过载对固体火箭发动机性能影响试验研究(英文)

建立了立式旋转试车台,研究了高过载对固体火箭发动机性能的影响。通过地面静止及不同过载(15gn,15gn;35gn,15gn)条件下点火对比试验,获得固体火箭发动机在不同过载条件下内弹道性能以及绝热层和喉衬的烧蚀规律。试验表明,随着过载增加,发动机压强增大、工作时间缩短;横向与轴向的组合过载恶化了烧蚀环境,使喉衬出现偏心烧蚀。     

超高速部分流式切线泵的设计试验研究

提出超高速部分流式切线泵的结构设计和理论计算方法,探讨切线泵的流量系数与喉部面积的关系。最后,通过应用实例总结相关的技术问题。     

LEO卫星通信系统模糊逻辑动态位置区方案

文章在基于自主定位的动态位置区方案的基础上提出了模糊逻辑动态位置区方案,通过对用户在给定时间内运动模式的判定来动态改变用户的更新半径,并仿真比较了用户在不同初始更新半径下两种方案的更新和寻呼开销,以及用户在不同模糊逻辑统计时间下的更新和寻呼开销。仿真结果表明用户在该方案下的位置管理总开销相对于普通动态位置区有了明显的降低,提高了位置管理效率。     

城市风场环境中的无人机快速航迹规划方法

密集的城市障碍环境以及复杂的城市风场干扰对航迹规划的实时性和航迹跟踪的准确性提出了严格要求,为此提出一种城市风场环境中的小型无人机(UAVs)快速航迹规划方法。首先,为了保证航迹规划的高效性,对固定翼无人机运动学方程进行了合理简化。其次,由于障碍环境中的最优航迹难以直接完全塑造,因此根据状态受限的最优控制理论给出了可以使用螺旋线与直线构建近似最优航迹的结论,并据此提出了一种针对城市环境的三维航迹规划方法。然后,通过对无人机运动学模型的分析,从规划角度提出了风场干扰下的航迹设计准则。仿真实验中,首先通过算法对比实验,验证了航迹规划方法的高效性;然后使用六自由度(DOF)飞机模型分别在无风场干扰和有风场干扰的环境下进行了航迹跟踪实验,实验结果证明了风场干扰下航迹设计准则的有效性。     

亚轨道飞行器能量管理段轨迹设计

亚轨道飞行器（SRLV）通过跟踪特定的轨迹来实现对能量的控制与管理,轨迹设计是能量管理的一项关键技术。深入研究了亚轨道飞行器能量管理段（TAEM）轨迹的设计思想、准则和流程;提出了一种基于待飞距离规划动压剖面的轨迹设计方法,通过调整航向调整段的动压剖面,保证飞行器以亚声速状态进入航向调整段,避免飞行器转弯超调;提出了采用顺风作为轨迹设计的缺省状态,保证飞行器在严重的逆风状态下仍然可以满足着陆窗口约束;通过具体算例进行仿真分析,验证了设计方法的有效性。     

基于航班排队仿真的终端区空域容量评估

为提升多扇区终端区空域容量评估的实效性,基于终端区交通流显著的排队特性,结合考虑扇区耦合关系,建立仿真模型并给出新的评估方法.以成都终端区为例,选取一周航班计划,针对每日运行状况共进行35次仿真,评定成都终端区平行双跑道隔离运行模式下的空域容量为47架次/h,并指出空域划设缺陷.经管制员雷达模拟机演练及实际运行数据验证,新评估方法有效,评估结论更符合实际.     

终端区四维轨迹到达时间的控制与计算

研究的目的是使管制员通过飞行管理计算机计算的结果来较精确地预测飞机到达各航路点的时间范围,在同时有多架飞机进场的情况下合理安排进近顺序。利用向量分解法,分析了飞机在有风情况下,特别是风向风速改变时地速的变化。给出了实时地速的计算方式,指出了通过调节两个航路点间加速度变化的位置来控制飞机到达下一航路点的时间,并给出了到达各航路点时间范围的计算方式。通过计算,管制员不仅可以推测出到达各航路点的高度及时间范围,避免飞行冲突,还能够安全有序的引导飞机按预计时间着陆,减少航班延误量。     

基于离散小波变换的北方寒区年降水量多时间尺度特征分析

为深入剖析这种多层次时间尺度结构和局部化特征,本文以北方寒区典型城市哈尔滨市为例,运用小波理论,采用morlet小波函数对年降水量序列进行离散小波变换,进而分析其多时间尺度特性,揭示年降水量在不同时间尺度下的小波变换时频特征、丰枯交替变化的周期规律以及未来的发展趋势,为制定科学合理的用水制度提供一定的参考依据。研究结果表明:不同的时间尺度分辨率下,哈尔滨市年降水量序列会表现出不同的周期交替现象,主要存在3,16和28 a左右的周期。     

基于卫星云图的大区域云层预测方法

云层覆盖是影响对地观测卫星成像的一个重要问题,如果遥感图像中云层比例太高,或者特定目标不可见,则遥感图像就会失效。对地观测卫星能够根据云层预测信息,在多个观测目标之间进行选择。面向对地观测卫星任务规划的应用,设计了大区域范围的短期云层预测方法,首先通过光流法获取云运动矢量,然后依据云运动矢量外推获得预测的云层图像,同时引入拉普拉斯算子刻画云层运动过程中的扩散现象,利用风云二号卫星的真实云图序列数据,通过神经网络的反向传播算法优化扩散因子,以提升云层预测的效果。通过对结果进行分析,引入的拉普拉斯算子方法能够提高云层预测的精度,80%分位数的云层覆盖率误差约为11.7%,该精度的云层预测可以用于指导对地观测卫星任务规划。     

反舰导弹中/末制导交班点目标捕捉方法研究

为了提高对目标的捕捉概率,研究了反舰导弹中末制导交班点的选择问题。首先对中制导的散布概率区和目标的散布概率区建模,并得出反映中/末制导交班点捕捉概率大小的目标函数;在此基础上,利用遗传算法对该目标函数寻优,得出反舰导弹的最佳交班时刻和交班状态。全弹道数字仿真验证了该方法可有效地提高一类反舰导弹的捕捉概率。