中的应用研究

以对称重陀螺为例,探讨了四元数在刚体姿态仿真中的应用及应用中存在的问题,指出姿态用四元数描述具有解算速度快、不会出现奇异的优点,但四元数方程中隐含的约束是微分形式,导致其对仿真时间步长有严格的限制,这在一定程度上限制了它的应用,最后讨论了用四元数实现姿态描描述惟一性的问题,并提出了“标准”四元数的概念。     

液体火箭发动机故障特性动态模拟

以某大型泵压式供应系统液体火箭发动机为研究对象，建立了液体火箭发动机非线性动态数学模型。针对已发生过或可能出现的故障形式，以阶跃形式输入，进行了故障状态下动态特性模拟。数值方法用四阶定步长龙格—库塔方法发展而成的自适应变步长龙格—库塔法。计算结果表明，所建模型较精确合理，数值方法满足故障模拟的要求。该工作为故障模式提取、监控参数优化选择、基于模型的故障检测与诊断等发动机健康监控问题的研究奠定了基础。     

求解航空发动机非线性方程组的变步长牛顿法

详细分析了航空涡轮发动机部件共同工作的非线性方程组的求解收敛性问题,并对计算中常见的迭代不收敛问题的机理进行了研究总结。针对常见的不收敛问题,提出了以传统牛顿迭代法为基础的变步长牛顿法加以解决。采用变步长牛顿法后,对某型定几何单轴涡喷发动机进行了一系列的验证计算,计算结果表明计算收敛性得到较大幅度的改善。变步长牛顿法对改善发动机总体性能计算收敛性具有很好的参考价值。     

双欧法与四元数法的应用比较

对解决欧拉方程奇异性的双欧拉和四元数法进行了对比研究，四元数法从理论上讲比较完美，但实际应用中存在较大的累积计算误差，从而影响计算精度；双欧法利用正、反欧拉方程间精华区倒挂关系进行分区交替运算，把精华区扩展到全域，不仅根除了奇异性，而且计算误差小。因此，对于解决欧拉方程奇异性来讲，双欧法要优于四元数法。     

空间飞行器大角度机动飞行的变结构姿态控制

研究了空间飞行器大角度机动飞行的变结构姿态控制。应用四元数来描述姿态运动，以消除大角度机动飞行时欧拉角描述所存在的奇异性。基于Lyapunov方法设计了变结构控制的切换函数，以保证系统的滑动模态．亦即四元数偏差的稳定性。基于所给切换函数，设计了变结构控制器。数值仿真的结果说明了设计方法的有效性。     

误差四元数及其在航天器姿态控制中的应用

以四元数作为定位参数对航天器进行姿态控制。首先导出了误差四元数矢量,从而解决了航天器姿态控制中最终姿态表示的非单值性问题;其次,通过一个典型例子提出了非线性三轴姿态控制方法,该方法以误差四元数作为反馈量,以控制力矩陀螺作为执行元件,利用李亚普诺夫函数对非线性系统进行控制,为大型航天器的姿态控制开辟了新的途径;最后,给出了仿真结果,从而说明了以误差四元数作为定位参数的航天器姿态控制法具有计算速度快、计算精度高等优点。     

四旋翼无人机建模及其四元数控制律设计

对四旋翼无人机进行建模与控制.在建模时采用了物理机理建模方法,尤其是对电机和螺旋桨进行了详细的建模,然后应用四元数对所建的模型进行了姿态角的控制.首先将欧拉角转换为四元数,然后求出误差四元数,接着由误差四元数推导出所要转动的角度和所要绕的轴.在此基础上,又对各个方向上的速度进行了控制,并与PID控制结果进行了对比.仿真结果表明,基于四元数的控制律更能有效地控制四旋翼速度较大的情况.     

导航系统中四元数传播误差的最佳控制

本文论航天器在导航过程中四元数传播误差的最优控制，并通过仿真给出结果。     

基于相关误差的变步长LMS算法

以自适应对象建模为应用背景,对不同的变步长LMS算法进行对比研究,提出了一种基于相关误差的变步长LMS算法,仿真结果表明,该算法较现有算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.     

制导炸弹偏航通道变结构控制研究

针对制导炸弹偏航通道存在对象参数摄动与外界干扰问题，设计自适应变结构控制器，并进行分析与改进（特别是分析了对象参数摄动后系统的稳态误差），通过理论推导保证系统稳定性以及良好的动态响应品质与静态响应品质；最后通过仿真验证了该方法的可行性。     

随机行距法抑制磁流变抛光中高频误差

本文提出了随机行距法抑制中高频误差的方法,理论分析了磁流变抛光固定行距法中高频误差的产生机理,通过仿真验证了随机行距法抑制磁流变抛光中高频误差的有效性,最后通过实验验证了该法的正确性。     

气动FA补偿变结构Bang-Bang位置伺服算法

 首先提出了一种基于两位两通高速开关阀的无杆气缸脉宽调制（PWM）控制方案,为气缸提供了中位截止机能。然后针对Bang-Bang控制算法中存在的超调和振荡现象,提出了摩擦力和加速度（FA）补偿的变结构Bang-Bang算法。该算法综合位置和速度误差的影响构造了加速度方向切换评价函数,考虑了摩擦力对控制量设定的影响,分别依据阶跃函数、线性函数和反正切函数对活塞加速度值进行动态设定,实现了运动过程中对活塞摩擦力的补偿和加速度的调整。最后,利用该算法进行了无杆气缸的带载伺服定位试验,对3种加速度设定函数的控制效果做了比较。结果证明FA补偿变结构算法在提高气缸定位精度方面有显著效果。     

不可压缩湍流的多尺度模型

基于可变时间间隔平均方法,提出了一种不可压缩湍流多尺度模型及平均流动方程.与传统的单尺度湍流模型不同,该模型在建立的过程中,保留了湍流的多尺度特性,结合平均流动方程,可以更好地预测湍流流场特征.通过模拟平面后台阶流动和不对称平板扩压器流动,并将预测结果与标准k-ε模型的预测结果对比,初步验证了其可信性及优越性.结果表明:计算所得的平面后台阶流动的流向再附长度与台阶边压力系数比比标准k-ε模型提高精度约20%;平板扩压器流动的回流区位置误差约为7%、倾斜壁面摩擦因数误差约为5%,而标准k-ε模型未能预测出分离现象.可以看出该模型适用于典型的分离流动,在湍流流场的预测中表现优异,具有一定的工程应用价值      

一种变步长LMS自适应滤波算法研究

为了解决最小均方(LMS)算法的稳定性以及收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提出了一种复数型自适应变步长的LMS算法,它的权系数的调整取决于误差曲面在新权值点上的梯度。分析了新算法的收敛特性以及参数选择对算法性能的影响。算法具有较快的收敛速度、鲁棒稳定性且运算小易于实现的特点。计算机仿真的结果与理论分析相一致,证实了算法的收敛性能优于标准的LMS算法并且具有较好的实用性。     

用正弦规测量圆锥角实验的误差分析

本文定量分析了在用正弦规测量圆锥角的实验中定值系统误差、变值系统误差及偶然误差对测量结果的影响，给出了减少相应测量误差的方法，以达到相对准确的测量结果。     

基于阶跃响应的飞行器单独静、动导数数值求解方法

基于阶跃响应方法,结合刚性动网格技术,对飞行器的单独静、动导数的精细化数值计算进行了研究.以纵向为例,通过给物面施加恒定附加攻角,求解得到阶跃响应运动过程的非定常气动力,求导得到静导数.同样给物面施加恒定的俯仰角速度,并同时强迫物面平动以抵消俯仰转动产生的附加攻角影响,可由非定常气动力求导得到动导数值.分别利用NACA0012翼型和三维SACCON飞翼无人机进行了计算验证,各攻角下的静、动导数值与文献、试验结果吻合得很好,最大误差不超过5%.结论表明:基于阶跃响应的单独静、动导数直接模拟方法计算耗时仅为传统强迫振动方法的21%,效率相对较高,且可推广到横航向的动导数计算,为飞行器的稳定性研究提供参考.      

非定常数值模拟方法的发展及其在动态绕流中的应用

基于混合通量分裂的思想,通过应用Gauss-Seidel迭代求解差分方程,构造了一种时空二阶精度、无条件稳定的隐式迭代NND算法,并讨论了时间精度与稳定性,亚迭代收敛判则,几何守恒律的应用以及动壁边界条件等相关问题.通过引入一种简便易行的加权函数来综合刚性动网格生成技术和超限插值生成动网格这两种方法的优点,发展了一种计算量小、比较实用的加权动网格生成技术.作为应用实例,本文给出了多个动态物体绕流的数值模拟算例,计算结果表明了本文数值方法的成功.     

基于ADE-ELM的涡轴发动机建模方法

提出了基于自适应微分进化-极端学习机(ADE-ELM)求解平衡方程的高精度涡轴发动机实时部件级模型建立方法.基于牛顿-拉夫逊(N-R)迭代模型,以迭代计算前模型平衡方程残差为输入,迭代收敛后平衡方程猜值修正量为输出,训练极端学习机,并采用自适应微分进化(ADE)算法优化极端学习机(ELM)参数,提高猜值修正量映射精度.ADE算法中采用sigmoid型自适应缩放因子,提高了微分进化算法的寻优能力.在涡轴发动机不同飞行状态下的测试结果表明,以N-R迭代算法模型为基准,基于ADE-ELM的发动机模型,最大建模误差约为一次通过算法的1/3,运算耗时约为一次通过算法的1/3,验证了算法的有效性.