直角坐标采样时端面圆跳动误差的新测量法

用传统的测量方法不能得到端面圆跳动误差的准确值.根据端面圆跳动误差定义,建立了在直角坐标采样时该项误差的最小二乘评定法数学模型,并用计算机进行仿真研究.结果表明,所建立的数学模型具有编程简单,计算误差较小等特点.文中所建立的数学模型为研制形位误差虚拟测量系统提供了理论基础.     

运行模态分析的频域空间域分解法及其应用

提出了一种基于频域空间域分解(Frequency and Spatial Domain Decomposition, FSDD)的运行模态分析方法。该法将同时具有输入和输出的试验模态分析的经典方法——复模态指示因子(Complex Mode Indicator Function, CMIF)法拓展到了仅有输出响应的运行状态模态分析。FSDD法采用奇异值分解将信号空间和噪声空间分离开来,把奇异值曲线作为模态指示的依据,以奇异值向量作为加权函数得到每一阶模态的增强功率谱(Power Spectrum Density, PSD),进而在频域内对增强PSD曲线进行最小二乘拟合以得到准确的模态频率和阻尼参数。采用了一个二层楼仿真算例和在欧洲广为人知的瑞士Z24公路大桥实测算例来验证FSDD算法。     

单目主动视觉无人机导引中摄像机内参数标定的线性方法

提出一种单目主动视觉无人机导引中摄像机内参数标定的线性方法,在摄像机主点位置进行预标定的条件下,摄像机只需拍摄一幅着舰平面靶标上的一组正方形图像,无须知道该组正方形的任何几何信息,通过计算圆环点,建立绝对二次曲线对摄像机内参数的约束方程即可线性求解摄像机内参数,仿真实验和真实图象实验表明:该方法在摄像机内参数(如焦距等)需要经常改变的视觉任务,如基于视觉的无人机着舰导引、运动参数估计、三维视觉重建及视觉监控中,使得摄像机内参数的标定具有简便、实时和鲁棒性强的特点。     

GPS载体姿态测量中的LAMBDA方法研究

研究了采用双基线方案测量载体的姿态,利用 GPS载波相位干涉测量基线矢量,引入 LAMBDA法解算整周模糊度,由 CPU时间图可以看出这种方法能快速而准确地解算整周模糊度,对于实时姿态测量(RAD)系统具有很好的应用价值。     

热声联合作用下金属薄壁结构动态响应分析

未来飞行器在服役过程中会遇到气动热、力、振动、噪声等多种载荷联合作用的严酷环境,其结构设计、分析与试验验证面临巨大的技术挑战.针对受热结构在随机噪声载荷作用下的动态响应问题,采用基于顺序耦合策略的谱分析法分析热声耦合动态响应.通过对典型结构的仿真分析,给出了响应均方根应变和功率谱密度响应等计算结果,并与试验结果从数值和形态上进行了比较.结果表明,结构受热后各阶局部模态频率降低明显,功率谱密度响应曲线峰值对应的频率发生明显的前移,随机噪声载荷引起的响应均方根应变很小,并且仅能激起结构的局部模态,分析与试验结果在趋势与数值上均吻合较好,具有较好的工程实用性.     

基于样条拟合和双向滤波的助推段弹道估计

三次B样条拟合在助推段弹道估计中应用广泛,但存在弹道两端点邻域估计误差过大的问题.通过对B样条基函数矩阵的特性进行分析,发现其原因为端点邻域估计时能利用的有效观测数据最少.因此,提出一种基于样条拟合和双向滤波相结合的弹道估计策略：首先将双星观测数据利用无迹变换转换为等效位置观测;然后利用三次B样条拟合弹道;最后基于一种自适应卡尔曼滤波器,采用双向滤波策略改善样条拟合的端点估计精度.仿真结果表明：组合方法使样条拟合的端点估计误差减少40％,同时使估计弹道更平滑.此结果满足实时性要求.     

线性拟合法建立航空发动机状态变量模型

针对非线性拟合法建立航空发动机状态变量模型过程中的初值问题,提出了一种能够避免该问题的线性拟合法,即在离散域情况下,利用已知的状态序列来构建系统矩阵与模型响应之间呈线性关系的目标函数,从而使非线性最小二乘问题转化为线性最小二乘问题.应用该方法建立某型涡扇发动机的小偏差状态变量模型,并与非线性拟合法进行了对比研究,结果表...     

基于最小二乘聚焦矩阵的宽带信号DOA估计

提出基于最小二乘的聚焦矩阵构造方法,首先,对宽带信号的每个频率分量,在所有可能的角度上构造方向向量;其次,在聚焦的频率点上,构造这些方向上的方向向量;最后,根据构造的方向向量,采用最小二乘方法求解聚焦矩阵。该方法不需要对DOA进行预估计,具有较好的稳定性和较高的角度分辨率。经计算机仿真验证,该方法是正确的。     

Cholesky分解的应用研究

Cholesky分解是应用广义最小二乘法的关键，主要是根据所得资料信息，得到一正定对称矩阵，这正是所有有意用广义最小二乘法解决的问题难以满足的，我们解决的方法是求一较低阶正定对称矩阵，进行Cholesky分解，从而将广义最小二乘法应用于分析研究经Durbin-Watson检验是相关的残差序列。     

以相对偏差平方和为指标函数的最小二乘法

就测量中最小二乘法用于静态模型估计的问题,分析了传统最小二乘法在某些实验条件下应用的不合理现象,提出以相对偏差平方和为指标函数的最小二乘法。简记LSR法。给出了该方法的实用公式,分析了数学特征并证明在所给实验条件下具有无偏性、一致性,有效性.给出了用该方法拟合电位差计静态特性方程的例子。证明该方法在测量工作中是有实际意义的。