超宽带/宽波束SAR的后向投影(BP)算法

超宽带/宽波束(UWB/WB)SAR的相参积累角很大,会引起严重的距离徙动现象,使传统窄带/窄波束成像算法(RD算法等)不再适用。后向投影(BP)算法避免了菲涅耳近似,通过计算双程时延将信号进行相干累加,从而获得方位向高分辨率。文中对SAR成像以及BP算法的原理进行推导,然后通过计算机仿真验证理论分析的正确性和算法的有效性,最后详细讨论图像的像素间隔对成像的影响。     

基于DDS与FPGA技术的DS-FH混合扩频信号源的研制

在采用单一跳频通信方式时,部分频带噪声干扰会引起性能的极大恶化,而DS-FH混合扩频通信体制可有效地降低部分频带干扰对系统性能的影响,文中提出一种基于DDS(DirectDigitalSynthesizer)与FPGA技术的DS-FH混合扩频信号源的实现方案,并分析该信号源在部分频带干扰环境下的抗干扰性能。     

糠酮树脂炭及其炭/炭复合材料微观结构与性能研究

通过浸渍/炭化(PIC)工艺制备了糠酮树脂炭块及糠酮树脂基炭/炭复合材料,对其密度分布、力学和热物理性能及微观结构高温演变过程进行了分析研究。结果表明,制备的糠酮树脂炭块及其炭/炭复合材料密度分布较为均匀,其压缩强度分别为33.9、99.4 MPa,室温~1 000℃时平均线膨胀系数分别为3.91×10-6、1.69×10-6K-1;当热处理温度达到2 100℃左右时,Lc值开始大幅度增长,标志着无定形碳向石墨晶体结构转变。在整个热处理过程中,炭/炭材料石墨微晶尺寸增长幅度比纯树脂炭的大,树脂炭块的显微结构为一种高孔隙度的炭结构,但在炭/炭复合材料中树脂炭与纤维之间界面结合良好。     

再入航天器的神经网络自适应控制

对于再入航天器来说 ,可恢复故障通常会导致总体控制权限的降低。本文将伪控制限制方法和神经网络自适应控制运用到再入航天器的制导与控制中。利用两个控制回路来实现控制目标。其中 ,外回路适用于力的扰动 ,而内回路适用于力矩的扰动。限制外回路以阻止对内回路动态特性的调整。在达到控制极限时 ,伪控制限制也可进行自适应调整。另外 ,本文还通过加入加速度计反馈元件以提高系统的性能     

多模式组合诊断技术在导弹导引头上的应用研究

阐明了四种类型的多模式组合诊断方法及其故障诊断的核心思想。以某导弹导引头的故障诊断为实例，详细描述了基于模糊理论、神经网络和粗糙集理论的三组合模式的诊断过程，并给出了诊断结果；介绍了我们研制的基于不确定性理论和专家系统组合的智能化故障诊断专家系统的应用。研究和应用实例表明：多模式组合诊断技术通用性和鲁棒性强。能够加快诊断速度。降低误诊率。尤其适合于复杂系统的故障诊断，具有很大的工程实用价值。     

炭/炭/Al2O3陶瓷基复合材料的制备

通过合理的制备工艺制得一种新型既耐烧蚀又能防热的复合材料－炭／炭／ＡＩ２Ｏ３陶瓷基复合材料。预制件整体发毡先通过热梯度气相沉积ＣＶＤ处理，然后经反复的真空－压力浸清ＡＩ２Ｏ３型无机胶，再通过５００℃烧结制得。得到的材料轴向压缩强度大于６０ＭＰＡ。材料外部导热系数为１．７３０Ｗ／（ｍ＾．Ｋ）（８００℃），内表面线烧蚀率为０．０１２ｍｍ／ｓ。     

液体火箭发动机制造技术发展现状

以欧洲阿里安系列火箭为例,介绍了发动机的制造技术发展情况,详细论述了推力室及涡轮泵的几大部件所采取的工艺技术,通过对液体火箭发动机制造技术现状的分析,说明了制造技术的发展不仅为发动机采用新结构、新材料创造了条件,而且还促进了发动机性能的提高。     

RBCC发动机性能分析方法研究

通过进行前体的边界层效应修正、采用有限化学反应速率模型和中心差分形式的Mac Cormack格式,求解燃烧室性能分析模型方程,以及采用灵活的发动机性能计算方法等,建立了较为完善的RBCC发动机性能分析模型及软件,并进行了软件应用研究。分别采用二维CFD计算和试验结果对该模型进行了校验,其相对误差小于10%。结果表明,该软件适用于RBCC发动机性能分析。     

任务空间内空间机器人鲁棒智能控制器设计

研究了基于神经网络的自由漂浮空间机器人在任务空间内的轨迹跟踪问题。首先利用RBF神经网络来逼近自由漂浮空间机器人高度非线性的动力学模型，然后设计了鲁棒控制器对逼近误差和外部干扰进行抑制。利用Lyapunov直接方法建立的新的神经网络参数和连接权值的在线学习算法，以及利用耗散理论设计的鲁棒控制器保证了系统的稳定性，并能够使系统L2增益小于给定的指标。利用该控制器对平面二连杆空间机器人进行了仿真研究，表明该智能控制方案是有效的。     

基于动态逆和神经网络的机动弹头姿态控制系统设计

机动弹头是复杂的非线性系统,它给姿态控制系统设计人员以极大的挑战。为了满足飞行稳定性要求,提高系统的适应性和鲁棒性,本文构造了动态逆神经网络姿态控制系统,设计了慢变量和快变量动态逆,引入了在线神经网络进行逆误差的补偿。实例仿真的结果表明:动态逆和在线神经网络的结合,能够实现弹头的稳定飞行。