弹载变转速定量泵高动态压力控制特性分析

传统弹载电液伺服系统的液压能源采用有刷直流电机驱动恒压变量泵的方式，泵源压力在导弹飞行过程中设定值恒定，但在平飞段过程长、负载小，对能源压力需求低，造成弹上能源总利用率不高的问题，提出无刷直流电机驱动小排量液压泵的压力控制泵源的设计，在低气动负载阶段适当降低系统压力，进而降低节流损失与泄漏量，提高能量利用率。分析了变转速定量泵的流量压力特性曲线，通过建立基于变转速压力控制泵源的位置电液伺服系统数学模型与仿真模型，分析了变转速定量泵压力控制系统在典型工况下的位置跟踪、系统压力变化与能量利用效率，验证了压力控制系统能够在导弹平飞段保证位置伺服系统跟踪正常的前提下，能有效提高系统效率，证明了变转速定量泵压力控制系统的有效性与可行性。     

先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志，飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围，可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象，基于过失速机动飞行试验的数据，开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性，研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法；针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性，进一步构建深度神经网络，对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计，过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°，融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

基于GNSS测量的天宫二号质心确定

由于轨道机动燃料消耗，科学载荷加载、分离，以及伴飞小卫星在轨释放等原因引起天宫二号空间站质心(COM)发生位移，从而影响天宫二号的动力学质心定轨精度。针对这一问题，提出了基于全球导航卫星系统(GNSS)测量数据的简化动力学质心估计方法。燃料消耗是引起天宫二号质心发生位移的主要原因，质心在本体坐标系X轴方向位移最为显著。利用GNSS测量数据对天宫二号进行质心估计和精密定轨，在三轴对地稳定姿态下，本体坐标系X轴方向与轨道切向重合，定轨结果对本体坐标系X轴方向的质心位移并不敏感。但在连续偏航模式下，本体坐标系X轴在轨道法向上有较大分量，X轴方向的质心位移对基于GNSS测量计算的精密定轨结果有较大影响。定性和定量分析结果表明:偏航姿态模式下天宫二号本体坐标系X轴方向质心位移估计具有可行性。天宫二号实测数据计算结果表明:与未做质心估计的定轨结果进行对比，质心估计后表征轨道动力学建模误差的经验加速度补偿水平在轨道径向、切向和法向上分别降低62%、50%和65%；载波相位后验残差标准差降低0.04 cm；精密轨道与全球激光测距数据比较精度提高0.86 cm。所提方法可以应用于大型低轨航天器在轨质心估计。      

可控硅调速系统在泵水力试验台上的应用

根据大功率高速度泵水力试验台的要求,研制了全数字控制的双闭环可控硅调速系统,为泵水力试验台提供了安全可靠的驱动电源及高精度的转速调节系统。     

频率及频率变化率的快速最大似然估计

信号参数估计是许多领域 (如雷达、通信、导航和声钠等 )都会遇到的共同问题。文中证明 ,牛顿法是实现频率 (η)和频率变化 (β)最大似然估值器的快速有效算法 ,并且详细分析了牛顿估值器的性能。研究证明 ,对于牛顿法 ,(η,β)是以三次方律收敛于真值 (η,β)的。模拟结果表明 ,当输出信噪比 ( SNR) o≥ 15 d B时 ,估计量的均方误差 ( MSE)达到Cramer- Rao界     

平板弯曲问题的误差估计和网格自适应研究

本文对承受横向载荷的复合板设计了一个自动的误差估计和网络加密过程，并通过实际算例验证了此过程的有效性，结果证明所设计的过程能达到较高的计算精度。     

几何分布参数的区间估计和统计贴近性研究

给出了几何分布产品全样本场合下参数的近似区间估计,通过Monte-Carlo模拟考察了区间估计的精度,并与Bootstrap置信限作了比较,最后研究了几何分布和离散寿命分布类的统计贴近性。