基于谱方法的寻的导弹零效脱靶量性能分析

在寻的导弹的设计过程中,制导导弹的性能通常用脱靶量来度量。目前,对寻的制导     

CM2程控稳流电源电流稳定性的自动化测试

文章将零磁通电流互感器技术应用到了大电流稳定性测试中,从而解决了CM2航天器磁环境模拟设备中的程控稳流电源输出电流稳定性测试的难题,稳定性指标高达10-5/8h。文章简述了零磁通电流互感器技术的基本原理,介绍了采用零磁通电流互感器技术对CM2程控稳流电源电流稳定性进行自动测试的方法,分析了影响大电流稳定性现场自动测试的因素并提出了相应解决方案。     

几何代数域内的光流场改进算法

提山了一种新的光流场计算方法：首先,在几何代数域内推导了光流约束方程的新形式;然后,在速度场平滑的基础上,通过求解关于初值问题的热传导方程求解光流场;最后,给出光流场的数值解和仿真结果。实验证明此方法是有效的。     

多压电膜式零质量射流激励器的设计与性能研究

设计了一种多压电膜式零质量射流激励器,并利用热线风速仪,得到了对应于射流中心线上固定位置处速度最大时的最佳频率.在该频率下,测量了零质量射流在不同孔径时沿中心线的速度分布;测量、分析和比较了不同激励膜数目对射流出口速度分布的影响.表明:在其他条件完全相同的情况下,一片振动膜时的激励器出口中心线上的平均速度和峰值速度,都较5片膜的情况小一半左右,而3片和5片压电膜时的激励器性能差别却不大.也就是说,虽然压电膜的数目增加能使激励器出口射流的能量增加,但这两者之间并非呈线性关系.此外还用PIV测量方法,直观地显示了射流出口的涡结构.      

基于不稳定度的仿人型机器人步态规划方法

为了保证机器人能够在人类的生活环境中安全地工作,应该选择最稳定的运动轨迹.提出了一种能够评价不同的运动步态之间稳定性好坏的稳定性评价准则.将零力矩点(ZMP,Zero Moment Point)与机器人支撑区域的形心之间的距离定义为不稳定度,分析了仿人型机器人行走过程中几种典型步态的不稳定度,同时提出了基于不稳定度的仿人型机器人步态规划的方法.当采用多种运动步态都能完成同一种任务时,用所提出的不稳定度评价方法可以在不同步长的步态中选择出稳定性最好的运动步态来执行.仿真及实验结果验证了该方法的有效性.      

刀具磨损的偏最小二乘回归分析与建模

简述了偏最小二乘回归方法;对在不同切削条件下车削加工过程刀具后刀面磨损的多组实验数据,采用偏最小二乘回归方法,根据变量重要性指标分析和因子载荷分析,从8个变量及其组合中筛选出了6个用于建模的自变量,并以后刀具磨损量作为因变量,建立了对所选自变量(切削速度V、切削分力的均值F_x、F_y和F_z、分力比值F_y/F_x和F_z/F_x等)的偏最小二乘回归模型;采用建模数据覆盖的切削条件下的实验数据和建模数据未覆盖的切削条件下的实验数据,分别对模型进行了验证.结果表明,采用偏最小二乘回归方法选择的自变量是合理的,所建立的刀具磨损的回归模型可以较满意地计算出不同切削条件下刀具后刀面的磨损量.     

影响螺旋桨式无人机安全发射的诸因素

根据无人机的零长发射原理,通过多个型号的发射仿真计算和发射试验分析,详细探讨了影响无人机安全发射的固有参数和外部参数,总结出影响螺桨式无人机安全发射的主要因素有：单发螺旋桨的反扭矩,火箭推力线相对重心的位置,火箭安装角,机体发射角,舵机死区及发射环境等。最后,以发射安全高度、速度、过载为约束条件,给出了火箭总冲、推力线位置、火箭安装角、机体发射角、发射风向和风速等参数的确定方法,该方法对保证无人机     

斜流式水泵水轮机泵工况零流量制动力矩的计算

本文利用O－7型斜流式水泵水轮机的模型静态全特性曲线,分析了影响泵工况零流量制动力矩的主要因素,推导出了斜流式水泵水轮机泵工况零流量制动力矩的计算公式,适用于斜流式水泵水轮机机组在主阀关闭,导叶,轮叶以一定规律开启时,泵工况起动过渡过程的计算。     

改进的车载空调压缩机无位置传感器控制起动方法

无位置传感器控制是空调压缩机控制系统的较优选择。针对基于滑模观测器(SMO)的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制系统零速观测精度低、起动难度大等问题,提出了一种改进PMSM无位置传感器的零速低速起动及中高速域使用的SMO控制的切换方法。在电机低速和零速时,I/F控制使其工作在角度开环电流闭环的工况下,该算法的给定相位与观测相位误差达不到系统切换要求,需利用降低开环电路的方式来降低误差；在电机转速提高的同时补偿SMO的角度,使观测角度接近真实角度,2种算法切换时稳定性更高,抗干扰能力更强。根据MATLAB/Simulink仿真结果和实际3.5 kW车载空调PMSM调试,验证了该方法的可行性和改进算法的有效性。     

基于室内合作场景智能识别的行人导航算法

基于足绑式惯性测量单元(IMU)的惯性导航系统被广泛应用于行人导航中,其通过零速修正(ZUPT)算法可对速度估计误差进行较好的补偿,然而其位置误差会随时间发散。针对于此,提出了一种基于室内合作场景智能识别的行人导航算法。通过随机森林算法,对行人在室内平地步行、上楼梯、下楼梯等不同步态进行训练与辨识,并结合室内先验地图对行人导航的结果进行校正。通过实验表明,行人在室内行走1100m时最大定位误差为1.85m(总行程0.17%),相对无场景识别的方法精度提高了6倍,可以有效提高行人导航精度。