最优冲量交会的研究进展

 对最优冲量交会的研究进展进行综述,介绍最优冲量交会中四类比较典型的研究成果：基于冲量校正理论的最优冲量交会、Lambert最优冲量交会、利用数值方法求解的最优冲量交会和基于邻近圆轨道交会理论的最优冲量交会,并分析这些类型的最优交会的特点。     

自适应捷变频雷达干扰方法分析及其效果度量

对自适应捷变频雷达的抗干扰性能进行分析,探讨了干扰自适应捷变频雷达的主要技术,如宽带阻塞干扰、回答式干扰、扫频式干扰等,并在功率准则基础上提出了一种更为全面、实用的干扰效果度量方法,为自适应捷变频雷达的干扰评估提供了一种新途径.     

柔性杆系统压电扭转致动器/传感器优化配置研究

 针对空间柔性杆系统的扭转振动问题,提出了一类由柔性杆、电阻应变片传感器、压电扭转致动器组成的柔性杆系统。为了研究此系统的扭转振动,运用拉格朗日方程和假设模态法建立了系统的动力学方程。针对柔性杆系统中压电扭转致动器、传感器的优化配置问题,提出一种基于最小输入能量、最大能量传递、Grammian矩阵最小奇异值最大化的复合优化策略,采用遗传算法对致动器/传感器的位置进行了搜索,找到了最优位置位于柔性杆的根部。进行了数值分析研究,结果表明,与其他位置相比,最优位置最有利于致动器实施控制,同时也最有利于传感器的观测。     

结构优化方法研究综述

回顾了结构优化研究的过去,介绍了目前的研究状态,展望了发展的趋势。     

基于Neyman-Pearson准则的空间目标轨道机动检测方法

轨道机动检测是当前空间监视活动的重要需求之一。当卫星在脉冲小推力作用下发生轨道机动时,会引起目标卫星与伴飞卫星相对距离变化率的阶跃突变,由于测量噪声的存在,距离变化率的阶跃突变特征被淹没在测量噪声中,不容易被检测出来。针对该问题,提出了一种基于概率判决模型的轨道机动检测方法。该方法采用独立同分布高斯白噪声模型描述测量噪声,将距离变化率作为特征量用于变轨检测,把距离变化率的阶跃突变检测问题转化为概率判决问题,在虚警概率约束下,基于Neyman-Pearson准则求解序列数据的变轨判决门限,能够自适应地判断目标卫星是否发生轨道机动。通过不同幅度轨道机动下的仿真试验,验证了该方法的可行性与有效性。     

基于探索区域扩张策略的Q-学习算法

针对Q-学习算法中探索与利用之间的平衡问题，在基于Metropolis准则的Q-学习的基础上，提出了基于探索区域扩张策略的Q-学习改进算法。消除了初始时刻在整个环境中加入探索的盲目性。提高了学习效率。通过加入算法的自主学习结束条件，避免了找到最优路径后的重复学习，节省了学习时间。仿真实验证明了该算法的有效性。     

多元统计分析线性模型主成分筛选准则研究

对多元统计分析线性模型中系数β估计时，如果观测值矩阵出现多重共线性，常规的最小二乘法会因均方误差太大而失效。本文的研究表明把RMS和AIC准则用作主成分评判标准，可降低多重共线性，减少均方误差，提高估计的稳定性和模型的拟合精度。     

某电传操纵飞机的Ⅱ型PIO预测和抑制对策研究

 由伺服作动器速率限制引起的 PIO被称为 型 PIO。采用描述函数方法分析了带有速率限制环节的某机人机系统特性,分析表明,当速率限制发生后,在 Nichols图上,系统幅相特性将出现突跃现象,相位滞后增加、幅值减小,此时系统可能出现极限环振荡,即 PIO。用突跃点的频率及其响应的幅值和相角来预测 型PIO,在飞控系统中引入了软件限制环节来减弱速率限制的不利影响。     

实现机翼前缘形状连续变化柔性机构的拓扑优化

 为了实现自适应机翼表面的连续准确变化和结构轻量化，将分布式柔性机构引入到机翼形状变化结构设计中。基于SIMP密度 刚度插值模型，以实际位移与目标位移之间的偏差最小为目标，建立了实现机翼前缘形状连续变化柔性机构的拓扑优化模型，采用Matlab编程对柔性机构进行了优化设计,并对不同参数变化的影响进行了讨论,最后使用Ansys9.0对其中一个优化结果进行了机构的仿真分析。研究结果表明：该机构可实现机翼前端0~8.14°的变化；不同的体积分数、驱动位置、权重因子将对优化结果产生不同程度的影响，从而证明了用分布式柔性机构实现机翼前缘连续形变的可行性和设计方法的有效性。     

轴流式压气机旋转失速信号的早期检测

早期检测航空发动机压气机旋转失速信号对于设计一种高效的防喘、消喘控制系统具有重要意义。通过对压气机旋转失速形成、发展、退出过程中压力信号频谱演化特性的分析,提出了一种基于FFT的压气机旋转失速信号检测判据。对某轴流式压气机压力测量信号的分析结果表明,该判据是准确、可靠和快速的,可以用于旋转失速信号的早期检测。