球形铝粉的凝聚／燃烧特性

球形与非球形铝粉的表面分析表明,前者表面层比后者均匀;试验表明球形铝粉比非球形铝粉抗凝聚能力好,化学反应能力较差.因此球形铝粉在推进剂燃面形成的凝滴较小,凝滴燃烧速度较慢.这些特性对球形铝粉的合理使用具有指导意义.     

平板弯曲问题的误差估计和网格自适应研究

本文对承受横向载荷的复合板设计了一个自动的误差估计和网络加密过程，并通过实际算例验证了此过程的有效性，结果证明所设计的过程能达到较高的计算精度。     

行军环境中发射箱贮存失效模式研究

研究了行军环境中发射箱的贮存失效模式,指出湿热和日照辐射是造成发射箱贮存能力下降和失效的主要原因.建立了行军环境中发射箱的传热和泄露过程数学模型,计算了发射箱内温度-时间及压力-时间变化规律,计算结果与现场测试结果吻合.提出了提高发射箱的环境适应能力的建议.     

传输型光学遥感器斜模式采样新方法研究

文章介绍了实现超模式采样焦平面3种解决方案面临的技术难点，为避开器件问题提出了一种新的斜模式采样方法。以任意两维周期采样理论为基础分析了斜模式采样技术的物理原理，并通过实验手段验证了斜模式采样技术的可行性。试验结果表明：改变探测器推扫方向的采样间距符模式采样技术可以提高传输型光学遥感器图像的空间分辨率，该技术相对于超模式采样技术，工程实现上要简单。     

翼面隐身结构在飞航导弹模型上的数值仿真研究

隐身结构是指由蒙皮和多种内部材料组成的、能满足承载要求、并具有明显降低雷达散射截面的结构。目的是探讨在常规布局飞航导弹上采用隐身结构的效果。以某常规布局飞航导弹模型为背景，设计出两种翼面隐身结构方案，并将这两种翼面隐身结构方案分别应用于飞航导弹模型的弹翼。应用时域有限差分法（FD-TD法）建立了飞航导弹模型电磁散射数值模型。通过数值仿真手段，计算、比较和分析了含有翼面隐身结构的飞航导弹和普通全金属飞航导弹的RCS值。数值仿真结果显示，与普通飞航导弹相比，这两种翼面隐身结构在许多方位上均能有效降低飞航导弹的RCS值。     

智能天线结构模糊自适应变形控制实验研究

基于dSPACE半物理仿真系统和所研制的压电作动器,设计并构建了智能天线结构实验平台,进行了结构变形控制实验研究。实验中采用常规PID作为基本控制方法,并在此基础上设计了一种模糊自适应PID控制器,将两种方法对应的不同控制效果进行了对比。结果表明:在所给的实验条件下,基于压电材料可实现对智能天线结构变形的控制,作动器控制变形量最大可达166μm;两种控制方法均可对结构变形进行控制,模糊自适应方法的绝对位置控制精度达到±0.5μm;应用模糊自适应PID控制方法对结构进行变形控制,较之常规PID控制方法能够降低系统响应的超调量,缩短稳定时间,提高控制精度,得到更好的控制过程。     

GPS卫星轨道摄动分析

对影响ＧＰＳ卫星轨道的主要摄动量，即地球势函数Ｊ２项对ＧＰＳ卫星轨道的影响作出了定量分析，为我国建立自己的局部测控网获取精密星历提供依据。     

基于接触理论的一类带锁定机构的间隙铰链分析模型研究

重点研究一类在我国航天器上得到广泛应用的带有锁定机构的间隙铰链，基于接触理论建立了该类型间隙铰链的分析模型。首先，将铰链零件间的接触力假设为单向的非线性弹簧，并将铰链简化为由非线性弹簧组约束的摆；然后。将展开扭簧假设为线性力矩弹簧，得到包含间隙影响的铰链的力矩-转角关系曲线。通过仿真分析和试验验证，认为铰链的力矩转角关系曲线是分段光滑的。是铰链结构尺寸、零件间隙以及材料特性的函数。呈现出明显的非线性特征。     

基于MATLAB的现代优化算法在飞行器气动外形设计中的应用

本文发展了MATLAB语言环境下的现代优化算法，包括遗传算法、模拟退火算法和基于分支联赛选择的多目标遗传算法，并用来求解高超声速飞行器气动外形参数优化问题。所研究的气动外形为带控制舵飞行器和可变弯体飞行器。在MATLAB环境下，求解了最大化升阻比的单目标优化问题和具体有两个冲突目标（最小化铰链力矩并且最大化平均操纵效率）的多目标优化问题。实际算例表明，在快速有效的气动力分析方法辅助之下，本文所发展的MATLAB现代优化算法可以在飞行器初始设计中发挥作用。本文所提供的现代优化算法是对MATLAB优化工具箱的一个有益的扩展。     

基于UKF的航天器最小参数姿态矩阵估计方法

钊对航天器的惯性-星光姿态确定系统，选取基于矢量观测的最小参数姿态矩阵估计方法为定姿算法。但是由于系统模型是非线性的，针对系统模型的非线性，将UKF（Unscented Kalman Filter）与最小参数姿态矩阵估计方法结合，设计了一种针对MEMS陀螺和CMOS APS星敏感器的UKF姿念估计器。仿真结果表明：在敏感器精度较差的情况下，该UKF、姿态估计器能够满足大多数航天器对姿态确定精度的要求。此外，UKF和EKF（Extended Kalman Filter）的仿真对比结果表明：UKF滤波器的收敛速度高于EKF滤波器，状态估计的精度也优于EKF滤波器，且数值稳定性好。