平台自标定数据有效性评估方法研究

平台系统测量误差是构成导弹制导误差的主要成分,采用平台系统自标定技术是降低平台测量误差影响的有效手段;而自标定结果是否可信,用什么标准进行衡量判定,需要给出定量评估;本文探讨了采取与转台标定数据作相容性检验、对自标定数据有效性进行评估的方法,提出如果转台标定数据与自标定数据相容,则既能验证自标定数据的有效性,又能将两种数据融合,降低各误差系数均值的随机性,从而提高导弹的命中精度.     

基于航路规划的反舰导弹发射顺序和间隔研究

在反舰导弹实际战术使用中,为提高突防概率,主要是采取数量饱和攻击的样式,且要求多枚导弹同时到达目标.目前某些反舰导弹具有航路规划功能,只要合理确定导弹的发射顺序和间隔,可以实现同时到达.本文从2条典型反舰导弹的航路入手,建立了简化的航路规划模型,对不同攻击角的航路航程飞行时间进行了仿真计算,并与直接攻击导弹的航程飞行时间进行比较和分析,得到了齐射多枚反舰导弹时进行航路规划的攻击差角、发射顺序和间隔等的具体结果,有一定的理论价值和实际使用参考价值.     

与产品设计相融合的故障模式影响分析(FMEA)技术应用研究

分析了故障模式影响分析(FMEA)技术在工程应用中存在的一些问题,提出了与产品设计相融合的一体化FMEA技术思路和实现途径,供相关工程技术和管理人员参考。     

高马赫数无人机概念设计的外形参数化建模

设计出一类推进系统与气动布局一体化的临近空间高马赫数(Ma=3.5)无人机概念方案。为了能对这类无人机概念方案进行快速设计与评估,需要建立一种精确的、简便的表达概念方案的参数化几何模型。应用形函数/类函数、拉格朗日插值多项式和B样条曲线方法,建立了一种能够精确描述该类无人机概念方案的数学模型。基于该数学模型,应用CATIA软件二次开发方法,用VB编程实现了无人机概念方案的三维外形的自动生成。选取双后掠机翼、单后掠机翼和准菱形机翼3种典型的高马赫数气动布局方案作为测试算例,测试结果表明所开发的VB程序能够快速且足够精确地创建高马赫数无人机概念方案的三维外形。     

人类迁居太空面临哪些问题

早在20世纪初,俄罗斯著名科学家、现代航天学和火箭理论的奠基人康斯坦丁·齐奥尔科夫斯基（1857—1935）就认为,未来人类迁移到地球之外居住是必要也是可能的。他的根据是：随着世界人口的日益增加,将导致地球上缺乏足够的空间和资源,人们将不得不考虑在其他星球寻找新的居住地。但是自20世纪中期人类首次进入太空以来,在探索宇宙方面并没有多大进展。     

基于SVM和广义粗糙度特征的航空发动机振动故障诊断方法

通过对航空发动机振动信号进行小波分解,依据多尺度空间局部能量分布和粗糙性提取基于子带信号能量加权广义粗糙度特征实现对振动情况的描述.然后将上述特征送入支持向量机(support vector machine,简称SVM)分类器进行训练,根据分类器的输出结果判断航空发动机的工作状态和故障类型.通过对实测航空发动机试车时得到的振动信号的实验分析结果表明,该算法可以有效地识别发动机的振动故障.      

高马赫数临近空间无人机主要总体参数设计方法

针对高马赫数临近空间无人机(HSUAV)概念设计的需求,研究一种飞行器主要总体参数设计的改进方法,目的是提高主要总体参数设计的可信度。在现有的约束分析和任务分析方法基础上,通过融入适用性更广、预测精度更高的气动模型和推进系统模型,建立了一种迭代的设计计算流程。应用参数化建模方法建立了气动数值分析模型,应用发动机热力循环分析建立了推进系统模型。应用本文方法完成了高马赫数临近空间无人机主要总体参数设计计算,结果表明:经过若干次迭代设计计算,主要总体参数值收敛;由传统方法确定的主要总体参数与本文方法的结果有明显差别。由于本文方法中使用了可信度更高的气动和推进系统模型,根据本文方法确定的主要总体参数具有更高的可信度。     

弹道导弹飞行时间的BP神经网络控制方法

时间协同攻击是提高弹道导弹突防能力和作战效能的一种重要手段。由于发动机推力偏差等干扰因素造成导弹的飞行时间偏差较大,为精确控制弹道导弹的飞行时间,运用BP神经网络算法,建立了一种适用于较大飞行时间偏差修正的飞行时间调控模型。该模型用视加速度偏差表征推力偏差等干扰的影响,根据视加速度偏差调整导弹飞行中某一时段的程序角来实现对飞行时间的精确控制。由BP神经网络建立满足飞行时间偏差要求下视加速度与飞行程序角速率、转弯结束时间之间的映射关系。导弹实际飞行时,根据实际视加速度,由BP神经网络在线计算出飞行程序角速率及转弯结束时间,使导弹在干扰条件下仍以预定飞行时间到达目标。最后,通过仿真验证了该模型的有效性和可行性。     

恢复加工基准法降低叶片复制生产成本

介绍了能降低叶片复制生产成本的恢复加工基准的方法、分类以及在实施中应注意的问题。