基于安装结构实测发动机推力的载荷标定方法

针对某型航空发动机,在其安装结构的主要承力构件上进行应变计布置和桥路设计.分别对发动机安装结构部件和结构整体进行载荷标定试验,以此建立结构应变输出与载荷输入关系方程.并在此过程中对推力的标定方程进行相关性和显著性分析,相关系数和F值分别达到0.999和22000以上.推力计算值与加载载荷比较,单向和两向加载的工况下误差均在2%以内.结果表明：标定方程具有较高的精度.将标定方程代入实测飞行数据,得到发动机推力-时间历程曲线,与发动机燃油流量-时间历程曲线进行对比,两者变化趋势相吻合,进一步验证了发动机推力载荷测试方法的有效性和可行性,为飞机实际飞行时航空发动机推力的测量提供了一种可实施的技术途径.     

航空发动机宽弦风扇叶片鸟撞损伤模型标定

为建立航空发动机风扇叶片抗鸟撞载荷能力的量化预测方法,针对特定的航空发动机宽弦风扇叶片设计,依据发动机在典型工作状态下的吸鸟速度、角度等撞击参数开展叶片鸟撞试验,采用显式动力学数值仿真方法,建立叶片鸟撞试验仿真分析模型,并通过对模型中叶片材料参数、鸟体本构模型参数、鸟与叶片耦合接触参数进行敏感度分析,对模型进行标定.结果表明,标定后的鸟撞分析模型所预测的叶片损伤模式与试验结果一致,预测的损伤位置与试验测量结果误差小于10%.      

一种车载激光捷联惯组免拆卸标定方法

陀螺和加速度计常值零偏随时间变化, 惯组误差增大, 不满足部队使用要 求。传统方法是将激光捷联惯组从载车上拆卸下来放在高精度三轴转台上重新标定,过 程繁琐费时、成本高,不利于部队的使用和快速反应。设计了一种激光捷联惯组免拆卸 标定方法,在载车进行四位置转位,每个位置静止10min 的条件下对陀螺和加速度计零 偏误差进行了全局可观测性分析,证明了陀螺常值零偏和水平加速度计常值零偏是可观 测的。利用Kalman 滤波器估计了三只陀螺和水平加速度计常值零偏。对标定补偿前后 激光捷联惯组的全方位对准精度和1h 导航精度进行了比较。结果表明： 基于载车四位 置转位免拆卸标定方法对陀螺和加速度计常值零偏估计是有效的。     

在机测量技术与工程应用研究进展

在机测量技术相比离线测量具有成本低、加工过程可检测、无需搬运与反复装夹等优势,为航空涡轮叶片、飞机机身机翼蒙皮、核电汽轮机大叶片、汽车发动机曲轴等复杂曲面零件精密制造提供了新的技术手段,但实际操作过程中仍存在两大技术难题:(1)接触式在机测量精度较高,但受单点碰触采集模式的限制,检测效率无法满足工业零件的全尺寸批量化检...     

光纤基线标定激光测距仪的方法研究

提出利用光纤基线代替野外基线标定激光测距仪的方法,将室外基线引入到室内。研究激光到光纤耦合方法并选取适当的耦合元件参数,搭建稳定的激光器到光纤高效耦合平台。对3段不同长度光纤基线进行了光程长度测量实验,分析了光波长、温度、聚焦透镜、色散等因素对测量结果的影响。实验获得了稳定的测量数据,测量结果偏差在2mm以内,验证了方法的可行性。     

双轴转台误差对IMU标定精度的影响分析

转台误差影响惯性测量组件标定精度,从某种意义上讲,标定的精度就直接决定惯性器件的使用精度。研究双轴转台水平误差及非正交误差对标定结果的影响。首先,建立标定模型以及转台误差模型,通过余弦矩阵将转台误差引入标定模型中,从理论上分析了转台误差对加速度计及陀螺标定精度的影响,最后进行了仿真分析。分析表明：转台水平误差对加速度计及陀螺的标定系数的影响较小,可以忽略;而转台非正交误差对加速度计和陀螺标定影响较大,特别对加速度计和陀螺安装误差系数影响较大,能够导致同量级的误差。     

基于地标信息的星敏感器低频误差标定方法

针对星敏感器及其安装结构热变形等因素引起的星敏感器低频误差(LFE)影响卫星姿态确定精度的问题,提出了根据有效载荷提供的地标信息,采用最小二乘算法标定星敏感器低频误差的方法.考虑到卫星姿态确定系统是为有效载荷服务的,为了使卫星姿态确定系统输出的姿态信息与有效载荷相一致,从而准确反映有效载荷的指向变化情况,星敏感器低频误差的标定以有效载荷提供的地标信息为观测量进行.仿真结果表明,所提方法能够有效减弱星敏感器低频误差对卫星姿态确定精度的影响,从而提高卫星姿态确定精度.     

基于双捷联算法的POS误差在线标定方法

为了提升位置和姿态测量系统(POS)的精度,结合POS工作过程中典型的匀速直线运动,提出了一种准实时的POS误差在线标定方法。首先设计了基于双捷联算法的在线标定方案,对系统误差方程进行简化处理,求出中时期导航条件下的系统误差状态转移阵。然后根据POS的两段相邻匀速直线运动导航误差,对系统误差参数进行在线标定,并通过可观测性分析得出POS运动与系统误差在线标定效果之间的对应关系。车载试验和飞行试验结果表明,在POS正常遥感作业过程中,本文提出的在线标定方法能够有效提升系统精度。     

神经网络在无人机电控活塞发动机试验中应用

分析了无人机用电控活塞发动机试验特点以及试验中存在的难点,针对电控发动机高海拔标定试验中进气歧管压力(manifold air pressure,简称MAP)传感器数据的传统线性插值方法不能完全表述电控发动机非线性特性的缺陷,提出采用BP(back propagation)神经网络模型的解决方案.为避免目前应用神经网络方法中所存在的不足,通过采用原始数据分组方法进行网络训练误差的实时反馈和控制,较好地解决了神经网络训练过程中容易陷入"局部最优"和"过拟合"状态,并对BP神经网络预测结果给予了详细研究,训练误差和预测误差分析结果表明了该方法的可行性和计算结果的可信性.      

基于多重UKF的粗太阳敏感器标定算法研究

针对粗太阳敏感器存在的非余弦特性以及易受空间环境杂光干扰的影响,为了提高粗太阳敏感器的定姿精度,需对其电池片进行标定.通过设计多重UKF(Unscented Kalman Filter)滤波器实现对粗太阳敏感器的定姿标定,将其划分为两类,第一类为标定陀螺漂移,第二类借助陀螺漂移标定结果,进而设计电池片滤波器来精确修正粗太阳敏感器的电池片系数,完成对整个粗太敏电池片的输出数据修正.仿真结果表明,采用多重UKF滤波器算法可有效实现对陀螺和粗太阳敏感器的标定,提高了卫星的姿态确定精度,达到了设计要求.