基于热响应的卫星推进剂剩余量测量方法研究

介绍了基于热响应法的卫星推进剂剩余量在轨测量方法的原理,给出了国外在Telstar 11,LM 3000,BSS601平台日本通信卫星,Turksat 1C卫星的应用情况。给出了将该方法用于国内卫星的设想,并归纳了推进剂在轨空间分布高精度仿真、带液条件下贮箱内复杂传热过程高精度热仿真、贮箱与整星耦合热分析仿真等关键技术。     

辅助加热温度对铝合金厚板FSW焊缝成形的影响

对铝合金厚板搅拌摩擦焊（FSW）而言,焊缝底部金属温度低、流动能力差是导致焊缝成形困难的主要原因。为此,本研究采用辅助加热的方式对待焊母材底部进行预热,分析辅助加热温度对厚板搅拌摩擦焊焊缝成形的影响。结果表明,随着辅助加热温度从20℃升高至80℃时,焊缝成形质量先变好后变差,宏观表现为焊缝内部焊核区宽度、高度及面积呈现先增大后减小的趋势,而疏松区面积呈现先减小后增大的趋势。其中,当辅助加热温度为40℃时,焊缝成形质量最好,焊核区尺寸最大,疏松区消失;而当辅助加热温度升高至80℃时,焊缝成形质量最差,疏松区面积最大。研究认为,其主要原因是添加合适的辅助加热温度可显著提高焊核区塑性金属的峰值温度及高温停留时间,塑性金属流动能力明显提高,焊缝成形质量得到极大改善。焊核区塑性金属的迁移方式由沿搅拌针表面向焊缝上部高温区迁移向挤压焊核区周边冷金属横向迁移转变。但是,当辅助加热温度太高时,焊核区塑性金属迁移方式开始转变为原始的沿搅拌针表面向焊缝上部高温区迁移,且此迁移程度有明显增大的趋势,导致焊缝内部疏松区缺陷再次出现。     

基于ICA和小波脊的多辐射源调制类型识别

针对电子侦察中多个雷达辐射源信号混叠时的调制类型识别问题,利用独立分量分析将多个雷达辐射源信号进行分离,再对分离后的辐射源信号采用小波变换,提取信号时频分布的脊线,最后计算脊线特征值,通过脊线特征值来判断辐射源调制类型.仿真实验验证了该方法的正确性和有效性.     

前缘尖化对飞翼布局飞行器气动隐身性能影响

飞翼布局飞行器内翼段前缘尖化可降低雷达回波的镜面反射强度,进而提升隐身性能.针对前缘尖化可能带来的气动问题,本文对一种典型飞翼布局飞行器的流场和电磁散射特性开展了模拟仿真.以RANS方程作为控制方程,采用k?ωSST湍流模型求解,对全机气动性能进行了分析,并结合流场特征作出解释.采用多层快速多极子算法,在典型入射频率下...     

简单用户微编码器件适航要求研究

用户微编码器件的便捷性与高效性,使其在机载设备研制中被广泛应用。由于具有高度集成性和复杂性,难以通过传统方法对开发过程中产生的设计错误进行管理和评估,其使用会对飞机的安全性造成影响,因此通常采用研制保证方法表明用户微编码器件的适航符合性。但在实际项目中,用户微编码器件实现的功能可能较为简单,采用充分的确定性测试和分析相结合的方法足以表明其功能确定性,确保其在机载设备中的使用安全性。通过对现有适航咨询通告、工业标准及实践指南等资料的分析和研究,旨在梳理出简单用户微编码器件通过充分的确定性测试和分析相结合的方法表明适航符合性需满足的相关要求和关键要素,为机载设备制造商完成简单用户微编码器件的适航验证提供支持和帮助。     

气相沉积技术的现状与发展

本文阐述了气相沉积技术的发展和应用,概括了此技术在我国的现状,分析并展望其未来的发展,还注意到了研究领域中的动向和趋势.     

箭上遥测信号不等分功分实现方案及仿真研究

首先介绍了使用定向耦合器和Wilkinson功分器对箭上遥测信号进行不等分功分的原理,在此基础上,分别用这两种方案实现了S波段射频信号10∶1不等分功分,并对二者的性能指标进行了仿真研究和分析比较,结果表明,无论是产品自身的可靠性,还是在性能指标方面,采用改进型Wilkinson功分器均优于平行线定向耦合器,为工程应用提供了参考。     

里程仪辅助捷联惯导系统的旋转式行进间对准方法

行进间对准可有效提高捷联惯导武器系统平台的快速反应能力和机动性能,但其对准精度受限于等效东向陀螺的零偏。鉴于惯性仪表整周旋转的积分平均作用能对消常值零偏,将旋转调制原理引入里程仪辅助捷联惯导的行进间对准以提升其精度,提出了“正反旋转+惯性系粗对准+回溯Kalman滤波精对准”的对准方案。相比于常规双重积分惯性系算法,该对准方案仅采用一次积分算法,其速度矢量信息采用滑动平均处理,较大程度地抑制了由里程增量微分导致的噪声误差,并实现了从非零速开始的行进间对准。对机抖激光陀螺固定数字滤波延时进行补偿后输出,以确保惯性仪表、转位测角和里程仪三者的同步。仿真结果表明,旋转式行进间对准能够将航向对准精度从1.1′(RMS)提高到0.54′(RMS)。同时,车载试验表明,旋转式行进间对准能够达到15min时间内1′(RMS)的航向对准性能。     

基于GASVM-HMM算法的飞行员操控意图识别

针对传统意图识别方法的识别单一性和实时性差的问题,提出基于GASVM-HMM算法的飞行员操控意图识别方法。20名被试者在A320飞行模拟器上进行测试,采集飞行过程中飞行员与显示屏和控制装置的交互动作数据,并建立操控意图数据集。方法将GA与SVM算法结合进行优化,提高识别的精度,并将GASVM层的输出转化为概率作为HMM层的输入值,进一步提高整体意图识别模型的准确性。与传统的算法进行对比后发现,GASVM-HMM算法的准确率较高,达到92.92%。最后进行实时验证,证明了算法的有效性。