5轴数控机床发展与应用

论述了5坐标联动数控机床和它典型5种结构、应用历史和用于加工复杂零件的优点以及它对发展制造业的重要作用。并较详细介绍了5轴数控机床在工业中应用现状。     

飞机横侧向CAS控制律解耦设计

为了解决飞机横侧向运动间的相互耦合给飞机操纵和控制系统的设计带来的诸多的不便，提出一种解耦设计方案，使得横侧系统分为两个相互独立的子系统，简化了问题的分析，比较圆满完成了飞机横侧向控制增稳系统的控制律设计，改善了飞机的操纵稳定特性。     

小卫星三轴稳定模式下的有限推力轨道转移

由搭载方式发射的小卫星,通常需要变轨才能进入自己的工作轨道。这种变轨一般由小推力发动机执行,传统的冲量变轨方法存在较大局限性。文章研究了在小推力作用下,小卫星由椭圆停泊轨道进入共面圆工作轨道的点火信息求解方法;给出对地定向三轴稳定模式下和俯仰角偏置三轴稳定模式下的变轨控制仿真结果;提供了对任务设计有参考价值的结论。     

基于五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法的捷联惯导系统初始对准技术

为了改进捷联惯导系统大方位失准角初始对准情况下的方位失准角对准精度和稳定性问题,提出了一种组合对准方法。该方法将Kalman滤波对准模型与罗经对准模型相结合构建了一种组合对准机制,并在此模型基础上提出了基于非线性滤波和鲁棒滤波的五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法,将五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法与组合对准机制相结合,从而实现大方位失准角的初始对准。仿真结果表明,五阶容积-二阶平滑变结构滤波对准方法得到的方位失准角对准精度明显优于常见的几种对准方法,且其对准结果的重现性更高。因此,提出的五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法能够很好地适用于大方位失准角的初始对准。     

基于4+2轴机床的叶轮加工技术

为扩展4轴机床的加工能力,使4轴机床具有使用鼓形刀具加工叶轮类零件的能力,将4轴机床扩展至4+2轴机床。从机构学角度对4+2轴机床进行运动学分析,证明了4+2轴加工方法的刀具姿态具有一个可优化的角度。根据机床运动链模型,推导了机床半联动轴参数与刀具姿态角度、联动轴运动参数之间的运动变换关系,得到了求解切触点处刀位信息的方法。根据对复杂曲面的几何分析、刀具干涉和机床运动范围,给出了一种4+2轴加工叶片的2个半联动轴参数选择方法。推导了4+2轴加工方法的刀轨生成算法。通过4+2轴叶轮加工实验,验证了4+2轴加工方法的可行性。实验结果表明,4+2轴加工方法生成的刀轨可用,使用4+2轴加工方法加工叶轮叶片的方案是可行的,具有生产应用价值。     

闭式整体叶盘通道五坐标分行定轴加工刀轴矢量规划方法

闭式整体叶盘是新一代航空发动机实现减重增效的关键零件,其通道结构属于典型多约束复杂通道结构。针对闭式整体叶盘通道精加工,提出了一种基于五坐标分行定轴加工的刀轴矢量规划方法。从加工原理上给出了分行定轴加工方法的基本概念,并分析了闭式整体叶盘通道五坐标加工的特征;在刀具预定义和建立检查面球体包围盒层次树结构的基础上,给出了刀轴矢量无干涉区域的计算方法;基于刀位点最短刀长的计算与分析,进行了叶盘通道加工区域划分,建立了分行定轴加工刀轴矢量规划方法。实验验证表明:分行定轴相对五轴联动加工方法不仅可明显提高加工过程中的稳定性和叶片加工表面质量,还可提高叶片精加工效率。     

基于方位旋转调制的平台惯导系统模拟与仿真

为减小惯性器件误差对平台惯导系统的影响,引入了方位旋转调制技术,并对其进行了计算机模拟。模拟结果表明,由于与方位轴垂直的惯性器件误差得到有效调制,惯导系统导航误差降低,导航精度明显提高。     

大量程捷联惯性组合信号同步性研究

针对某大量程、高动态武器用捷联惯性组合数据测量、交互传输及处理的时间轴同步性问题,进行形成机理分析研究。结合系统要求,采取相应手段进行处理。最终对处理效果进行实验验证,结果显示同步性问题得到较好解决,系统精度提高。     

螺旋桨黏性流场非定常数值模拟

基于多块结构滑移网格,采用多参考系模型（MFR）,对某六叶螺旋桨黏性流场进行了非定常数值模拟.分别建立包围螺旋桨的旋转区域和螺旋桨以外的静止区域,很好地解决了螺旋桨的相对旋转问题.计算结果与实验结果吻合良好,验证了计算方法的正确性.对前进比为0.90和0.75情况下的桨后复杂流场进行分析,得到了螺旋桨尾涡的一些静态和动态特征,螺旋桨尾涡中包含正负两层,与实验观察到的现象一致.获得了螺旋桨对桨后轴向速度分布的影响规律:螺旋桨对桨叶45%和70%半径处轴向速度增加远大于90%半径处轴向速度;随前进比减小,该区域内轴向速度继续增加,90%半径处轴向速度几乎不变.      

一种改进的强跟踪UKF算法及其在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对现有的强跟踪无迹卡尔曼滤波（UKF）算法存在理论依据不足和滤波性能欠佳等问题,从正交性原理出发,通过严谨的推导得到强跟踪UKF成立的充分条件,在此基础上提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法无需求解雅可比矩阵且计算量较小,渐消因子的作用位置以及求解公式均不同于原始的强跟踪滤波器。给出了该算法的流程和渐消因子的求解方法,证明了该算法满足强跟踪滤波器的充分条件,并分析了其渐消因子的作用机理。进行了捷联惯性导航系统（SINS）大方位失准角初始对准仿真,结果验证了所提强跟踪UKF算法的正确性和有效性。