基于DFR法的螺栓连接件疲劳性能研究

针对螺栓连接件在服役过程中易产生疲劳损伤的问题,采用有限元模拟、理论分析和试验测试相结合的方法探究试验件厚度以及螺栓连接间隙对构件疲劳性能的影响规律。有限元模拟结果表明,由于构件几何形状的不连续性以及螺栓连接间隙的存在使得连接件中的铝合金板孔边产生较为明显的应力集中现象,在循环载荷作用下易在该处萌生疲劳裂纹导致构件的损伤失效,而施加螺栓预紧力可以通过摩擦传载改善孔边的受力情况。在静力分析的基础上,采用有传载紧固件双剪接头结构细节疲劳额定值（DFR）理论计算方法估算不同类型试验件的DFR值。理论估算结果与通过双点法确定的试验件DFR值基本吻合,相对差异在10%以内,可以验证该理论方法有较好的工程适用性。分析结果表明,试验件的连接间隙会影响螺栓的受载情况,在拉伸过程中先发生接触的螺栓处有较大的应力集中,最终导致连接件的疲劳失效;当试验件的厚度增加,铝合金板所承受的附加弯矩增大,会影响孔边的应力分布,在一定程度上降低试验件的疲劳性能。试验件厚度和连接间隙对试验件疲劳性能的影响可通过应力集中系数来综合体现,试验件DFR值近似随应力集中系数呈线性降低。本工作的研究成果可为螺栓连接件疲劳性能研究提供参考。     

空-空导弹合成调节自动驾驶仪飞行试验

下一代近程空-空导弹将以在近程空-空战斗中具有很强的机动性为主要特征。而相应系统的强非线性和快速时变动态特性,都将为自动驾驶仪的设计带来巨大挑战。利用现代的鲁棒设计方法论,例如带有动压控制器调参的合成的综合设计法将产生一个完整的高性能的自动驾驶仪。全方位的仿真和几项飞行试验验证了整个飞行过程的鲁棒性和工作性能。     

TDI-CCD遥感图像条带噪声的消除

针对TDI-CCD遥感图像固有条带噪声的灰度值在原始信息中变化比较缓慢的特 点及小波变换对奇异点检测的优越性, 提出了一种快速傅里叶变换和小波变换 相结合的方法来确定条带噪声频率点所在的位置, 采用改进的陷波滤波器对条 带噪声的频率成分进行消除. 另外, 提出一种基于提升小波变换的改进阈值 函数法, 用以消除图像的条带噪声. 实验结果表明, 在消除条带噪声方面, 改 进的陷波法优于改进的阈值函数法, 而改进的阈值函数法优于硬阈值函数和软 阈值函数法. 利用改进的陷波法消除条带噪声后, 图像的质量得到提高, 其PSNR达到46.4181dB, NMSE减小到0.00007, 相对基于提升小波变换的 几种阈值函数法, PSNR提高了3～4dB, 而NMSE则减小了 0.00007～0.00011. 本文提出的方法能较好地消除遥感图像的条带噪声, 同时能够较好地保持原图像的特征, 具有可行性.      

用于星载赋形天线的基于频域多相干目标测向算法

提出了一种用于星载赋形天线抗多个相干干扰的基于频域单 快拍的测向算法,该方法首先采用频域多目标测向算法实现多干扰源的方向估计;基于 估计出的干扰源到达方向,对相干信号采用陷零投影矩阵对强目标陷零,以达到对强干扰 进行抑制从而测出弱干扰,较好地保证了相干强弱信号测向的准确性,从而有效地对同 时强弱相干干扰进行抑制。仿真结果和性能分析验证了该方法的可行性。
     

基于均匀圆阵的信号二维方向角高精度估计

基于均匀圆阵(UCA),提出一种信号二维方向角的高精度估计方法。首先,充分利用了信号的空、时域信息,构造时空旋转矩阵,从而达到多个信源分离的目的。其次,直接利用UCA的阵列流形,采用最小二乘法估计信号二维方向角。最后,给出解相位整周期性模糊的方法。计算机仿真表明了此方法具有估计精度高,对阵元的幅相误差鲁棒性强等特点。     

非理想均匀圆阵的波达方向和多普勒频率联合估计

针对均匀圆阵存在一般阵列误差 (如阵元的幅相误差和安装位置误差等 )的情况 ,提出了多个信号的波达方向和多普勒频率估计方法。直接利用均匀圆阵的阵列流形 ,采用波达矩阵法估计各个信号的多普勒频率。由一般阵列误差的统计特性构造加权矩阵 ,采用加权总体最小二乘法估计各个信号的波达方向。此方法具有鲁棒性强等特点。计算机仿真证明了此方法的有效性     

基于石墨烯强化传热的微小飞行器热控设计

文章针对微小飞行器电子设备高度集成化带来的热控风险，以某微小飞行器为研究对象，在分析其轨道参数和结构性能的基础上，提出采取不同厚度的石墨烯导热层等温强化传热的热控设计方案；通过热分析软件建立飞行器在轨状态的热模型，仿真计算飞行器在高温和低温工况下的外热流及不同厚度的石墨烯导热层方案下的瞬态温度分布，并对结果进行对比分析。结果表明，采取石墨烯导热层等温强化传热的热控方案可明显降低微小飞行器内部单机的温差，解决高低温工况下单机温度波动较大的问题。同时，通过实验方法验证了利用石墨烯导热层实现微小飞行器等温化的可行性。     

基于预滤波器和两级AIME的GNSS/INS超紧组合慢变故障检测

针对包含预滤波器的GNSS/INS非相干超紧组合架构，提出了一种基于预滤波器的两级AIME慢变故障检测方法。该方法首先基于预滤波器构建第1级AIME检测，并设计了关于第1级AIME检测统计量的检测量Kalman滤波器。在发生慢变故障时，第1级AIME故障检测统计量存在递增趋势。对于检测量Kalman滤波器而言，这种递增趋势也可视作一种慢变故障。以检测量Kalman滤波器为基础，构建了第2级AIME检测算法，以达到减小故障检测时间的目的。在单星和两星伪距慢变故障场景下，进行了仿真与对比分析。仿真结果表明，所提方法能够正确识别故障卫星并且可以显著减小慢变故障的检测时间。对于小变化率的慢变故障，所提方法在检测时间上的优势更加明显。