气氢/气氧同轴剪切单喷嘴燃烧室壁面热流计算与分析

以气氢/气氧为推进剂,采用数值模拟方法,研究了同轴剪切喷嘴设计参数——氢氧速度比和氧压降比对单喷嘴燃烧室内燃烧过程和壁面热载的影响,并将绝热壁面条件、等温壁面条件的计算结果与试验结果进行了对比分析,结果表明:氢氧速度比增大,燃烧性能提高,壁面热载增加;氧压降比增大,燃烧性能下降,壁面热载减小;相比采用壁面绝热燃气温度,采用热流预示燃烧室壁面热载与真实情况更为接近.      

基于提前停止判决的编码软信息辅助载波同步

 针对目前编码辅助载波同步算法中复杂度较高、延时大的问题,提出了引入辅助停止判决机制的编码辅助载波同步算法。在现有的编码辅助载波同步结构基础上,该算法能对环路信噪比(SNR)进行实时判定,在环路SNR满足限定条件后提前停止编码辅助载波同步迭代,而不影响译码性能。采用新的相位估计方式估计含相位噪声的载波相位,提升了该条件下的环路信噪比。仿真采用码率为1/2的低密度奇偶校验(LDPC)码作为编码方式,结果表明:在误码率为10^-5时,该算法减少了约50%的编码辅助载波同步迭代次数;在含相位噪声的信号条件下,与理想解调译码相比,性能损失不超过0.15 dB。     

基于并行多目标遗传算法大涵道分开式排气系统气动优化设计

通过引入快速非支配排序算法、拥挤距离以及拥挤距离比较算子等对基本遗传算法进行改进,并结合massage passing interface(MPI)并行编程技术,发展了主从式并行多目标遗传算法(PMGA).将PMGA与排气系统型面参数化设计方法、Navier-Stokes方程求解器相结合建立了分开式排气系统气动优化设计平台.应用该平台对某型分开式排气系统进行了多目标优化设计,得到了一组在三个目标上都优于初始设计的Pareto最优设计.将典型的Pareto最优设计和初始设计进行分析、比较,证明了该气动优化设计平台的高效性和可靠性.      

单相流体回路辐射器性能优化方法

文章以“神舟”飞船辐射器为例,对管肋式单相流体回路辐射器的肋宽进行了优化分析。采用理论分析与数值求解相结合的方法,分析了管肋式辐射器常用性能评价方法--能质比及微元能质比（单位质量散热能力）随肋片宽度的变化规律;而后以提高辐射器能质比为优化目的,对辐射器肋宽进行了优化,得出了辐射器的最佳能质比对应的肋宽表达式;最后给出了“神舟”飞船辐射器优化前后的参数对比。文章对管肋式辐射器的优化设计具有很好的参考价值。     

噪声源校准方法及不确定度分析

噪声系数测量的一个关键指标就是测量不确定度,测量时所用的噪声源是引起噪声系数测量不确定度的一个明显因素。噪声源的精确校准可以有效地降低噪声系数的测量不确定度,因此它是获得高质量的噪声系数测量的关键因素。介绍了两种对微波和毫米波噪声源超噪比进行校准的方法,分别是Y因子法和增益法,并全面分析了引起校准不确定度的因素。     

六轮摇臂式月球探测车协调驱动自适应模糊容错控制

为提高复杂和未知环境中六轮摇臂式月球探测车的驱动控制系统的可靠性,防止因执行器故障引起的月球车失控,提出一种基于滑转率的协调驱动自适应模糊容错控制方法。该方法用模糊逻辑系统逼近系统的未知动态和未知的故障函数,并通过所设计的误差补偿器来减少逼近误差对跟踪精度的影响。基于Lyapunov理论,证明了所设计的容错控制方案不但能使跟踪误差收敛到原点的小邻域内,而且通过适当增大设计参数的值,可使跟踪误差减小。此外,为便于应用给出了详细的容错控制器设计步骤,并对控制器中参数的选取给出了示例。仿真结果表明该控制律具有较高的控制精度,并且对外部干扰有很强的鲁棒性。

     

弹载数据链抗干扰性能分析

针对电磁环境与人为干扰共存环境下的弹载数据链系统性能评估问题,构建了信号和干扰经历不同传播衰落信道条件下的数据链接收信号模型,分析了不同干扰样式特性及功率谱,并据此推导了QPSK数据链系统的误符号性能表达式。针对不同干扰样式的仿真结果表明,当干信比较小且干扰因素占主导时,梳状谱干扰样式的干扰效果较好（优于其他干扰样式约1~3 dB）,噪声调幅干扰次之,噪声调频和宽带扫频两种干扰样式差别不大。     

Integration of high-fidelity model of forward variable area bypass injector into zero-dimensional variable cycle engine model

Forward Variable Area Bypass Injector (FVABI) is one of key components which contributes to modulate the cycle parameters of Variable Cycle Engine (VCE) under various operation conditions. The modeling method of zero-dimensional FVABI was reviewed and its deficiency was analyzed based on FVABI flow characteristic. In order to improve the accuracy of VCE performance simulation, the high-fidelity modeling method of FVABI was developed based on its working characteristics. Then it was coupled with the zero-dimensional VCE model and the multi-level VCE model was built. The results indicate that the geometric and aerodynamic parameters can affect the interaction between the two airflows and the zero-dimensional FVABI model is too simple to predict the component performance accurately, especially when the FVABI inner bypass is chocked. Based on the performance curves for single bypass mode and the regression model of multi-scale support vector regression for double bypass mode, the high-fidelity model can predict FVABI performance accurately and rapidly. The integration of high-fidelity FVABI model into zero-dimensional VCE model can be done by adjusting iterative variables and balance equations. The multi-level model has good convergence and it can predict VCE performance when the FVABI inner bypass is chocked.     

基于ML背景参数估计的CDKF-CPHD多目标跟踪算法

针对低信杂比环境下的多机动目标跟踪问题,提出了一种基于极大似然(ML)背景参数估计的中心差分卡尔曼-势概率假设密度滤波(BE-CDKF-CPHD)算法。算法采用ML法实时估计重尾分布模型参数,计算检测概率和虚警概率。运用极大似然-恒虚警(MLCFAR)算法对信号进行处理,提取有效量测值,将幅值似然函数与势概率假设密度滤波器(CPHD)中的目标位置似然函数相结合,通过中心差分法递归更新得到后验均值与协方差,达到对多机动目标进行跟踪的目的。仿真结果表明,在低信杂比环境中,所提算法提高了跟踪精度与目标数目估计准确度。