基于SWOT-PEST分析的无人靶机产业发展研究

本文针对军民融合发展战略背景下的无人靶机产业进行研究,根据无人靶机的部队训练需求和武器装备研制需求,从无人靶机自身特点出发,利用SWOT-PEST分析方法,在政治、经济、社会、技术4种宏观环境下,对无人靶机产业面临的优势、劣势、机遇和威胁进行分析并建立分析矩阵。依据分析结果对应提出加强行业规范化管理、实战化训练需求牵引、技术创新驱动、国内外市场兼顾、建立优质供应、增强企业责任、提高国产化率和效费比等无人靶机产业发展战略。     

波音737MAX飞机机动性能增强功能分析

介绍了波音737MAX的机动性能增强功能(MCAS),以及此功能的工作特点,并解释了印尼狮航坠机的原因。     

捆绑火箭POGO振动动力学模型的研究

确定了捆绑火箭POGO振动动力学模型中蓄压器的最佳安装位置,简化了液体捆绑火箭动力学模型。基于AMESim软件搭建捆绑火箭动力学仿真模型,分析了蓄压器的安装位置对捆绑火箭POGO振动系统的系统阻尼比的影响,以及贮箱、直管、泵和推力室产生的作用力对系统阻尼比的影响。结果表明:蓄压器安装在芯级氧路和助推氧路的系统阻尼比提升最大,POGO振动的抑制效果最好;推力室产生的作用力对系统阻尼比的影响占主导地位,故仅需考虑推力室产生的作用力,以简化捆绑火箭POGO振动动力学模型。该研究可应用于POGO振动的仿真过程。     

天馈系统产品加速贮存试验与评估研究

贮存寿命是导弹武器装备的重要指标,针对导弹武器中的天馈系统产品,本文设计开展了加速贮存退化试验,获取典型产品的性能退化数据。然后采用基于漂移布朗运动的评估方法,评估得到典型产品的激活能,确定了加速因子,并折算得到产品的等效贮存时间。并且通过贮存后地面鉴定试验,验证了产品贮存后的可用性。     

考虑噪声抑制的高超声速风洞气动力识别方法

对于风洞试验中全尺寸模型试验的非平稳信号进行载荷辨识仍存在诸多问题。针对全尺度模型试验的非平稳信号载荷辨识提出了一种基于深度残差收缩网络（DRSN）深度学习技术的智能载荷辨识方法，该方法通过深度学习提取测力系统输出数据中的气动力、惯性力和噪声等特征，通过注意力机制对每组数据进行获取阈值，再通过软阈值函数对特征进行滤波降噪，有效辨识出测力系统响应信号中的惯性力分量并进行剔除，实现气动力载荷辨识。在测试验证中，均值法的辨识精度为85%以上，DRSN模型的辨识精度为94%以上，证明DRSN模型能有效降低噪声和惯性力对于载荷辨识的干扰，用于非平稳信号的载荷辨识具有精度高、可靠性好等特点。     

一种新的基于可解释性置信规则库的飞轮健康状态评估模型

飞轮系统的稳定运行对于航天器在轨安全影响重大，因而对飞轮系统进行健康状态评估至关重要。在进行飞轮系统健康状态评估建模时，不仅要求模型能够处理各种不确定性以保障评估结果的准确性，同时要求其具有透明合理的评估过程与可解释、可追溯的评估结果。因此，在深入研究置信规则库（BRB）建模方法的基础上，构建了一种新的基于可解释性建模的置信规则库（BRB-e）飞轮系统健康状态评估模型。首先，结合飞轮系统特征对模型的可解释性建模准则进行定义；在此基础上，设计了BRB-e评估模型的推理过程；然后，基于鲸鱼优化算法（WOA），提出了一种具有可解释性约束的BRBBRB-ee模型参数优化方法；最后，通过对某飞轮系统中轴承组件的评估案例研究，验证了模型在飞轮系统健康状态评估中的有效性。对比研究表明，BRBBRB-ee模型在评估结果准确性和评估过程可解释性方面具有一定的优势。     

无人集群系统时变编队H∞控制

针对有向通信拓扑网络下具有通信时滞与外部干扰的无人集群系统（AUSS）时变编队H_∞控制问题进行了研究。首先，基于AUSS期望编队构型信息、无人机（UAV）实时状态信息以及通信UAV之间带通信时滞的状态误差信息提出了AUSS的编队控制方法，通过变量替换将AUSS的编队控制问题转换成低维闭环系统的渐近稳定问题，并以线性矩阵不等式（LMI）形式给出了系统稳定的充分条件与最大允许通信时滞的计算公式。其次，通过构造Lyapunov-Krasovskii（L-K）泛函，证明了存在通信时滞与外部干扰条件下AUSS能够实现时变编队。最后，通过数值仿真验证所设计方法的准确性与有效性。