翅片位置对复合式减涡器减阻性能影响数值模拟

为了探索翅片-管复合式减涡器的翅片安装位置对共转盘腔径向内流压力损失的影响规律,对不同转速、翅片周向位置及安装角度下的去旋系统开展了数值研究,得到了不同工况下共转盘腔径向内流的流场结构及压力损失分布曲线。研究结果表明:减涡管能引导流体径向流入,并降低流体的旋流比;相比于管式减涡器,翅片-管复合式减涡器能明显降低盘腔内的总压损失;在不同旋转雷诺数下,翅片的周向安装位置α及安装角β均存在最佳值;在中、高旋转雷诺数下,最佳值分别为α=9°,β=30°,最佳结构下总压损失较基础模型低40%左右;改变翅片周向位置及安装角度可以明显改变气流进入减涡管的角度,在较优情况下,可以减小流体流入减涡管的阻力及在减涡管内的流动阻力,整体上减小了盘腔内总压损失。     

多飞行器再入段时间协同弹道规划方法

提出了一种多飞行器再入段时间协同弹道规划方法。首先,在纵向平面内规划满足航程与终端约束的纵向标称轨迹。随后,在采用轨迹跟踪律跟踪纵向标称轨迹的同时,运用考虑初始横侧向状态的多边界航向偏差角走廊策略控制飞行器的横侧向机动,以满足到达时间约束与终端约束,进而实现单枚飞行器到达时间约束下的轨迹规划。在此基础上,完成了飞行器的到达时间分布与飞行能力分析,给出了最小与最大到达时间的分析计算方法,并根据多飞行器协同再入的任务需求完成了协同飞行时间决策。最后,多飞行器协同再入与扰动条件下的仿真结果表明,该方法能够规划出满足到达时间与终端约束的协同再入轨迹,具备良好的计算精度与鲁棒性。     

盘腔进气位置对径向预旋系统的影响

为减少径向预旋系统的流动损失,运用数值模拟方法对不同盘腔进气位置的径向预旋系统进行分析,结果表明:随着盘腔进气径向位置的增加,预旋喷嘴出口气流旋流比随之逐渐减小,径向预旋系统的温降系数及总压损失系数均随之逐渐增大。当旋转雷诺数等于7.9×106,盘腔进气位置由低位向高位变化时温降系数最大可增加525%,同时总压损失系数增加3.93%。径向预旋系统内比熵增主要发生在预旋喷嘴和共转腔,约占系统总体比熵增的80%。随着盘腔进气径向位置的增加,径向预旋系统总体比熵增降低,预旋喷嘴比熵增占比逐渐增大,共转腔比熵增占比逐渐减小。     

集成式随动装置目标引导信息动态校准方法研究

光电对抗系统在机动状态下搜索和跟踪目标时，必须用位置陀螺代替码盘来确定目标方位角。但是，由于搜索轴陀螺存在漂移和累积误差，导致跟踪转台按照引导信息调转到位后目标无法进入跟踪视场，而且陀螺的漂移和累积误差是随时间和温度非线性变化的，很难直接进行修正。为了解决这个问题，提出了一种对引导信息进行间接动态校准的方法。     

基于DSP的感应同步器测角系统的设计与实现

本文介绍了一种基于DSP的感应同步器测角系统的设计与工程实现,其核心是角位置的数据变换及编码部分.该设计提高了测角系统的性能,特别是大幅度地提高了位置测量的分辨率和精度.     

射频阵列仿真系统的目标位置精度分析

射频阵列仿真系统是一种比较理想的导弹武器系统抗干扰试验环境,目标位置精度是射频阵列仿真系统的关键指标。阐述了影响目标位置精度的主要原因,并结合测量数据对其进行分析,为工程应用提供了参考。     

工程方法确定翼面载荷研究

提供一种使用翼面载荷测试的弯、扭矩确定气动载荷分布的工程方法。实例表明这种方法是一种比较简单易行的方法,可以得到工程上较为满意的结果。可供强度工作者参考使用。     

基于模拟退火粒子群算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制

波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率。     

对某装备任务系统软件故障的研究

通过对任务系统软件故障进行定位和分析，提出了基于互斥信号量对获取数据进行现场保护及在任务管理区增加对时间的容错处理的解决措施，并对其进行了分析和验证。     

基于灰色补偿反步法的机动指令跟踪控制

基于三自由度飞行动力学模型和运动学模型,提出了一种带有灰色补偿的反步(Back-stepping)控制方法,以实现某些预定的战术机动动作。首先,将飞行动力学模型和运动学模型分解成3个轴方向的相对简单的子系统;然后,针对3个子系统采用反步法分别设计出模型中没有干扰时的控制律,并采用GM(0,N)预测模型对不确定部分的模型参数进行辨识,进一步根据估计出的参数设计灰色补偿控制律;最后,根据3个子系统设计出的控制律解算出同时满足3个子系统渐进稳定的控制输入,这样使得整个系统渐进稳定。仿真结果表明,GM(0,N)预测模型能精确预测不确定模型参数,该算法能够高效实现预定的战术机动动作。