前置不同诱导轮的高速离心泵性能

为研究分流叶片诱导轮及变螺距诱导轮对离心泵水力性能及汽蚀性能的影响,对具有前置诱导轮的高速离心泵进行了试验和数值模拟。外特性试验表明,两种前置诱导轮对高速离心泵效率的影响均不显著,前置分流叶片诱导轮的离心泵扬程相对于前置变螺距诱导轮有显著下降。汽蚀试验表明,小流量工况下前置分流叶片诱导轮的离心泵抗汽蚀性能较优,大流量工况下前置变螺距诱导轮的离心泵抗汽蚀性能较优,其余工况下两者的抗汽蚀性能相当。仿真结果表明,大流量工况下分流叶片诱导轮扬程较低,不能满足离心轮进口能量需求,致使前置分流叶片诱导轮的离心泵汽蚀性能变差。     

Design and analysis of a truss deployable antenna mechanism based on a 3UU-3URU unit

Space deployable structures with large calibers, high accuracy, and large folding ratios are indispensable equipment in the aerospace field. Given that the single-DOF 3RR-3RRR deployable unit cannot be fully folded, this study proposes a 3UU-3URU deployable unit with two kinds of DOF: folding movement and orientation adjustment. First, based on the G-K formula, the DOF of the 3UU-3URU unit is analyzed. Then, the 3UU-3URU unit is used to construct a deployable truss antenna with a curved surface, and the DOF of the whole deployable antenna containing multiple 3UU-3URU units is calculated. The structural design of a deployable antenna with two loops is carried out with specific parameters and geometric relations. Next, a DOF simulation of a basic combination unit composed of three 3UU-3URU units is performed. Finally, a prototype of the basic combination unit is manufactured, and the DOF of the mechanism is experimentally verified.     

基于L1范数的k平面聚类算法设计

基于L2范数度量的k平面聚类(k-Plane Clustering,k PC)设计思想,本文提出了一种采用L1范数度量的聚类算法。由于在平面更新步骤中,所导出的优化问题是非凸的,文中给出了一种求解方法,即将非凸问题转化为有限个子集上的凸问题,为避免求解多个优化问题导致训练时间过长问题,本文还设计了一种新的优选策略,有限个子集的搜索任务可在线性时间内完成。本文所提出的方法只需要求解k个线性规划,而不再是k PC的求解特征值问题。在人工和UCI数据集上的实验结果表明:基于L1范数平面聚类算法的训练和测试时间更短,且在大多数数据集上均表现出了更好的聚类性能。     

高超声速滑翔再入定向定速打击末制导算法

以具有终端落角和落速约束的小升阻比短距滑翔高超声速再入打击飞行器为研究对象，通过引入弹道调整段来实现对飞行器的初步大幅度减速，并使其满足中末制导交班条件，以解决飞行器捕获目标后难以直接对其进行定向定速打击的问题。首先设计了一种变角偏差反馈系数的偏置比例制导律，解决了末端攻击段弹道下压困难以及导引头视场稳定跟踪等问题。在此基础上，建立了一种基于攻角和弹道倾角估计的末端减速指令生成方法，有效解决了基于理想速度曲线减速控制方法精度不足的问题。因此，数值仿真结果表明该制导方案能够有效控制飞行器终端落角和落速，并具有较高的制导精度。     

基于定子电阻自适应辨识的感应电机死区补偿

电压源型逆变器由于死区效应,导致输出发生非标准化、畸变化,影响感应电机的控制精确度,特别是无速度传感器矢量控制,同时造成电网侧能量的流失。为了减小死区效应产生的影响,列出误差计算公式,求得总延时时间。另外,对定子电阻进行自适应辨识,增加所求延时时间精确度的同时可以运用到电机矢量控制中。经过补偿误差电压,提高了控制性能,降低了对控制系统的影响。结果表明所提补偿策略对电流波形、总谐波失真具有改善作用。     

低排放燃烧室NO_x排放试验及预测方法研究

为了研究中心分级贫油低排放燃烧室的排放特性和排放预测方法,针对一个低排放头部方案,在单头部燃烧室试验件上,在不同的温度、压力、油气比、供油模式和分级比条件下,测量其排放性能。以Lefebvre排放经验预测公式为基础,采用经验分析方法拟合排放试验数据,归纳出适用于本头部方案的排放预测公式。表征预测好坏的判定系数R2在小工况下和大工况下分别为0.95和0.93,表明预测结果与试验结果符合度较好。小工况和大工况排放特性不同,对仅预燃级喷油的小工况工作模式,NO_x排放主要受化学恰当燃烧温度和预燃级局部当量比的影响;对预燃级和主燃级同时喷油的大工况工作模式,NO_x排放主要受燃烧区温度和主燃级燃油比例的影响。     

基于小波神经网络PID的永磁同步电机转速控制

提出了基于小波神经网络PID的永磁同步电机(PMSM)转速控制策略。根据系统运行参数的变化,采用三层前馈式人工神经网络,基于梯度下降纠正误差法在线训练实时更新PID参数值。采用小波神经网络和增量式PID共同构成转速环控制器。建立PMSM数学模型,设计PMSM速度环控制器,构建S函数,对控制算法进行仿真试验,验证了该控制算法的先进性。试验结果表明,所提控制策略比传统PID转速控制具有更好的动态性能和抗干扰能力。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。     

一种面向复杂体系作战的多源信息融合处理方法

研讨了面向复杂体系化作战的信息融合技术，提出了一种基于中心航迹关联的融合架构，设计了面 向多源异构数据的信息融合处理方法。经过多机飞行场景下的数据仿真测试，能够有效解决多源传感器多目标 环境下目标关联判断问题。